(1)旅游景点介绍：实现各个景点的相关介绍，文字描述和图片展示，景点附近酒店信息，旅游路线信息的介绍，更直观的显示数据，而且会收集整理景点最新信息，定期更新到网站，信息方便游客参考。
(2)信息查询功能：通过分类查询或是关键字来查询用户需要的景点相关信息，例如景点路线，附近食宿、当地的相关信息等。
(3)会员管理功能：会员管理最主要的优点是为企业培养众多的忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场,提高企业的竞争力。会员管理还能够促进企业与顾客双向交流，顾客成为会员后，享有优惠券发放。
(4)文章攻略功能：旅行社针对旅游景点、线路、目的地等一些特色景点进行文字介绍、传递旅游信息、出游经验等信息给网站访客，通过内容进行营销推广，在线扩展客户，促进网站销量。
(5)留言版模块：游者们相互交流经验分享心得的平台，也是网站相关工作人员回答游客疑问的平台，游客可以在平台上提出网站的不足之处，以及对商家的不满与怨言，进行个人评价。
(6)建议模块：如果游客在旅游过程中，与导游发生冲突，可以在该网站上投诉该导游，网站工作人员进行核实，如确实存在，会进行相应的处理。
2023-02-26 16:33:10
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新闻个性化推荐系统项目，本项目以python作为主要语言，涉及到爬虫技术、jieba分词、算法在项目里用了协同过滤和TF-IDF。
代码流程：
首先我们从main()看起。
1.首先Get_day_data.TransforData(i)函数，找到最后一次浏览的是第i天的新闻的用户行为，存放在test/train_lastday_set目录下。
2.Get_day_data.TransforDataset(i)函数，区分每一天的新闻，存放在test/train_date_set1目录下
3.Get_keywords.Get_keywords(i)函数，调用jieba库，挑出每一天最火的分层，存放在test/key_words下
4.Get_keynews.Get_keynews(i)函数，通过每一个用户最后一次浏览的新闻，
2023-02-24 00:21:03
10.32MB
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Yelper：基于协作过滤的推荐系统
孙传
[gmail.com的chuansun76]
[twitter.com/sundeepblue]
博客： ： 或此处： :
此README文件描述了“ Yelper”的几个主要组件，Yelper是主要使用Python使用Spark框架构建的业务推荐系统。
以下是“ Yelper”的一些功能：
按城市划分原始业务数据，可以进行微调和自定义推荐
使用Spark MLlib的基于矩阵分解的推荐
在Scala中使用Spark GraphX进行用户业务图分析
使用Spark Streaming和Apache Kafka进行实时用户请求处理
使用
2023-01-29 21:16:13
129.46MB
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基于知识图谱的《计算机组成原理》（或者其他）学习推荐系统实例研究
前台使用next.js，采用基于d3.js的知识图谱可视化框架
2023-01-26 22:53:20
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MovieLens 20m 电影推荐数据集包含 138493位 用户对 27278部 电影的 20000263项 电影的评分(1-5分)，电影标签数为 465564个，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1995.01-2015.03。
2023-01-25 23:06:32
417.67MB
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对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾，总结了推荐系统评价指标的最新研究进展，从准确度、多样性、新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述，并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析。特别讨论了基于排序加权的指标，强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响。最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论，并指出了一些可能的发展方向。
2023-01-03 11:50:54
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会员/管理员进入网站进行操作查看等功能，管理员拥有管理端进行所有的管理操作。
本网站功能按两种身份权限进行设计与实现，分别为会员、管理员，功能如下：
主页：食材信息（图片+名称+几句介绍）
会员：
（1）注册：需要病人提供相关数据，如：用户名、密码、姓名、性别、年龄、身高、体重、糖化蛋白、出生年月日、联系电话、电子邮箱、职业类型等。通过该功能模块，注册成为病人会员。
（2）登录：
（3）管理个人信息：增删改。
（4）推荐界面：通过该功能模块，可以查看当天早午晚饮食推荐，页面内显示早餐：食物名、重量；中餐：食物名、重量；晚餐：食物名、重量。（协同过滤算法）
管理员：
（1）登录：用户名和密码早在数据库中设定好。
（2）病人信息管理：通过该功能模块，可对病人信息进行搜索、查看、删除的操作。
（3）食材信息管理：管理主页的食材信息（增删改查）
2023-01-01 19:25:18
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基于目录和多种算法结合的混合图书推荐系统
本文的目的是开发一种混合推荐系统，该系统考虑书籍的目录并使用协作过滤方法来考虑书籍的质量，从而主要呈现高质量的书籍。 在理论部分，学生将概述推荐书系统的当前方法。 在实践部分，学生将设计和实现一个新颖的系统，该系统将结合多种算法，以便在推荐书时更好地满足用户的兴趣和偏好。 该系统将根据样本数据进行验证，以生成建议。
2022-12-29 22:00:46
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Kaggle event 推荐比赛及解答思路。
Event Recommendation Engine Challenge:预测用户是否会对某个活动感兴趣，based on events they've responded to in the past user demographic information what events they've seen and clicked on in our app
简单解决方案： 1.数据清洗与预处理 2.构建特征(包括协同过滤推荐度等复杂特征) 3.建模 4.生成提交的测试结果
2022-12-29 20:09:24
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