基于深度学习开发一个个性化新闻推荐系统，主要内容有：
1. 深入学习推荐系统及深度学习相关理论与技术，熟悉开发环境及工具。
2. 对系统进行分析与设计，要求实现以下功能：（1）编写爬虫脚本或通过其他方式采集新闻推荐相关数据，经预处理后选择适当存储方式保存。（2）系统具有用户和管理员两种角色，主要功能包括新闻浏览与搜索、新闻管理、用户管理等，并能够实现根据用户信息，采用深度学习方法向用户推荐可能感兴趣的新闻。
技术：采用Python flask框架、神经网络技术完成系统开发。
2022-07-27 11:05:30
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专题资料（2021-2022年）2节点服务器群集及网络存储系统集成方案.doc
2022-07-19 12:00:36
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推荐系统是当今互联网上最重要的信息服务之一。近年来，图神经网络已成为推荐系统的新技术。在这个调研中，我们对基于图神经网络的推荐系统的文献进行了全面的回顾。我们首先介绍了推荐系统和图神经网络的背景和发展历史。对于推荐系统，一般来说，现有工作的分类分为四个方面: 阶段、场景、目标和应用。对于图神经网络，现有的方法包括谱模型和空间模型两大类。
2022-07-16 23:47:03
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人工智人-家居设计-基于SNMP的智能PCM网络管理系统的研究与实现.pdf
2022-07-14 11:04:33
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人工智人-家居设计-基于TCPIP协议的智能小区网络管理系统关键技术研究.pdf
2022-07-14 11:03:42
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