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工程说明：解压后会有两个工程，一个小程序源码（MetroIM），二是后台源码（MetroIMChat） 小程序端源码：socket的连接地址写在了app.js中，聊天历史记录也已实现了本地存储，下次打开，保证历史聊天记录不会丢失 后台java源码：后台采用了WebSocket实现，服务启动主入口ChatServer.java，默认端口为8888，可自行修改 适合人群：两端源码都已提供，请根据自身的技术水平进行二次开发和使用，各取所需自己需要的源码 阅读建议：本项目作为一个基础框架项目，可以直接在此基础上进行业务项目的开发

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员工管理系统，删除，添加。修改等基本功能都有。

酒店系统java源码 Sentiment-Analysis 本项目主要内容说明 本项目是基于java实现的本科毕设。首先从亚马逊中文网站爬取了关于“手机”的评论，然后对其进行情感分类。使用用户标记的星级作为情感类别，将这些评论分为了3类（与星级对应关系为1-{1,2},2-{3},3-{4,5}）和5类（与星级一一对应）。预处理包括字符处理（包括全角转半角、过滤无关符号，主要为了避免特征稀疏）以及发现新词、分词、删除停用词，使用的主要分类方法是朴素贝叶斯，特征选择方法包括信息增益（Information Gain，IG）和文档频率（Document Frequency，DF）以及它们的结合。 分类效果：对亚马逊评论三分类F1值效果为 79.72%, 五分类效果为 63.63%。为了进一步检验，使用本文分类器对tanh松波酒店评论进行二分类，使用信息增益筛选特征，最好情况下， precision、 recall、 F1 值分别达到了 85.89%、 82.33%、 84.07%. 本项目又进一步增加了卡方统计和互信息的特征选择方法，并进行了对比分析。以此为基础，在《计算机应用》发表了。并