java餐厅智能推荐系统源码目录 数学/统计 结石 线性代数 概率与分布 事物 离散的 连续的 电阻 点密度 pmf pdf d 点左侧的区域 发展基金 发展基金 磷 点左面积等于概率 ppf ppf q 离散，向左区域（ st.binom.cdf(2, 6, .2) ） 离散，在一点（ st.binom.pmf(2, 6, .2) ） 连续，向左区域（ st.norm.cdf(6, 5.7, .5) ） ## Plot Continuous Distribution def plot_continuous ( dist ): fig , ax = plt . subplots ( 2 , 1 , sharex = True , figsize = ( 4 , 5 )) # Plot hist rvs = dist . rvs ( size = 1000 ) ax [ 0 ]. hist ( rvs , density = True , alpha = 0.2 , histtype = 'stepfilled' ) x = np . linspace ( dist . ppf ( 0.

面向新一代智能制造的人- 信息- 物理系统 新一代智能制造 人- 信息- 物理系统（HCPS） 人- 物理系统（HPS） 信息- 物理系统（CPS） 知识工程 共性赋能技术 制造领域技术 新一代人工智能

电影智能推荐算法是根据顾客观看电影记录，分析各个顾客对电影的喜好关联程度，达到精准推送； Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。

目录 摘要 Abstract 专用术语注释表 第一章 绪论 1.1 课题研究背景 1.2 国内外研究现状 1.2.1 点餐系统研究现状 1.2.2 推荐系统研究现状 1.3 本文的研究目标和内容 1.4 论文组织结构 第二章 系统相关技术概述 2.1 餐饮平台开发相关技术 2.1.1 微信小程序 2.1.2 uni-app 框架 2.1.3 SpringBoot 框架 2.1.4 数据库 2.2 推荐系统相关技术 2.2.1 基于内容的推荐算法 2.2.2 基于近邻的协同过滤算法 2.2.3 基于关联规则的推荐算法 2.3 本章小结 第三章 基于协同过滤的混合推荐算法 3.1 基于物品的协同过滤算法 3.2 基于关联规则的推荐算法 3.3 基于内容的推荐算法 3.4 混合推荐算法 3.5 测试与分析 3.6 本章小结 第四章 系统设计与实现 4.1 系统架构设计 4.2 功能模块设计 4.2.1 移动端功能模块设计 4.2.2 网络端功能模块设计 4.2.3 推荐系统功能模块设计 4.2.4 服务器端功能模块设计 4.3 数据库结构设计 4.4 系统实现 ......

第一章绪论 L1课题研究背景 12国内外研究现状 12.1点餐系统研究现状 1.22推荐系统研究观状 13本文的研究目标和内容 1.4论文组织结构第二章系统相关技术概述 2.1餐饮平台开发相关技术 2.1.1微信小程序2，l.2uni-app框架. 2.13 SpringBoot框架 2.1.4数据库 22推荐系统相关技术… 221基于内容的推荐算法 222基于近邻的协同过滤算法 2，2.3基于关联规则的推荐算法 2.3本章小结 第三章基于协同过滤的混合推荐算法 3.」基于物品的协同过滤算法 3.2基于关联规则的推荐算法 33基于内容的推荐算法 3.4混合推荐算法 3.5测试与分析 3.6本章小结 第四章系统设计与实现 4.1系统架构设计 42功能模块设计 4.2.1移动端功能模块设计 4.2.2网络端功能模块设计 4.2.3推荐系统功能模块设计 42.4服务器端功能模块设计43数据库结构设计… 4.4系统实现 4.4.1微信点餐小程序实现 4.4.2网络端应用实现 4，43推荐系统实现 4，4，4服务器端实现

混合音乐推荐系统——Track Stacking——毕业设计(Demo) 本系统主要通过隐式地收集用户对歌曲的播放，下载以及收藏行为记录，进而使用基于最近邻用户的协同过滤推荐算法为当前激活用户推荐歌曲; 对于有歌词信息的歌曲(英文)，通过基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性，进而根据用户的历史记录为其推荐相似的歌曲。

数据仓库和商业智能（推荐版本）.ppt

Python基于协同过滤算法进行电子商务网站用户行为分析及服务智能推荐： 1.项目背景 2.项目目标 3.项目流程说明 4.项目步骤与流程 5.数据获取 6.探索性数据分析 7.数据预处理 8.构建智能推荐模型 9.模型评价

项目说明 电影智能推荐系统（）前端的Vue实现，Demo 构建步骤 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:3000 npm run dev # build for production with minification npm run build 项目结构 index.html ├── main.js # 入口地址 ├── api # 对后台API的封装 │ ├── api.js # 抽取出API请求 │ └── ... # 不同模块的请求 ├── components

针对气象公众服务存在的专业化程度不高、针对性不强等问题，提出了一种使用关联规则向用户推荐气象服务产品的方法。将用户访问的Web日志数据经过清洗、转换后进行关联规则挖掘，同时设计了一种基于气象产品浏览总次数计算产品相似度的算法，对挖掘出来的关联规则进行筛选。共进行了5组实验，并对用户浏览产品的行为进行了简单预测。实验结果表明，挖掘出的规则在降水天气和雾霾天气中的正确率比较高，结合气象服务产品的相似度能过滤掉10%的无效规则，从而提升规则的正确性。