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基于协同过滤算法的
个性化
图书推荐系统(源码)
基于协同过滤算法的
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图书推荐系统(源码)
2024-03-25 16:00:06
22.25MB
源码软件
1
ChatGPT技术在虚拟角色对话中的
个性化
互动与剧情控制技巧研究.docx
ChatGPT技术在虚拟角色对话中的
个性化
互动与剧情控制技巧研究
2024-03-21 18:22:15
38KB
1
海通证券
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电子商务之路
海通网站的实施方案,经过多方考查论证,最后确定了一个堪称企业电子商务的豪华阵容:系统平台选用了华美宏道的一对一金融服务平台;应用服务器和数据库服务器选用了SUN公司的4500系列服务器;数据库是 Oracle 9i;整个系统的集成和实施商,则选择了一家新兴的CRM软件服务提供商--国能科诺商用软件有限公司。海通网站成功地建立了网上客户与海通业务机构的互动服务平台。
2024-03-02 13:50:22
28KB
网络
1
基于协同过滤算法的
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推荐系统【毕业设计源码+论文】
基于协同过滤算法的
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推荐系统【毕业设计源码+论文】 1、研究目的 基于协同过滤算法的
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新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析,为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外,该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作,以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。 2、研究方法 首先,进行新闻内容采集,利用新闻爬虫,抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字,供新闻推荐使用。 其次,用户画像模型的训练,根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型,即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。 最后,进行新闻推荐,根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果,根据该集合给用户推荐相同关联内容相同的新闻。 3、研究结论 系统基本实现了按
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推荐新闻的功能,其中的发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有所有功能性正常,暂无验证缺陷,系统功能可以正常运行,包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等所有功能。
2024-02-28 22:31:39
22.71MB
毕业设计
推荐系统
机器学习
1
WinFormWebView2-自用-
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浏览器-桌面程序开发-程序源码
这是集成了WebView2的内核浏览器桌面程序,类似Edge,Chrome浏览器,使用VisualStudio2019开发工具编写来的,项目正常编译可套,请放心下载。 可以看配套的指导文章:https://blog.csdn.net/zs1028/article/details/132298695
2024-02-18 18:38:02
15.33MB
chrome
edge
定制浏览器
webview2
VB仿Windows
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多风格菜单
内容索引:VB源码,界面编程,仿Windows,菜单 VB仿Windows
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多风格菜单,源代码中含有详细的代码说明,这个程序可以模仿系统的标准风格菜单、渐变式菜单、多彩风格、XP风格以及3D风格,带有类模块,方便调用,加入你的工程后会使你的软件项目更专业一些。
2024-01-25 21:11:54
54KB
VB源代码
界面编程
1
PhotoBook:在线照片书
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定制平台
PhotoBook 在线照片书
个性化
定制平台 2018.7.8 1.0.0版本正式发布 2018.7.14 2.0.0版本正式发布
2023-12-16 04:02:40
52.43MB
JavaScript
1
基于知识图谱的
个性化
推荐研究.pdf
基于知识图谱的
个性化
推荐研究.pdf
2023-12-05 17:32:07
1.37MB
1
电影推荐系统的前端代码,可以直接替换,然后进行
个性化
修改
电影推荐系统的前端代码,可以直接替换,然后进行
个性化
修改
2023-12-04 14:26:44
50.98MB
电影推荐系统
推荐系统
1
基于pointnet2的
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点云数据集分类预测
内容概要: 基于PointNet2的
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点云数据集分类预测是一个使用深度学习的计算机视觉任务。它涉及将
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的点云数据集分为不同的类别,例如汽车、人或建筑物等。 适用人群: 本项目适用于对深度学习、点云处理和分类预测感兴趣的计算机科学、人工智能研究人员以及学生。 使用场景及目标: 点云数据处理:根据具体的应用场景,可以通过数据清洗、处理和预处理等方式准备点云数据集。 PointNet2模型构建:使用PointNet2或相似的架构来构建深度学习模型,用于对点云数据进行特征提取和分类。 模型训练与验证:划分数据集为训练集和测试集,使用训练集对模型进行训练,并在测试集上验证模型的性能和准确率。 类别预测:使用已训练的模型对新的
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点云数据进行分类预测。 其他说明: 该项目可能涉及深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)和相应的库,您需要安装所需的依赖项。 项目实施过程中,可能需要对模型架构、数据预处理方法、损失函数和优化器等进行调整和优化。 数据集的选择和准备对于模型的训练和性能非常重要。一个好的数据集应包含多样性和代表性的样本。
2023-09-17 17:06:16
323.24MB
数据集
点云处理
1
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