该项目实现旅游后台管理以及主页面等功能。有数据库代码，文件。适用于eclipse~

People increasingly use social networks to manage various aspects of their lives such as communication, collaboration, and information sharing. A user’s network of friends may offer a wide range of important benefits such as receiving online help and support and the ability to exploit professional opportunities. One of the most profound properties of social networks is their dynamic nature governed by people constantly joining and leaving the social networks. The circle of friends may frequently change when people establish friendship through social links or when their interest in a social relationship ends and the link is removed. This book introduces novel techniques and algorithms for social network-based recommender systems. Here, concepts such as link prediction using graph patterns, following recommendation based on user authority, strategic partner selection in collaborative systems, and network formation based on “social brokers” are presented. In this book, well-established graph models such as the notion of hubs and authorities provide the basis for authority-based recommendation and are systematically extended towards a unified Hyperlink Induced Topic Search (HITS) and personalized PageRank model. Detailed experiments using various real-world datasets and systematic evaluation of recommendation results proof the applicability of the presented concepts.

黑马最新java《十次方》社交项目全套后台视频+代码+资料

实时社交 使用OpenCV中的实时视频流/ IP摄像机实时进行社交疏离。 这是对（ ）的改进/修改。 请参考添加的。 输出量 输出量 用例：实时计算商店/建筑物/大型购物中心等中的人数。 如果人们超出了社交距离限制，则向员工发送警报。 优化实时流以获得更好的性能（带有线程）。 充当解决COVID-19的措施。 目录 简单理论 对象检测： 我们将使用在COCO数据集上受过训练的YOLOv3进行物体检测。 通常，单级检测器（如YOLO）往往不如两级检测器（R-CNN）准确，但速度要快得多。 YOLO将对象检测视为回归问题，获取给定的输入图像，并同时学习边界框坐标和相应的类标签

从真实的新浪微博数据中分析用户的转发行为,提取了用户特征、微博特征、交互特征和结构特征等4个方面的影响转发行为的因素。通过实证分析各个特征对转发行为的具体影响,并利用机器学习中的不同预测算法对用户是否会对给定主题的微博产生转发行为进行预测。实验表明,用我们选取的因素,结合逻辑回归模型对于用户转发行为的预测更加准确。

这是腾讯2017年社交广告大赛大佬的代码，里面有很多很有用的思路，可以给机器学习与深度学习学习的人以及那些想参加这种算法比赛的人一个很好的参考和学习实践机会

社交app介绍html5模板

基于JavaWeb的论坛项目，提供API供前端调用，支持安卓、JSP、HTML等调用

在线社交网络上的谣言检测研究最后一年研究项目的源代码。 抽象 这项研究旨在确定诸如Twitter和Facebook之类的在线社交网络上谣言的关键特征。 鉴于互联网作为新闻来源的普及性以及互联网上信息的不断增长，自动识别谣言的重要性正变得越来越重要。 开发了一组定性和定量指标，以更好地了解每个搜索查询的特征及其生成的结果数据集。 定量指标表明数据集的大小，而定性指标则评估数据集的新闻/谣言纯度和上下文纯度。 指标将指示数据集从数据集中剖析不同上下文所需的预处理工作量，并使其对进一步分析更加有用。 利用计算机科学和社会科学的现有文献，进行了三个实验： 数据集的总体情绪概况是什么？ 在以谣言为中

这个代码写了社交网络的中心度分布，如度中心性、接近中心性、中介性、特征向量中心性等，还涉及有权无向的有权度，用python实现，包括datafram一系列用法，如何将dataframe两列写入图中，如何创建图，如何画图等。