《推荐系统入门教程》安装与配置指南

《推荐系统入门教程》安装与配置指南

fun-rec 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/fun-rec

1. 项目基础介绍

本项目是一款针对推荐系统领域的入门教程，名为“FunRec”，旨在帮助具有一定机器学习基础的读者了解并掌握推荐系统的基本知识和实践技能。教程覆盖了推荐系统的概述、算法基础、实战案例以及面试技巧等内容。项目主要使用Python语言，辅以Vue、TypeScript等前端技术，以及Jupyter Notebook进行文档编写和数据处理。

2. 关键技术和框架

• 后端技术: 使用Python语言，利用Flask框架构建后端服务。
• 数据库: 采用MySQL、MongoDB和Redis进行数据存储和缓存。
• 数据爬取: 使用Scrapy框架进行网络数据的爬取。
• 机器学习框架: 以TensorFlow为主要框架，进行推荐算法的实现。
• 前端技术: 使用Vue.js进行前端开发，实现用户界面和交云。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件和工具：

• Python 3.x（建议使用Python 3.6或以上版本）
• pip（Python包管理工具）
• Vue CLI（Vue.js的脚手架工具）
• Node.js（JavaScript运行环境）
• MongoDB、MySQL和Redis数据库
• Scrapy（数据爬取框架）

安装步骤

步骤一：安装Python依赖

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/datawhalechina/fun-rec.git
cd fun-rec

然后，安装Python依赖：

pip install -r requirements.txt

步骤二：配置数据库

根据项目需求，配置MySQL、MongoDB和Redis数据库。确保这些数据库服务已经运行，并根据项目中的配置文件（如config.py）设置好数据库的连接参数。

步骤三：安装前端依赖

切换到前端目录：

cd fun-rec/web

安装前端依赖：

npm install

步骤四：运行项目

启动后端服务：

python app.py

启动前端服务：

npm run serve

现在，你应该能够在浏览器中通过http://localhost:8080访问到项目的前端界面。

注意事项

• 确保所有的环境变量和配置文件都已经正确设置。
• 在运行项目前，请确保所有依赖都已经安装完毕。
• 如果遇到任何问题，可以查看项目的README.md文件，或者加入项目的社区进行咨询。

以上就是《推荐系统入门教程》的安装与配置指南，按照上述步骤操作后，你就可以开始学习和实践推荐系统相关的知识了。祝你学习愉快！

fun-rec 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/fun-rec