苏州广播直播室个性化EFP系统的设计与实现.pdf

基于Python个性化礼物推荐系统的设计与实现.pdf

基于Python个性化礼物推荐系统的设计与实现

据调查，当今社会中，有不少人存在“选择吃什么”的困难症，为解决这一问题，文章设计了一种菜谱个性化推荐系 统。该系统分为客户端和服务端，服务端进行系统的推荐计算，该推荐计算应用了基于内容的推荐算法，应用过程如下： 首先，当一个新用户在客户端注册该系统时，系统会收集用户偏好属性以及用户基本信息；其次，系统把收集到的用户基 本信息和用户偏好属性提交到服务端，服务端通过已经建立好的用户偏好属性、菜谱属性、用户信息模型进行推荐计算； 最后，服务端把计算结果反馈到客户端，客户端显示给用户的推荐列表。实验结果表明，该推荐系统可以较为准确地给用 户推荐菜谱。

热舒适性是人们对室内温度的满意程度的体现，与人们的工作效率和健康状况有关。 这样，有必要为用户构建合适的环境。 但是，即使过去几十年自适应热舒适性发展Swift，大多数模型仍基于简单的统计分析（例如回归模型）开发，这些模型也可能无法捕获热舒适性与室内热环境之间的复杂关系。作为个体特征之间的差异。 因此，为了提高自适应热舒适模型的准确性，本文提出了一种基于决策树的RP884数据集子集开发的热舒适模型。 然后，开发了基于舒适度的HVAC控制器，该控制器具有上述训练模型的热感预测结果。 结果，提出的控制器确实改善了乘员的热舒适模型。

《网站设计》实验教学内容与方法改革探讨——以基于WebGL的个性化产品定制平台开发为例.pdf

记录 这是论文“基于语义路径的加权异构信息网络个性化推荐”的代码 数据集：data/douban.mat(豆瓣电影)、data/yelp.mat(Yelp)

阿里云短信源码java movierecommend 基于Spring Boot的大数据电影推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐 demo地址： 学生机（俗称板砖机），导致资源加载，接口响应比较慢，请耐心多等一会，让子弹多飞一会； 待功能开发完毕后会优化此页面加载速度 如何在本地开发 # 环境依赖 1. java环境 2. gradle项目，建议通过Intellij IDEA打开，运行build.gradle下载依赖，具体参考gradle教程 3. IDEA下载开启 lombok插件 4. 如果需要正常运行，需要使用mysql数据库和redis，具体配置可根据自己的项目配置在application.yml中 5. 发送短信和照片上传需要一些token和access_key，可以参考代码`configService.getConfigValue`获取配置和阿里云短信 架构 项目组织： 前端后端分离，通过Restful接口传递数据 代码组织：基于SpringBoot，采用gradle进行依赖管理 部署方式：采用docker部署，通过nginx实现简单的负载均衡。 大数据处理：采用Ela

在基于多构面信任关系的个性化推荐中, 解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所 导致的推荐准确性低的问题。

分享课程——基于Flink+Alink构建电商全端智能AI个性化实时推荐系统，完整版，附源码+课件下载！ 课程将带领大家一步一步实现一个个性化推荐系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：统计推荐、离线推荐、文本内容推荐、实时推荐几大指标内容。 本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。 课程基于Flink1.13.0，Alink1.4.0进行讲解！