本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理 基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些项目推荐给目标用户，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程 基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程可分为四个步骤：构建用户-项目操作行为矩阵、计算用户之间似度、得到目标用户

两个字符串，计算出两个字符串的相似度，用于模糊匹配，很简单的小例子

average_code [计算平均值]可用于用户抢红包等 1: red_envelope_code [二倍均值法] 可用于用户抢红包等 wheel_timer [时间轮]可用于定时任务 1: simple_timing_wheel [简单时间轮（Simple Timing Wheel）] bloom_filter_code [布隆过滤器] 1: bloom 布隆过滤器 consistent_hash_code [一致性Hash算法] 1: consistent 一致性Hash算法 leet_code [leet_code刷题] 1: leet_code刷题 heap [堆] 1: max_heap_test 大顶推 2: min_heap_test 小顶堆 linked_list [链表] 1: cycle_list 循环链表 2: dou

tourismPro旅游网站 在线预览： 账号：朱利尔，密码：123 管理员账号：admin，密码：123456 这是一个免费、轻量化、简单、易上手的旅游网站项目，系统包括完整的前端Html页面和后台代码，该项目仅适合作为JavaWeb入门或毕业设计使用，不具备实际使用价值，项目中涉及皮尔逊相关系数的相似度算法Java实现和实际应用可查看景点推荐模块。 本项目开源免费，如果您看到有人售卖或利用该项目盈利请帮忙举报，谢谢。 PS：本人承接毕业设计制作，有意请联系我，划至页面底部获取我的联系方式。 以下请您仔细阅读： 这个项目相比于原来的设计更加简洁明了，使用体验也更好，底层应用的实现代码也很简单，但是在部署方式上可能需要耗费一定的精力才能跑起来(相比老版本)，其实这对于每一个项目来说都是如此，相信找到这个项目的小伙伴大多是即将毕业的同学，如果您只是想毕业交差然后另谋他路请直接略过此段往下看，

sim代码相似度算法大致实现，核心是用LCS最长公共子序列和DP动态规划。

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基于网络爬虫技术的网络新闻分析主要用于网络数据爬取。本系统结构如下： （1）网络爬虫模块。 （2）中文分词模块。 （3）中3文相似度判定模块。 （4）数据结构化存储模块。 （5）数据可视化展示模块。 数据库：无（数据保存方式为直接生成图表） 使用技术：HttpClietn + IK分词器 + 相似度算法 开发工具：未知

Matlab余弦相似度算法判断图片相似度并识别源代码 Matlab 余弦相似度 图像匹配 可直接运行