近400多万条数据，可以做大数据分析的案例和练习，可以作为推荐系统的学习字段（id,userid,age,gender,item_id,behavior_type,item_category,date,province）（序号，用户ID，性别，商品ID，用户行为，商品种类，发生日期，发生省份）//1.浏览、2.收藏、3.加购物车4.购买至于如何去分析，资源里面附着Hadoop分析代码与Python可视化代码案例，当然仅供参考，你也可以自由发挥！
2025/4/25 1:08:25
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用于基于地理位置的推荐系统数据集。
Afterpreprocessing,thedatasetcontains30,887users,18,995POIsand860,888reviews.
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2025/4/11 14:45:47
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达观数据NLP特刊：从原理到实践，包含基于深度学习的中文分词，个性化推荐，搜索引擎排序，推荐系统冷启动问题解决方案
2025/4/11 5:29:17
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大数据项目源代码,电影推荐系统Movie_recommend-master,包括实时推荐和离线推荐
2025/4/10 10:30:24
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对58同城的内容推荐，包括常用推荐方法、推荐业务场景如职位推荐、感兴趣主题推荐等技术，从架构层面进行了设计和实现方面的介绍。
2025/3/7 6:06:52
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基于SVD的图像压缩基于SVD的协同过滤推荐系统我的博客地址：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/41387379
2025/2/10 18:33:34
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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