基于物品的协同过滤算法实现图书推荐系统。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
2024/7/24 17:27:45
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在推荐算法中，样本空间构成的数据矩阵一般为稀松矩阵，且维数一般较多，可通过求取特征值或者奇异值的方式获得样本矩阵的特征矩阵，从而降低维数。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵，通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度，可以使得推荐算法具有很好的效果。
2024/2/3 9:17:28
360KB
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先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＭａｔｒｉｘＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，化ＯＲＭＡ）的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。
然后介绍了时间因素对推荐系统的影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＬＬＯＲＴＦ）推荐算法
然后介绍了时间因素对推荐系统的影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＬＬＯＲＴＦ）推荐算法
2023/10/13 22:11:17
3.86MB
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synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。
2023/9/23 13:09:20
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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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