使用rbm根据现有数据为用户推荐电影。 输入需要自己编写。

针对垃圾邮件泛滥的问题，本文基于朴素贝叶斯算法构建了邮件过滤系统，并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理，提取结构与统计特征，通过邮件地址、邮件内容等多个方式进行过滤。计算机测试后表明本算法提高了垃圾邮件识别精度与准确率。

EMAN 一个基于SSM框架与物品的协同过滤算法(ItemCF)的简单电子书推荐系统 界面截图 系统功能分析 推荐策略 因部分推荐算法需要使用用户的喜爱数据作为参数。若用户未登录就采用对游客的 推荐策略。若用户已登录就采用对登录用户的推荐策略。其中若登录用户在数据库中存 在感兴趣的分区记录的话就会增加一个来自你感兴趣的分区的推荐。 所以将推荐策略分为是否登录两种情况进行区别。 若用户未登录就采用对游客的用户评分显示策略。若用户已登录就采用对登录用户 的用户评分显示策略。其中若登录用户已经对当前详情页的电子书进行过评分，则显示 其评分记录。 �爬虫爬取策略 系统分析与设计 系统分析 如用例图所示，本系统中的基本用户分为 3 种。分别是游客、注册用户、管理员。 游客可以访问电子书推荐平台的首页、用户注册页面、查看电子书页面。注册用户比游 客多的功能在于可以对电子书进行评分与评论和由该用户预测兴

使用HTML5 Canvas的全功能图像编辑器。 它易于使用，并提供强大的过滤器。 包装纸 ：Vue包装器组件由驱动。 ：React包装器组件由驱动。 :triangular_flag: 目录 收集有关使用开源的统计信息 TOAST UI ImageEditor应用Google Analytics（分析）（GA）来收集有关开放源代码使用的统计信息，以便确定TOAST UI ImageEditor在全世界的使用范围。 它也是确定项目未来走向的重要指标。 location.hostname（如>“ui.toast.com“）是收集和唯一的目的是什么，但衡量的使用统计数据。要禁用GA，请使用以下usageStatistics创建实例时选择。 var options = { //... usageStatistics : false , } ; var imageEditor = new tui . Image

基于协同过滤的高校图书推荐系统

目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。本文主要介绍混合推荐的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法推荐原理 混合推荐可使用的数据包括： 1、用户属性：用户位置、用户性别、用户年龄等属性信息； 2、项目属性：项目类别、项目添加时间、项目内容等属性信息； 3、用户操作行为：用户评分、收藏记录、浏览记录、观看时长、购买记录等操作行为； 混合推荐方法可以是先将数据进行聚类（用户聚类、项目聚类等），可进行多次聚类，聚类算法常用的有KMeans聚类、Canopy聚类、KMeans+Canop

本课程后通过完整的项目实操，帮助学员从构建数据集、特征选择 、模型调参 、模型评估与验证 一步步掌握机器学习项目开发的完整流程，同时能够完整地学习到推荐系统的相关基础知识。

双色球分析处理工具，源码，采用sqlite3数据库存储，旋转矩阵过滤选号，能够保存选号结果，导入对比

网页广告过滤 软件超实用。。使用前设置下标题，然后最小化。。平时如果运行中出现广告。可按标题 输入新的关键字。。

使用Java完成的简单邮箱系统，界面由Java Swing实现，具有以下功能： 1、邮件收发等邮箱基本功能 2、可设置黑名单、白名单，并过滤邮件 3、使用朴素贝叶斯算法检测评估邮件是否为垃圾邮件