停车推荐系统系统框架 html + flask + python + mysql + 协调推荐(用户信息之间的相似度来推荐)

小型图书借阅系统 框架 html + flask + python + mysql + 协调推荐(用户信息之间的相似度来推荐) 推荐算法框架了解KNNWithMeans,KNNBaseline(推荐系统--不同物品或是用户信息之间的相似度来推荐) 管理员用户密码 admin 123456 普通用户用户密码 qqq 123456 模块介绍 管理员 基本信息模块 用户管理模块 停车管理模块 记录管理模块 地图可视化管理模块 （管理员不支持停车和自动导航功能只有普通用户才可以使用） 退出模块 普通用户 登陆注册模块 我的车型模块 停车记录模块 地图可视化管理模块 （普通用户支持停车和自动导航功能） 代码价格：1000 8798qiuqiu：3610256651 退出模块 百度地图申请api key 地址 （让客户把百度地图的api key申请好发给我们） web网页形式的地图最后效果类似这样 代码价格：1000 8798qiuqiu：3610256651 数据库设计TingCheSystem 如何申请百度地图API的key pip install -i https://pypi.douban.com/simple flask pip install -i https://pypi.douban.com/simple pymysql pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas 代码价格：1000 8798qiuqiu：3610256651 pip install -i https://pypi.douban.com/simple flask_cors #江苏南京市区县的经纬度 longitude and latitude; location = [{"南京市,南京市" :"118.78,32.07"}, {"南京市,玄武区" :"118.80,32.05"}, {"南京市,白下区" :"118.78,32.03"}, {"南京市,秦淮区" :"118.80,32.02"}, {"南京市,建邺区" :"118.75,32.03"}, {"南京市,鼓楼区" :"117.77,32.07"}, {"南京市,下关区" :"118.73,32.08"}, {"南京市,浦口区" :"118.62,32.05"}, {"南京市,栖霞区" :"118.88,32.12"}, {"南京市,雨花台区":"117.77,32.00"}, {"南京市,江宁区" :"118.85,31.95"}, {"南京市,六合区" :"118.83,32.35"}, {"南京市,江宁区" :"118.85,31.95"}, {"南京市,溧水县" :"119.02,31.65"}, {"南京市,高淳县" :"118.88,31.33"}, ] 推荐算法，找到id1，和id2中的曾经停过的停车场信息相似度，作为推荐等方式。 协同过滤推荐分为两类：启发式推荐（海量数据库数据库中的或是csv中的）和基于模型的推荐knn等 从数据库获取停车表数据格式为 用户id，停车场名称，停车次数 代码价格：1000 123456求求：3610256651 userid,item,cout 1,停车场1,1 1,停车场2,1 1,停车场3,1 2,停车场1,1 2,停车场4,1 经纬度解释： 横线是纬度,竖线是经度.赤道是0纬度.国际日期变更线是180经度. x y 最后研究下百度地图插件 还有推荐算法和框架 并使用推荐算法 南京市纬度 停车推荐系统设计系统（web网页形式） 模块介绍（管理员和普通用户使用同一个后台页面，根据不同的用户显示不同菜单） 管理员 登录 用户管理 （管理员主要添加编辑删除用户信息） 停车场管理 （管理员主要添加编辑删除停车场信息：编号，车牌 停车号码 停车时间，停车场收费，停车场坐标，用户ID） 地图可视化 普通用户 登录 注册 车的信息 （查询自己的停车信息记录等） 地图可视化 （用户进去百度地图可视化界面以后可以自己点击地图上的位置， 然后根据用户点击的坐标，获取管理员设置的停车坐标，然后我们使用KNNWithMeans协调， 或是推荐对比用户选择的坐标位置和管理员在数据库中设置的停车场坐标位置是否很近，如果相似度达到多少在地图上显示停车场信息） 停车记录 （查询自己的停车信息记录等） 我的车型