根据用户浏览新闻次数，使用textcnn卷积神经网络技术进行推荐，使用jupyter notebook开发。

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移动开发-基于用户体验的校园闲置物品交易小程序界面设计研究.pdf

突发话题传播建模与预测的主要目的是对网络中可能产生不良影响的、紧急性突发事件的后续传播进行控制。目前微博网络中的话题传播与预测研究尚处于起步阶段。通过对病毒传染模型、消息传播模型以及话题传播模型的深入研究，提出一种基于微博粉丝关系、用户活跃度和影响力的话题传播模型，将微博用户集合划分为感染用户、易染用户和免疫用户，分析感染用户和易染用户的粉丝关系，预测下个时间窗口内被感染的用户规模。沿用话题传播模型研究中的“内外场强”概念，通过研究发现“内场强”和“外场强”有特定的比例关系，基于用户群的规模大小，分别提出基于用户和节点规模的话题传播预测算法。相关实验表明，基于用户的算法预测更为准确但是时间复杂度较高，基于节点规模的算法则更适合大规模数据集的处理。

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基于用户CF协同过滤算法matlab代码.pdf

从不同的视角表现-课后反思-[基于用户体验视角的信息质量反思与阐释].docx

推荐系统中，基于邻域算法中的基于用户的协调过滤推荐算法的实现，环境Visual C++ 6.0，数据集MovieLens。