分为管理员和用户两块 管理员 对用户上传的数据进行处理和维护系统(固定景点推荐,就是用户还没有上传数据时) 用户 用户注册:新用户注册,需要验证邮箱是否存在 用户登录:已经注册的用户登录,根据登录用户获取对应的权限 分享:编辑攻略,出行分享。 推荐:出行推荐,景点推荐,酒店推荐,地图。(类似马蜂窝) 搜索景点应当有分享排行榜,由用户的赞和踩决定综合评估
2022-11-28 21:33:23 68.33MB springboot idea mybatis redis
1
基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据
2022-11-25 21:28:05 542KB 机器学习 推荐系统 深度学习
通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商
2022-11-25 20:26:32 788.58MB 机器学习 深度学习 推荐系统
通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过TrustSVD算法进行基于矩阵分解的商品推——数据集通过Trust
2022-11-25 16:27:09 21.27MB 机器学习 深度学习 推荐系统
二、课题研究的主要内容: 基于Spring Boot的人职匹配推荐系统的开发:采用Mysql作为后台数据库,使用Eclipse 为开发环境,使用Tomcat作为其服务器,使用Dream Viewer 对前台与后台页面进行设计。首先对数据库、数据库表进行设计,使用mysql创建数据库以及表,使用Eclipse编写代码,后台使用Spring Boot+Mybatis。完成基本的增、删、改、查功能,使用java script 脚本完成网站功能,使用JDBC实现前台网站与后台数据库的链接,最后对整个系统进行调试,完成课题所需功能。实现功能包括: 管理员:用户管理、人才信息管理、用人单位付款管理、录用人员情况跟踪管理 用人单位:登录注册、查找人才、在线聊天室(点对点,一对一)、在线付款
2022-11-25 09:19:15 47KB 毕业设计 开题报告
1
Python基于协同过滤的中医书籍推荐系统源码.zip
2022-11-22 20:24:53 3.41MB python
1
基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐算法的推荐系统实现.基于AFM推荐
基于知识图嵌入的推荐系统 基于知识图嵌入的推荐系统 本系统是一个基于知识图嵌入的商品推荐系统,以下是该系统的详细介绍,基本代码都是自己所写,TransE和Rescal方法实现部分是照着论文与相关代码自己进行的复现,并且相关代码中都有我写的一些注释。 1.generate_data.py是用于生成模拟数据,在进行真实使用时可以参照所生成的模拟数据的格式进行数据录入 2.data文件夹下需要有entities.txt以及relations.txt两个数据,他们分别是实体(people和items)的名称以及索引号,以及关联的名称以及索引号,关联也可以有多种,然后该文件夹下还应该有train.txt,valid.txt和test.txt,作为模型训练的依托,其中的neg.txt可要可不要,这个文件并不参与模型的训练过程 3.dataset.py文件主要是模型训练中处理数据的代码,model.p
2022-11-21 21:20:29 1.77MB 系统开源
1
基于FM推荐算法的推荐系统实现.zip
2022-11-21 11:26:05 565KB 推荐系统 商品推荐
1
通过DSSM算法进行商品推荐.zip
2022-11-21 11:26:02 609KB 机器学习 推荐系统
1