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。

基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐零碎源代码。

随着计算机网络的快速发展，网络上的信息量也日益纷繁复杂。
如何准确、快速地帮助人们从海量网络数据中获取所需信息，是目前搜索引擎首要解决的问题，为此，各种搜索排序算法应运而生。
但是目前，网页信息的表达方式都十分简单，用户描述查询的方式更是十分简单，这就造成了在判断网页内容与用户查询相关性时十分困难。
本文首先对现有的搜索引擎排序算法进行了分类总结，分析它们的优缺点。
然后提出了一种基于用户反馈的语义标记的新方法，最后采用多种评估方法与Google搜索结果进行对比分析。
实验结果表明，利用本文的方法所得到的排序结果比Google的排序结果更接近用户需求。

包含了一些用户做基于用户的引荐、基于内容的引荐的数据样本

二维高密度电法正演模仿软件，基于用户建立模型正演地下介质视电阻率剖面。
实测效果很好，推荐下载。

在已有Pagerank算法构建的微博用户影响力评估模型中，存在用户本身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其影响力被误判下降的问题。
为此，综合考虑用户本身的属性，基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其本身的基本影响力，通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在影响力，结合用户不同好友的质量，基于改进的Pagerank算法构建微博用户影响力评估算法。
实验结果表明，与改进BWPR算法相比，该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%，能准确、客观地反映微搏用户的实际影响力，可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。

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。