零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 Top2 比赛地址: 解决方案 采用3种召回方式：itemcf 召回，binetwork 召回和基于 word2vec 的 i2i 召回。合并去重并删除没有召回到真实商品的用户数据后，利用特征工程+ LGB 二分类模型进行排序。 复现步骤 操作系统：ubuntu 16.04 pip install requirements.txt cd code bash test.sh

虚假新闻检测

网络新闻里的热点聚类

fake_news_TFIDF_analysis 使用TFIDF分析进行假新闻预测 资料来源：Kaggle资料集 网址： ： 目的： 阿拉伯联合酋长国TF-IDF数据处理和相关单词的特征提取 使用新闻数据集来训练MLlib中的不同分类回归模型。 使用训练有素的模型来确定哪些绩效更好。 要求： 安装了Spark 客观的 ： 使用TF-IDF数据处理和特征提取来识别文本中更相关的单词 执行步骤以提取特征并标记并提交给分类回归模型。 演示使用MLlib库的不同方法。

毕业设计 基于PHP的新闻发布系统分析与设计

基于Bootstrap的前端界面含主页，注册，新闻详情页，全是静态页面，需要自各拿走。模仿大公新闻网做的前端界面。

面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现 面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现

Dreamweaver CS6制作网页很方便，为了方便学习我们我们举了一个实际的例子，使用Dreamweaver CS6做了一个简单的网页，非常简单，适合新手学习，需要的朋友可以参考

本文提出了一个多元VAR-BEKK-GJR-GARCH波动率模型来评估股票，债券和货币市场收益与收益波动之间的动态相互依赖性。 提议的模型允许市场互动，从而为证券定价，衡量风险价值（VaR），资产分配和多元化提供有用的信息，从而协助金融监管机构实施政策。 该模型是通过带有Student-t创新密度的最大似然法估计的。 构建了波动率溢出和杠杆效应的渐近卡方检验，并提供了波动率和收益率时变相关性的预测。 将该模型应用于澳大利亚的国内股票，债券和货币市场表明，国内金融市场是相互依存的，波动性是可预测的。 通常，由于普遍的新闻，波动率从股票市场溢出到债券和货币市场。 本文的实证研究结果量化了证券市场之间的关联，可以用来改善代理商的风险管理，投资组合选择和分散决策策略。

asp.net 项目开发 管理系统 一个完整的网站系统 有数据库和使用说明 很适合学习用