这是一个毕业设计的项目,是一个简易的推荐系统。功能包括推荐展示、用户行为收集以及推荐模型的训练。
- keras 学习框架
- 使用flask框架提供服务
- go gin 框架
- MongoDB
- Redis
- vue框架
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算法
cd algo
cd src-go
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训练模型
python.exe train_deep_wide.py
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启动算法服务
python.exe model_server.py
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验证
算法端占用端口localhost:5000/test提供预测服务
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后端
go run main.go
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前端
cd vue-admin
npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
npm run dev
浏览器访问 http://localhost:8036
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示例
示例 搭建在阿里云上
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文档部分
在./doc
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算法部分
目前只有demo,处理的是movielens数据集,在./algo中: ./algo/data 数据处理 ./algo/src 几种常见的模型实验 ./algo/src-go 服务端
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后端部分 ./main.go 启动文件 ./app gin框架启动 ./conf config.toml文件 ./config 配置源码 ./db 数据库库相关代码 ./err 错误处理相关 ./handler 处理函数相关 ./middleware 跨域、鉴权中间件 ./model 数据库模型 ./msg 前后端传递的消息 ./service 后端提供的服务 ./vendor 外部调用的包
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前端部分
./vue-admin
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部署-docker