基于Python的新能源汽车推荐系统的设计与实现

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基于Python的新能源汽车推荐系统的设计与实现

基于Web技术的新能源汽车推荐系统,系统主要以PYTHON作为开发基础,使用Pycharm作为开发工具,并以SQLITE作为数据库。与此同时,我们通过借鉴现有的成熟的新能源汽车推荐系统,前台部分实现了会员注册功能、登录功能、查看新能源汽车信息功能、浏览新能源汽车功能和评价管理功能;后台部分实现了用户管理功能、新能源汽车管理功能和评价管理功能等。

 

 

 

### 使用Python实现新能源汽车推荐系统 #### 方法概述 构建新能源汽车推荐系统涉及多个方面,包括数据收集、预处理、模型训练以及最终的推荐展示。具体而言,可以采用机器学习库如 `scikit-learn` 来完成核心功能[^2]。 #### 数据准备阶段 为了建立有效的推荐机制,首先需要获取足够的车辆信息作为输入。这可以通过网络爬虫工具如 Scrapy 抓取公开网站上的车型参数、用户评价等内容;也可以直接利用现成的数据集进行实验[^3]。 #### 特征工程环节 接着是对原始数据做进一步加工处理——提取有用特征并转换为适合算法使用的格式。常见的做法有:计算平均评分、统计评论关键词频率等操作来丰富样本属性[^1]。 #### 构建推荐引擎部分 对于推荐逻辑的设计,则可以根据业务需求选取不同的方法论: - **协同过滤**:基于用户的交互行为(点赞/收藏记录),找出相似兴趣群体所偏好的商品; - **内容型匹配**:依据物品本身的特性描述(品牌型号、续航里程数),寻找目标对象最接近的选择项; - **混合模式**:综合以上两种思路的优点,在实际应用中往往能取得更好的效果[^4]。 ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import pandas as pd def create_recommendation_system(dataframe): # 假定 dataframe 中包含了 'user_id', 'item_id' 和其他相关字段 user_item_matrix = dataframe.pivot_table(index='user_id', columns='item_id', values='rating') item_similarities = cosine_similarity(user_item_matrix.fillna(0)) recommendations = {} for idx, row in enumerate(item_similarities): similar_items = sorted(zip(range(len(row)), row), key=lambda x: -x[1])[1:] recommended_ids = [i for i, _ in similar_items[:5]] recommendations[idx] = recommended_ids return recommendations ``` 此段代码片段展示了如何使用余弦相似度衡量不同项目之间的关联程度,并据此给出个性化建议列表。
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