A. 用python寫一個單詞推薦系統
實現一個簡單的單詞推薦系統，可以使用如下步談畢驟：
1. 准備單詞列表和輸入單詞
首先准備一個單詞列表，用於查找相似單詞。然後輸入用戶要查詢的單詞。
words = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry', 'fig', 'grape', 'honeydew', 'kiwi', 'lemon']
query = input("Please enter a word: ")
2. 計算單詞間的相似度
可以使用如下的餘弦相似度公式計算兩個單詞之間的培侍棚相似度：
$similarity = frac{sum_{i=1}^{n} a_i imes b_i}{sqrt{sum_{i=1}^{n} a_i^2} imes sqrt{sum_{i=1}^{n} b_i^2}}$
其中，$a_i$ 和 $b_i$ 分別表示兩個單詞的向量表示中第 $i$ 個元素的值。
在這里，我們採用單詞向量的方法，將每個單詞表示為一個向量。向量的每個元素表示單詞中每個字母的出現次數。
定義一個函數，用於計算兩個單詞之間的相似度：
import math
def compute_similarity(word1, word2):
vector1 = [0] * 26
vector2 = [0] * 26
# 統計每個單詞中每個字母的出現次數
for char in word1:
vector1[ord(char) - ord('a')] += 1
for char in word2:
vector2[ord(char) - ord('a')] += 1
# 計算餘弦相似度
dot_proct = sum([vector1[i] * vector2[i] for i in range(26)])
magnitude1 = math.sqrt(sum([x ** 2 for x in vector1]))
magnitude2 = math.sqrt(sum([x ** 2 for x in vector2]))
similarity = dot_proct / (magnitude1 * magnitude2)
return similarity
3. 查找相似單詞
遍歷單詞配則列表，計算每個單詞與輸入單詞的相似度，並將相似度保存在字典中。然後將字典按照相似度從大到小排序，輸出前五個相似的單詞。
similarities = {}
for word in words:
similarities[word] = compute_similarity(query, word)
similarities = {k: v for k, v in sorted(similarities.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)}
print("The recommended words are: ")
count = 0
for key in similarities.keys():
if count >= 5:
break
if key != query:
print(key)
count += 1
示例輸出結果：
Please enter a word: banan
The recommended words are:
banana
lemon
apple
kiwi
grape
注意：這只是一個簡單的單詞推薦系統示例，實際應用中可能需要使用更復雜的演算法或數據結構來實現，以達到更好的推薦效果。
希望我的回答能夠幫助到您！
B. 基於Python的電影推薦系統的設計和實現
《基於Python的電影推薦系統的設計和實現》該項目採用技術Python的django框架、mysql資料庫 ，項目含有源碼、論文、PPT、配套開發軟體、軟體安裝教程、項目發布教程、核心代碼介紹視頻等
軟體開發環境及開發工具：
開發語言：python
使用框架：Django
前端技術：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3
開發工具：pycharm、Visual Studio Code、HbuildX
資料庫：MySQL 5.7.26（版本號）
資料庫管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog
python版本：python3.0及以上
管理員用例圖如下所示：
用戶用例圖如下所示：
系統功能完整，適合作為畢業設計、課程設計、資料庫大作業。
下面是資料信息截圖：
下面是系統運行起來後的一些截圖：