毕业设计：python汽车数据分析可视化系统 协同过滤推荐算法 二手车推荐系统 汽车推荐系统 爬虫技术（源码+文档）✅

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

Flask框架、requests爬虫、基于用户的协同过滤推荐算法、Echarts可视化、汽车之家网

二手车数据分析系统 推荐系统

2、项目界面

（1）汽车数据分析可视化

（2）个品牌上架销售数量分析

（3）奔驰汽车数据分析

（4）二手车数据

（5）丰田汽车数据分析

（6）注册登录界面

3、项目说明

汽车之家网二手车推荐系统可以采用以下技术方案：

Flask框架：作为Web应用框架，可以实现后端API接口的搭建。

requests爬虫：使用requests库爬取汽车之家网站的二手车信息，例如车型、价格、里程数、颜色、车龄等。

基于用户的协同过滤推荐算法：通过对用户的历史行为以及喜好进行分析，结合其他用户的行为和喜好，给用户推荐与其兴趣相似的二手车信息。

Echarts可视化：使用Echarts将数据可视化呈现，例如展示用户的历史记录和推荐的二手车信息，让用户更直观地了解推荐结果。

数据库存储：将爬取到的二手车信息和用户历史行为存储在数据库中，例如MySQL或MongoDB。

整体流程如下：

使用requests爬取汽车之家网站的二手车信息，并将数据存储在数据库中。

对用户历史行为和喜好进行分析，建立基于用户的协同过滤推荐算法模型。

根据用户的历史记录和喜好，使用协同过滤推荐算法给用户推荐二手车信息。

将推荐结果使用Echarts进行可视化呈现，让用户更直观地了解推荐结果。

用户可以通过前端页面进行交互，例如输入自己的喜好、查看历史记录和推荐结果等。后端API接口将接收并处理用户请求，返回相应的数据给前端展示。

需要注意的是，在实际开发中，还需要考虑数据安全、缓存优化、性能优化和异常处理等问题。

4、核心代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from math import sqrt
import operator

#1.构建用户-->物品的倒排
def loadData(files):
    data ={};
    for line in files:
        user,score,item=line.split(",");
        data.setdefault(user,{});
        data[user][item]=score;
    return data

#2.计算
# 2.1 构造物品-->物品的共现矩阵
# 2.2 计算物品与物品的相似矩阵
def similarity(data):
    # 2.1 构造物品：物品的共现矩阵
    N={};#喜欢物品i的总人数
    C={};#喜欢物品i也喜欢物品j的人数
    for user,item in data.items():
        for i,score in item.items():
            N.setdefault(i,0);
            N[i]+=1;
            C.setdefault(i,{});
            for j,scores in item.items():
                if j not in i:
                    C[i].setdefault(j,0);
                    C[i][j]+=1;


    #2.2 计算物品与物品的相似矩阵
    W={};
    for i,item in C.items():
        W.setdefault(i,{});
        for j,item2 in item.items():
            W[i].setdefault(j,0);
            W[i][j]=C[i][j]/sqrt(N[i]*N[j]);
    return W

#3.根据用户的历史记录，给用户推荐物品
def recommandList(data,W,user,k=3,N=10):
    rank={};
    for i,score in data[user].items():#获得用户user历史记录，如A用户的历史记录为{'a': '1', 'b': '1', 'd': '1'}
        for j,w in sorted(W[i].items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:k]:#获得与物品i相似的k个物品
            if j not in data[user].keys():#该相似的物品不在用户user的记录里
                rank.setdefault(j,0);
                rank[j]+=float(score) * w;

    return sorted(rank.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:N];

if __name__=='__main__':
    #用户，兴趣度，物品
    # uid_score_bid = ['A,1,a', 'A,1,b', 'A,1,d', 'B,1,b', 'B,1,c', 'B,1,e']

    uid_score_bid = ['5,1,5','2,1,5', '2,1,38', '2,1,40', '2,1,44', '2,1,63', '2,1,107', '2,1,6', '2,1,14', '2,1,27', '2,1,32', '2,1,56', '2,1,77', '2,1,89', '2,1,92', '2,1,94', '2,1,111', '2,1,123', '2,1,124', '4,1,9', '4,1,15', '4,1,20', '4,1,22', '4,1,85', '4,1,95', '4,1,99', '4,1,131', '4,1,5', '4,1,38', '4,1,40', '4,1,44', '4,1,63', '4,1,107', '4,1,13', '4,1,17', '4,1,58', '4,1,8', '4,1,18', '4,1,21', '4,1,26', '4,1,34', '4,1,48', '4,1,51', '4,1,64', '4,1,70', '4,1,79', '4,1,84', '4,1,101', '4,1,106', '4,1,116', '4,1,117', '4,1,119', '4,1,126', '2,1,8', '2,1,18', '2,1,21', '2,1,26', '2,1,34', '2,1,48', '2,1,51', '2,1,64', '2,1,70', '2,1,79', '2,1,84', '2,1,101', '2,1,106', '2,1,116', '2,1,117', '2,1,119', '2,1,126']

    data=loadData(uid_score_bid);#获得数据
    W=similarity(data);#计算物品相似矩阵
    recommandList(data,W,'4',3,10);#推荐


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