🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统-功能介绍
本系统是一个名为“Python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统”的B/S架构Web应用，旨在为个人投资者提供智能化、个性化的理财产品投资建议。系统后端采用Python语言及Django框架进行开发，负责处理业务逻辑、数据交互与核心算法运算；前端则基于Vue.js和ElementUI构建，为用户提供了现代化、响应式的交互界面，数据存储依赖于MySQL关系型数据库。系统的核心在于协同过滤推荐算法，它通过收集和分析用户的历史行为数据，如对理财产品的浏览、收藏和评分等，构建用户-产品评分矩阵。算法能够挖掘出用户之间潜在的兴趣相似性，或者产品之间的关联性，从而为目标用户精准推荐其可能感兴趣但尚未发现的理财产品。整个系统不仅实现了用户注册登录、产品信息展示、个人中心管理等基础功能，更关键的是打造了一个动态的、能够随着用户行为变化而不断优化的推荐引擎，有效解决了金融市场中信息过载与用户选择困难的问题，提升了投资决策的效率与体验。
python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统-选题背景意义
选题背景 现在市面上的理财产品真是五花八门，多得让人眼花缭乱。咱们普通人想理财，可一看那些复杂的说明书和专业术语，头都大了。每个人的钱袋子情况、能承担的风险、还有想要达到的目标都不一样，但市场上很少有工具能真正帮你“量体裁衣”。找个理财顾问吧，费用又高，不太划算。所以，很多人就卡在这儿了，要么随便买一个感觉还行的，要么干脆不敢买，错过了不少机会。这种信息不对称和选择困难，让很多人对理财望而却步。随着互联网技术的发展，推荐系统在电商、视频等领域已经非常成熟，它能根据你的喜好推送商品。那我们能不能把这套思路用到理财上呢？这就是我们想做这个系统的出发点，想用技术手段，做一个能“懂”你的智能助手，帮大家在茫茫产品海里，找到那几款最适合你的。
选题意义 做这个项目，对我们学生来说，意义挺实在的。它不只是个简单的网页开发作业，而是把前后端技术和数据挖掘算法给串起来了，算是个挺综合的锻炼。我们能把课堂上学到的Python、Django这些知识真正用起来，还能亲手实现一个协同过滤算法，搞明白它到底是怎么工作的，怎么从一堆看似杂乱的数据里找出规律。当然，我们得承认，这毕竟是个毕业设计，离真正能上线的商业产品还有差距，算法也比较基础。但它至少提供了一个思路，证明了用推荐系统来辅助个人理财是可行的。对普通用户来说，哪怕只是个小模型，也能帮他们缩小选择范围，省点时间和精力，让理财这件事显得不那么遥不可及，甚至能引导他们更理性地去看待投资。从这个角度看，这个小小的系统也算是有点实际价值的。
python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+HTML 数据库：MySQL 系统架构：B/S 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统-视频展示
python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统-图片展示
python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
import numpy as np
import hashlib
# 大数据引用，用于数据预处理阶段
def preprocess_data_with_spark(user_ratings_path):
spark = SparkSession.builder.appName("FinanceDataPreprocess").getOrCreate()
df = spark.read.csv(user_ratings_path, header=True, inferSchema=True)
# 简单的数据清洗和聚合，例如计算每个产品的平均评分
avg_ratings = df.groupBy("product_id").avg("rating").collect()
spark.stop()
return {row['product_id']: row['avg(rating)'] for row in avg_ratings}
def register_user(username, password, email):
# 密码哈希处理，增强安全性
hashed_password = hashlib.sha256(password.encode('utf-8')).hexdigest()
# 检查用户名是否已存在（模拟数据库查询）
existing_user = db.execute(f"SELECT id FROM users WHERE username = '{username}'")
if existing_user:
return {"status": "error", "message": "用户名已被占用"}
# 检查邮箱是否已存在
existing_email = db.execute(f"SELECT id FROM users WHERE email = '{email}'")
if existing_email:
return {"status": "error", "message": "邮箱已被注册"}
# 插入新用户数据到数据库（模拟数据库操作）
try:
user_id = db.insert("users", {"username": username, "password": hashed_password, "email": email})
return {"status": "success", "message": "注册成功", "user_id": user_id}
except Exception as e:
# 记录错误日志
log_error(f"用户注册失败: {e}")
return {"status": "error", "message": "注册过程中发生未知错误"}
def submit_rating(user_id, product_id, rating):
# 验证评分是否在有效范围内（1-5分）
if not 1 <= rating <= 5:
return {"status": "error", "message": "评分必须在1到5之间"}
# 验证用户和产品是否存在（模拟数据库查询）
user = db.execute(f"SELECT id FROM users WHERE id = {user_id}")
product = db.execute(f"SELECT id FROM products WHERE id = {product_id}")
if not user or not product:
return {"status": "error", "message": "用户或产品不存在"}
# 检查用户是否已经对该产品评过分
existing_rating = db.execute(f"SELECT id FROM ratings WHERE user_id = {user_id} AND product_id = {product_id}")
try:
if existing_rating:
# 如果已评分，则更新评分
db.update("ratings", {"rating": rating}, f"user_id = {user_id} AND product_id = {product_id}")
message = "评分更新成功"
else:
# 如果未评分，则插入新评分
db.insert("ratings", {"user_id": user_id, "product_id": product_id, "rating": rating})
message = "评分提交成功"
return {"status": "success", "message": message}
except Exception as e:
log_error(f"评分提交失败: {e}")
return {"status": "error", "message": "评分提交失败"}
def generate_recommendations(target_user_id, all_ratings, top_n=5):
# 获取目标用户的评分记录
target_user_ratings = all_ratings.get(target_user_id, {})
# 计算与其他用户的相似度（使用皮尔逊相关系数的简化版）
similarities = {}
for user_id, ratings in all_ratings.items():
if user_id == target_user_id:
continue
# 找到两个用户都评分过的产品
common_products = set(target_user_ratings.keys()) & set(ratings.keys())
if len(common_products) < 2:
continue
# 计算相似度
target_scores = np.array([target_user_ratings[p] for p in common_products])
other_scores = np.array([ratings[p] for p in common_products])
similarity = np.corrcoef(target_scores, other_scores)[0, 1]
if not np.isnan(similarity):
similarities[user_id] = similarity
# 根据相似度排序邻居用户
sorted_neighbors = sorted(similarities.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
# 生成推荐
recommendations = {}
for neighbor_id, similarity in sorted_neighbors[:10]: # 取前10个最相似的用户
neighbor_ratings = all_ratings[neighbor_id]
for product_id, rating in neighbor_ratings.items():
if product_id not in target_user_ratings:
if product_id not in recommendations:
recommendations[product_id] = 0
# 加权评分累加
recommendations[product_id] += similarity * rating
# 对推荐结果按加权评分排序并返回前N个
sorted_recommendations = sorted(recommendations.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
return [product_id for product_id, score in sorted_recommendations[:top_n]]
python基于协同过滤算法的理财产品推荐系统-结语
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