我的目的是有个网上商城，里面有很多商品，某个用户在浏览一些商品后系统根据用户的浏览记录再结合其它广大用户的偏好记录，应用基于物品的协同过滤算法，为这个用户推荐合乎情理的其它商品，目的在于加深对算法的理解及更直观的展示算法的成果
2024/1/6 17:42:06
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我的目的是有个网上商城，里面有很多商品，某个用户在浏览一些商品后系统根据用户的浏览记录再结合其它广大用户的偏好记录，应用基于物品的协同过滤算法，为这个用户推荐合乎情理的其它商品，目的在于加深对算法的理解及更直观的展示算法的成果
2023/11/3 21:33:25
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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
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基于web端的个性化电影推荐系统设计与实现（源代码），采用Apache+Php+MySql框架，通过协同过滤算法对数据集进行训练，最终得到的结果存储到数据库中，web页面调用进行展示。
2023/8/28 13:27:15
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将用户评分和用户属性（性别、年龄等）加权混合推荐1、解压下载的CollaborativeFilteringBasedUserAndGener压缩文件2、操作系统中需装javajdk1.7或者以上版本3、点击start.bat，在运行过程中，会输出评分时间，然后输出用户id进行推荐，同时会输出平均绝对误差MAE4、数据集movielens
2023/8/27 9:08:41
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为了解决Internet上的信息迅速膨胀,出现的信息过载的问题,用户要在大量信息中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,传统的搜索型产品存在一些不足,无法真正解决信息爆炸的问题,而推荐系统则是一个很好的选择。
本系统采用了基于item-user混合协同过滤算法来为用户推荐真正自己感兴趣的产品,提高了推荐的精准性,相对于传统推荐系统多了从item的角度去分析。
本系统采用了基于item-user混合协同过滤算法来为用户推荐真正自己感兴趣的产品,提高了推荐的精准性,相对于传统推荐系统多了从item的角度去分析。
2023/7/25 20:49:31
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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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