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搜索资源列表

  1. 可以五笔,拼音混合输入的输入法 极点五笔6.5

  2. 极点五笔6.5 非常好用的输入法, 可以五笔,可以拼音混合输入, 强力推荐!!!

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-30
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：cymark

  1. 图片混合透明操作|推荐代码

  2. 图片混合透明操作这个是在VBgood找到的源码,传到空间做个备份,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-31
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：a888812

  1. Hybrid Web Recommender Systems

  2. 个性化推荐混合推荐综述，很全面，很详细，个性化推荐研究必读！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-12-19
    • 文件大小：755kb
    • 提供者：kslovefish

  1. 移动3D混合推荐系统

  2. 介绍了一种基于移动环境下的推荐系统的开发，根据用户的偏好以及位置给予用户推荐

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-04
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zjt1991119

  1. 基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐系统源代码

  2. 基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐系统源代码。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-05-02
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：wuchangi

  1. 电视节目推荐实例完整代码与数据

  2. 本资源是有关电视节目的推荐的，数据样本虽然少了一些，但是代码完整，希望有用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-01
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：qq_38281438

  1. JavaWeb实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统

  2. 项目完整可用，配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能：推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。 根据如何抽取参考特征，我们可以将推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：u012998306

  1. 基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现 混合推荐算法 聚类、属性、评分混合推荐项目代码实现

  2. 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。本文主要介绍混合推荐的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法推荐原理 混合推荐可使用的数据包括： 1、用户属性：用户位置、用户性别、用户年龄等属性信息； 2、项目属性：项目类别、项目添加时间、项目内容等属性信息； 3、用户操作行为：用户评分、收藏记录、浏览记录、观看时长、购买记录等操作行为； 混合推荐方法可以是先将数据进行聚类（用户聚类、项目聚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_38606466

  1. 基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用 程序代码

  2. 本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。 协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。 二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：847kb
    • 提供者：weixin_38714653

  1. 基于期望项偏差的混合推荐系统方法

  2. 基于期望项偏差的混合推荐系统方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：801kb
    • 提供者：weixin_38615397

  1. Recommendation-System:基于相似性创建简单的推荐系统-源码

  2. 工作推荐系统 一种混合推荐系统，该系统使用基于用户到用户以及基于项到项的协作过滤技术，根据用户的个人资料和以前的用户群向用户推荐工作。 该项目基于Django Web框架，是一个webapp。 推荐模型： 协同过滤 内容过滤 混合模型 ###使用的相似性： 余弦相似度 Mahattan距离 如何安装： 克隆这个github项目 在python中创建一个虚拟环境 pip install所有要求[pip install -r requirements.txt] 如何运行： 运行python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：484kb
    • 提供者：weixin_42134537

  1. 基于因子化条件受限玻尔兹曼机的混合推荐方法

  2. 基于因子化条件受限玻尔兹曼机的混合推荐方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：684kb
    • 提供者：weixin_38621624

  1. 一种基于深度学习的混合推荐算法

  2. 一种基于深度学习的混合推荐算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：790kb
    • 提供者：weixin_38547035

  1. 加权高效用因子的两阶段混合推荐算法

  2. 加权高效用因子的两阶段混合推荐算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于网络和标签的混合推荐算法

  2. 基于网络和标签的混合推荐算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：540kb
    • 提供者：weixin_38550146

  1. 推荐算法综述

  2. 摘要：推荐是解决互联网信息过载的主要途径之一,已被广泛应用于电子商务等多个领域.尽管已存在多种推荐算法,建造出更加智能、更加鲁棒的推荐系统仍面临诸多尚未解决的难题,推荐方法的研究仍是智能信息处理的研究热点.文章首先阐述了推荐方法的研究背景、研究意义,之后分别介绍了协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法、基于图结构的推荐算法和混合推荐算法,分析了各类算法的优点与不足,最后总结了主要的评价方法以及面临的主要问题,提出了改进的方法和未来可能的研究方向.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于加权两层图的混合推荐方法

  2. 基于加权两层图的混合推荐方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：467kb
    • 提供者：weixin_38696339

  1. 推荐人-源码

  2. 图书馆选书的混合推荐系统 介绍 对于我的硕士论文，我实现了一种混合推荐系统，该系统可以在图书馆中用于选择书籍。 该系统结合了基于启发式的系统和机器学习模型来产生推荐。 该系统基于发行日志和书籍元数据运行。 系统中有两个组件：前端和后端。 这些组件中的每一个都有各自的依赖性。 后端依赖关系在后端文件夹的README.md文件中列出，前端依赖关系在前端文件夹的package.json文件中列出。 后端使用Python构建，前端使用React构建。 该系统绝不准备投入生产，它是研究的一部分。 论文 可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：weixin_42160398

  1. lightfm：LightFM的Python实现，一种混合​​推荐算法-源码

  2. 调频 建造状态 Linux OSX（禁用OpenMP） Windows（禁用OpenMP） LightFM是针对隐式和显式反馈的许多流行推荐算法的Python实现，包括BPR和WARP排名损失的有效实现。 它易于使用，快速（通过多线程模型估计）并产生高质量的结果。 它还使将项目和用户元数据都合并到传统的矩阵分解算法中成为可能。 它将每个用户和项目表示为其特征的潜在表示的总和，从而使建议可以推广到新项目（通过项目功能）和新用户（通过用户功能）。 有关更多详细信息，请参见。 需要帮忙？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：658kb
    • 提供者：weixin_42162978

  1. 大数据在音乐推荐质量提升中的实践及应用

  2. 基于音乐推荐的应用实例，探索和实现了大数据如何提高推荐质量的过程及方法。提出通过建立基于RFM模型的用户歌曲综合评分体系，在推荐算法中引入项目稀疏度、重叠度、可信度概念作为调整因子，在混合推荐时引入飙升词、内容标签和二次规则过滤等组合方法以解决推荐系统面临的常见问题，为大数据应用提供具体的参考和指导。

  3. 所属分类：其它

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