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在数据挖掘中,很多数据集都是在外文网站上才能找到,现在我就提供一个中文的,较为简单的多重线性回归数据集。
2023-04-30 17:51:42 16KB 数据挖掘 SPSS CLEMENTINE 数据集
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实验报告:https://blog.csdn.net/Amzmks/article/details/128583508 探讨了某个国家或地区电影上座人数与电影的时长、荧幕数量、分级、题材、演员和导演等指标的关系,使用Python编程语言,利用随机森林回归预测的方法分析了影响电影卖座程度的因素,预测效果较好,拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib 数据分析 数据挖掘
2023-04-28 10:59:13 212KB 机器学习 数据挖掘 随机森林 python
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基于数据挖掘的高校学生就业趋势预测分析.pdf
这是本人通过网上博文整理的文本挖掘知识体系思维导向图,便于理解和整理思路。后续的朋友可以根据自己的知识进行对其删除或增加完善它。
2023-04-23 21:49:49 50KB 文本挖掘 NLP DeepNLP 数据挖掘
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数据挖掘技术在超市客户关系管理系统中的应用毕业论文
2023-04-22 23:16:59 3.38MB 毕业论文
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数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx数据挖掘课程设计报告:电视产品的营销推荐.docx
2023-04-16 21:27:59 2.03MB 互联网
为进一步提高个性化标签推荐性能,针对标签数据的稀疏性以及传统方法忽略隐藏在用户和项目上下文中潜在标签的缺陷,提出一种基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐方法。首先,提出利用用户和项目的上下文信息从大量未观测标签中挖掘用户可能感兴趣的少量潜在标签,将标签重新划分为正类标签、潜在标签和负类标签三类,进而构建〈用户,项目〉对标签的细粒度偏好关系,在缓解标签稀疏性的同时,提高对标签偏好关系的表达能力;然后,基于贝叶斯个性化排序优化框架对细粒度偏好关系进行建模,并结合成对交互张量分解对偏好值进行预测,构建细粒度的个性化标签推荐模型并提出优化算法。对比实验表明,提出的方法在保证较快收敛速度的前提下,有效地提高了个性化标签的推荐准确性。
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武汉数据分析 该系列资源是Python疫情大数据分析,涉及网络爬虫,可视化分析,GIS地图,情感分析,舆情分析,主题挖掘,威胁情报溯源,知识图谱,预测预警及AI和NLP应用等。博客阅读,武汉必胜,湖北必胜,中国必胜! 发布者:Eastmount CSDN YXZ 2020-02-20 译文推荐: 我们们中国人一生的最高追求,为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。以一人之力系。他们真是做到了,武汉加油,中国加油!
2023-04-13 00:22:29 36.37MB HTML
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围绕游客的反馈,分析古镇旅游项目存在的问题及游客的态度。选取了5个各具特色的古镇——甲居藏寨、西江千户苗寨、周庄古镇、黄姚古镇、西塘古镇作为参考。利用大量的评论进行文本挖掘、统计词频,分析热门话题。再运用情感分析得到评分,进而分析游客的好感度及可能影响评价的因素。最后,结合因子分析建立综合模糊评分模型,以计算古镇旅游的最终得分。研究结果可作为参考,以此优化改善古镇旅游体验,保护历史文明遗址。
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