养老院推荐系统

养老院推荐系统

介绍

决策树-协同过滤-养老院推荐系统_分析系统-Python-Django-spark
Nursing Home Recommendation System
需要代码联系：MrN1579
演示视频：【决策树-协同过滤-养老院推荐系统_分析系统-Python-Django-spark】https://www.bilibili.com/video/BV1A9d5YbE97?vd_source=97984b4127eb90a391d8becfdefc0e9e

软件架构

这是一个基于Django框架开发的养老院推荐系统，主要面向需要选择养老院的老年人及其家属。系统的核心功能包括养老院信息展示、个性化推荐、数据可视化分析和用户管理等模块。在养老院信息展示方面，系统提供了详细的养老院基本信息，包括床位数量、收费标准、服务项目、设施配置等；同时整合了新闻资讯模块，为用户提供养老相关的新闻动态。用户可以根据地理位置、价格区间、床位数等多个维度进行养老院筛选和比较。
在推荐算法方面，系统实现了多种推荐策略的组合。主要包括基于Spark的协同过滤推荐算法和基于决策树的推荐算法。协同过滤算法通过分析用户的历史浏览和收藏数据，找出用户兴趣相似度，进行养老院推荐；决策树算法则基于用户的具体需求（如价格预算、地理位置偏好、特殊护理需求等）构建决策模型，提供更精准的推荐结果。系统还实现了一个纯Python版本的协同过滤算法作为备选方案。
在数据分析和可视化方面，系统使用ECharts库实现了丰富的数据可视化功能，包括养老院地理分布图、价格区间分布图、床位数量分析、机构类型统计等多个维度的图表展示。这些可视化内容帮助用户更直观地了解市场概况。系统的后台管理模块提供了完整的用户管理、内容管理和数据导入功能。在数据存储方面，系统使用MySQL数据库存储结构化数据，并通过media文件夹管理养老院图片、新闻图片和用户头像等媒体文件。整个系统采用响应式设计，确保在不同设备上都能提供良好的用户体验。

养老院推荐系统（YLY System）（以项目实际功能为准）

项目概述

养老院推荐系统是一个基于Python Django框架开发的Web应用，旨在为用户提供智能化的养老院推荐服务。系统结合多种推荐算法，通过分析用户行为和养老院特征，为用户提供个性化的养老院推荐。

系统架构

系统采用MVC架构，主要包含以下模块：

  • 前端：基于Bootstrap和jQuery的响应式设计
  • 后端：Django框架
  • 数据库：MySQL/SQLite
  • 推荐引擎：基于PySpark实现的多算法混合推荐系统

主要功能模块

用户管理模块 (users)

  • 用户注册、登录、个人资料管理
  • 用户行为数据收集（收藏、评论、反应等）
  • 用户角色权限控制

养老院管理模块 (nursing_homes)

  • 养老院信息展示与搜索
  • 养老院评价与评分功能
  • 养老院详情页面与图片展示
  • 养老院收藏与互动功能

推荐系统模块 (recommendations)

  • 混合推荐算法：结合基于内容的推荐和协同过滤推荐
  • 基于内容的推荐：分析养老院特征与用户偏好匹配
  • 协同过滤推荐：基于用户行为相似性进行推荐
  • 决策树推荐：基于用户属性与偏好的决策树模型
  • 热门推荐：基于养老院互动量和访问量的推荐
  • 推荐日志记录：记录推荐过程和结果，便于优化算法

管理员后台模块 (admin_dashboard)

  • 养老院数据管理
  • 用户数据管理
  • 系统运行监控
  • 数据统计与分析

新闻资讯模块 (news)

  • 养老相关新闻发布
  • 新闻分类与展示
  • 新闻搜索功能

数据可视化模块 (visualization)

  • 养老院分布可视化
  • 用户行为数据分析
  • 推荐系统效果分析

推荐算法实现

系统实现了多种推荐算法，并采用混合推荐策略提高推荐质量：

1. 混合推荐算法

  • 结合基于内容的推荐和协同过滤推荐，通过可调权重融合两种算法的结果
  • 当前权重配置：内容推荐(60%)和协同过滤(40%)
  • 算法实现：get_hybrid_recommendations()函数

2. 基于内容的推荐

  • 使用PySpark实现
  • 特征提取：养老院价格、设施、地区、类型等多维特征
  • K-means聚类分析用户偏好
  • 算法实现：get_content_based_recommendations()函数

3. 协同过滤推荐

  • 纯Python实现的KNN协同过滤算法
  • 基于用户-养老院交互矩阵进行相似度计算
  • 考虑用户收藏、评论、反应等多种交互行为
  • 算法实现：get_python_cf_recommendations()函数

4. 热门推荐（冷启动解决方案）

  • 基于养老院互动数量和访问次数排序
  • 增加多样性，包括最热门、最新上线和地区相关的养老院
  • 算法实现：get_popular_recommendations()函数

系统特点

  1. 个性化推荐：根据用户行为和偏好提供定制化推荐
  2. 多算法融合：混合多种推荐算法，提高推荐质量
  3. 冷启动处理：对无历史数据的新用户提供合理推荐
  4. 响应式设计：适配各种设备屏幕尺寸
  5. 数据可视化：直观展示数据分析结果
  6. 容错机制：推荐算法失败时提供备选方案

技术栈

  • 前端：HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap, jQuery
  • 后端：Python, Django
  • 数据处理：PySpark, NumPy, Pandas, Scikit-learn
  • 数据库：MySQL/SQLite
  • 数据可视化：Chart.js, D3.js

目录结构说明

  • recommendations/: 推荐系统核心算法实现
  • nursing_homes/: 养老院数据模型和视图
  • users/: 用户管理系统
  • admin_dashboard/: 管理员后台接口
  • news/: 新闻系统
  • visualization/: 数据可视化实现
  • templates/: HTML模板文件
  • static/: 静态资源(CSS, JS, 图片)
  • media/: 用户上传的媒体文件
  • yly_system/: 项目核心配置
posted @ 2025-09-01 17:56  MrNF  阅读(20)  评论(0)    收藏  举报