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ABSTRACT Electricity power supply company has entered the era of market economy as the deepening of reform, and the pressure to run the company well is increasing gradually. However, some questions, such as malicious default, electricity bills evasion, electricity cheat, and so on, still have not been solved. How to effectively avoid the arrearage risk and improve the economic benefit is key for the enterprises. This paper mainly studied the power users credit rating evaluation based on big data. This system proposed a new algorithm model which combined traditional k-Nearest-Neighbor (KNN) and Simulated annealing (SA) and used the big data software framework and data processing technology to rapid construct the users portrait as well as evaluate the users rating and credit rating division, evaluation and so on. Finally, the results were presented and then laid a good foundation for the researches in future.

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DFT的matlab源代码MovieLens数据集分析 马修·约翰逊（Matthew Johnson） 数据集包含4个与电影分级有关的csv文件。 我想探索： 哪些类型与评级趋势或分布最相关？ 用户评分习惯（高/低方差，高/低趋势）。 与正面评分与负面评分相关的标签。 预算/工期与评分是否有任何关系？ DataFrame形状：电影：（9125，3），评分：（100004，4），标签：（1296，3），链接：（9125，3） % matplotlib inline import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns movies = pd . read_csv ( 'movies.csv' ) ratings = pd . read_csv ( 'ratings.csv' ) tags = pd . read_csv ( 'tags.csv' ) movies_2 = pd . read_csv ( 'movies_exploded.csv' ) im

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