myeclipse下基于协同过滤算法的电影推荐零碎
2023/2/9 15:32:25 3.42MB 协同过滤
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1、重点:主要是推荐功能,实现个性化推荐,用一种推荐算法(协同过滤算法、基于内容等)一定要有原理,在新闻栏新增一栏为推荐,然后能根据用户的喜好给用户推荐一些用户可能感兴味的新闻。
多考虑一些参数实现多样化推荐。
这是重点,希望给的时候有原理资料。
2、其他功能已经基本实现,保持原有的功能都要有,可以优化。
3、能否加个登录注册。
通过在android移动设备安装手机应用。
具备以下几个功能:(1)首页中,可以查看各类新闻(每日头条、社会、国内、国外、娱乐),图文展现更好的视觉效果。
(2)趣图功能,每日推荐一些有趣的图片,(3)视频,可以播放一些小视频来观看。
(4)个人中心,在这个模块用户可以实现个人登录,收藏新闻等功能
2019/4/5 8:53:09 120.91MB 移动应用 Android 算法 推荐
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基于用户的协同过滤算法数据集以及代码实现,包含数据集,代码,还有引见
2016/5/24 21:04:15 3.97MB 协同过滤算法
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基于深度学习的监督学习,使用梯度下降、ALS、LFM算法,使用AngularJS2生成前端框架,数据库为MongoDB,使用ElasticSearch作为搜索服务器,Redis作为缓存数据库,其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务,全局采用Scala编写,Java作为Tomcat部署使用,实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题处理。
2022/10/2 17:45:33 250.79MB Spark 电影推荐系统 协同过滤 Hadoop
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java中文分词,协同过滤算法词频分析,javaGUI界面开端,生成java数据词云
2016/8/26 19:30:10 207KB java
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通过MATLAB的编制来完成一个基于协同过滤算法的影视相关推荐以及影视点播的排行。
其中协同过滤算法之中需要运用到一定的类似度计算函数最好能使用Eulid距离,cosine或者皮尔逊函相关系数等,如果您有更好的函数方法都可以,只是一定要让我知道其中的使用方法以及代码运作,因为事关我毕业的答辩。
关于数据源方面,我没有从网上的平台上扒到可以用的数据,可以的话希望您能自拟,最后希望可以向我解释一下数据的格式以及如何输入。
关于输出,我希望得到的页面是对于数据中不同用户的影视推荐以及数据中所有影视点播量的排行
2019/7/20 10:18:26 2.99MB 协同过滤 推荐算法 matlab
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基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现,用户类似度用Pearson相关系数进行计算。
2021/2/6 12:54:55 7KB Python 协同过滤 皮尔逊相关性
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基于协同过滤的电子商务推荐系统极易遭到托攻击,托攻击者注入伪造的用户模型增加或减少目标对象的推荐频率,如何检测托攻击是目前推荐系统领域的热点研究课题.分析五种类型托攻击对不同协同过滤算法产生的危害性,提出一种特征选择算法,为不同类型托攻击选取有效的检测指标.基于选择出的指标,提出两种基于监督学习的托攻击检测算法,第一种算法基于朴素贝叶斯分类;第二种算法基于k近邻分类.最后,通过实验验证了特征选择算法的有效性,及两种算法的灵敏性和特效性.
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coursera机器学习ex8练习第一部分为失常点检测;
第二部分为协同过滤算法实现的电影推荐系统使用方法:下载紧缩包并解压到本地,用matlab打开文件夹,打开ex8.mlx文件,即可查看详细说明(由于是coursera的作业,所以全是英文,可以结合本人博客阅读)。
博客链接:https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122759026
2019/2/10 15:16:35 1.1MB 机器学习 协同过滤 推荐系统
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡