## 上创项目-flask+python-基于协同过滤的图书推荐系统
### flask1.0.2 + python2.7
### 运行： ``./start.sh``
### 前端
* Adduser.html：新用户注册
* Base.html：主体背景
* Books.html：推荐页面
* Getid.html：获取id页面
* Index.html：主页面
### 后端
* RCM-Front.py：路由配置页面
* Rec_api：api
* Recommendations.py：后台处理脚本，实现推荐算法和其他功能
后端主要目的是实现两种协同过滤算法，基于用户和基于物品。根据调查，我们发现学校图书馆网站已经推出了图书评分（评星级）系统，所以我们将评分制度加入进了推荐系统并且基于用户的评分实现更精准的推荐。
### index
### getid
### book
毕设 上创项目-flask+python-基于协同过滤的图书推荐系统.zip （56个子文件） 
RCMSYS-master sql 
scrcmsys.sql 2KB rcmapi __init__.py 0B recommendations.py 7KB rec_api.pyc 1007B rec_api.py 743B __init__.pyc 118B recommendations.pyc 6KB data tmp 
hangli.txt 644B tumu.txt 504B qiche.txt 528B rank.txt 393B cailiao.txt 442B chuanmei.txt 480B jiaoyun.txt 489B chengshiyutiedao.txt 589B dianxin.txt 430B jingguan.txt 345B jianzhu.txt 534B caiwuchu.txt 923B test.txt 4.74MB ruanjian.txt 488B zhongde.txt 489B jixie.txt 458B sc rank.txt 112B list.csv 2.14MB test.txt 1.49MB rating.csv 3.78MB tmp.txt 393B templates 
adduser.html 3KB getid.html 1KB books.html 1KB newman.html 898B base.html 2KB ranking.html 2KB overall.html 1KB index.html 2KB error.html 423B .idea workspace.xml 48KB misc.xml 228B RCM-Front.iml 728B modules.xml 270B dbapi __init__.py 0B orm-mysql.py 2KB ss.md 37B static pic 
overall3.png 7KB overall1.png 7KB overall2.png 21KB js bootstrap.min.js 35KB jquery-2.1.3.min.js 82KB css bootstrap.min.css 115KB jquery.dataTables.min.css 14KB lang-logo.png 2KB tj1.png 81KB tj3.png 342KB RCMSYS.py 2KB README.md 921B资源评论
