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澳洲福利贴 | Python代写| Flask代写 | 推荐算法: flask相关的任务 用户只有注册情况下 才可以收到旅馆推荐。在自己home页面上面看到推荐旅馆,使用的是协同过滤算法,根据用户自身预订历史。 用户没有注册情况下,(可以调用地图API来确定位置,也可以注册时选自己的常住地)只能看到自己所在地区评分最好的五个旅馆(数据不够可以少推荐) 注册时候,填写完username 和 密码后 跳转到个人信息表,需要填写喜欢的房间类型,喜欢的旅馆类型,是喜欢家庭旅游还是商务人员,收入,年龄。填入的信息记录推到推荐引擎,可以用决策树来判断是喜欢哪种类型旅馆的用户。之前可以用k-means对之前从网上拿到数据源进行分类。分几类看数据。 然后用户填写完信息跳转到登陆页面。 新用户登陆页面后,在Home页面根据他之前喜欢的类型,进行推荐。在用户有了预订历史后,根据协同过滤进行推荐。 在home页面点击旅馆后,跳转到旅馆详情页面,有旅馆照片,价格,房间类型,房间类型下面有房间号,可以预定日期,点击预订后,固定房间的日期会被锁定。 在详情页面,根据所要预订查看的旅馆的地区,对当地的旅馆进行推荐,推荐当地最流行的旅馆,根据原始数据点击或预订数目来算出最流行旅馆。具体数据,算法我这边有(https://www.kaggle.com/dvasyukova/predict-hotel-type-with-pandas)。所推荐的旅馆在预订旅馆框下面。或第二种也可以考虑content-based 过滤,如果数据源覆盖旅馆特征属性比较多。 在home页面可以进行搜索,对旅馆名字进行搜索,选定地区会跳出所选范围旅馆。 数据库设计:单个旅馆信息的数据库设计https://github.com/dimashh/Hotel-Database 多个旅馆需要加几个属性 包括旅馆所在地,和用户预订历史,有用户对旅馆评分,旅馆名字,(类型的数据源:https://github.com/jhan0317/Hotel_Recommendation_System/tree/master/Dataset)
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We will be grading the following aspects of your work. There are 75 points total. Assignments must be committed to Bitbucket by the end of…
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