基于内容的电影推荐系统 基于余弦相似度的基于内容的电影推荐系统 使用Jupyter Notebook的余弦相似度创建基于内容的电影推荐系统
2022-05-23 17:09:15 153KB JupyterNotebook
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一、源码特点 JSP 书籍分享系统是一套完善的web设计系统,系统具有完整的源代码和数据库,系统主要采用B/S模式开发。 二、功能介绍 (1)权限管理:对权限信息进行添加、删除、修改和查看 (2)单位管理:对单位信息进行添加、删除、修改和查看 (3)用户管理:对用户信息进行添加、删除、修改和查看 (4)书籍管理:对书籍信息进行添加、删除、修改和查看 (5)登录 身份信息验证 三、注意事项 1、管理员账号:admin密码:admin 数据库配置文件DBO.java 2、开发环境为TOMCAT7.0,Myeclipse8.5开发,数据库为Mysql5.0,使用java语言开发。 3、数据库文件名是jspfbookshare.sql ,系统名称bookshare 4、系统首页地址:http://127.0.0.1:8080/bookshare/login.jsp
2022-05-23 16:06:05 1.11MB sql 数据库 java myeclipse
第 1 章:傅立叶分析 1 1.1 CTFS、CTFT、DTFT 和 DFS/DFT 1.2 抽样定理1.3 快速傅立叶变换1.4 DFT结果的解释1.5 信号操作对 DFT 频谱的影响1.6 短时傅立叶变换——STFT 第 2 章:系统功能、脉冲响应和频率响应2.1 离散时间 LTI 系统的输入-输出关系2.2 使用 DFT 计算线性卷积2.3 系统功能和频率响应的物理意义 第 3 章:相关性和功率谱3.1 相关序列3.2 功率谱密度3.3 功率谱、频率响应和相干性3.4 使用 DFT 计算相关性 第 4 章:数字滤波器结构4.1 介绍4.2 直接结构4.3 晶格结构4.4 线性相FIR结构4.5 频率采样结构4.6 MATLAB 中的过滤器结构 第 5 章:滤波器设计5.1 模拟滤波器设计5.2 模拟滤波器的离散化5.3 数字滤波器设计5.4 FDA工具5.5 有限字长效应5.6
2022-05-23 16:03:53 2.16MB matlab
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数字信号处理的MATLAB实现电子书籍-数学信号处理及其MATLAB实现_10499038.rar RT  里面介绍了各种MATLAB实现数字信号处理的方法。
2022-05-23 15:57:53 3.19MB matlab
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信息产业公司网站建设方案 doc格式,用Word2000以上版本都可以打开。方案的内容主要有:信息产业公司网站建设的项目目标、网站整体结构、网站权限管理、网站建设平台分析、网站运营安全策略、网站建设进度及实施过程、费用预算等。
2022-05-23 15:56:22 19KB 书籍文档-建站文档
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本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现,包括数据集,以及算法的评价指标MAE的计算,数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试,需要别的数据集可以根据自己需要添加,只需修改Base.java文件中的配置即可,本程序配备一个readme文件,里面有程序的运行介绍,程序注释详细,希望对大家有帮助。
2022-05-23 14:46:28 550KB 协同过滤 推荐系统 推荐算法 java
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java餐厅智能推荐系统源码CS303_Act1 文章:Android Vs IOS Vs Windows Android vs iOS vs Windows Mobile:设计和界面/版本/优缺点 简介:Android 和 Windows 一直在为他们的平台提供动力,就像每一天、每一月、每一年一样。 他们不断升级,不断改变他们的功能,不像 IOS 在平台和设计方面仍然相同。 1.) Android 操作系统 Android 在 2014 年进行了最大的设计升级,推出了 Lollipop 5.0。 这带来了全新的“Material Design”外观和感觉,增加了动画的数量并改变了几乎每个部分,以赋予它额外的光泽。 最新版本的 Android 6.0 Marshmallow 延续了 Lollipop 的基本外观。 它的大部分变化都与后端有关。 不过,Android 的基础知识与多年来一直相同。 你有一个显示通知的锁定屏幕,然后,一旦解锁,你就有了一个以应用程序为中心的主屏幕。 还有一个应用程序抽屉,用于存储您下载的所有其他内容。 ----安卓的优势----- 参考: 1.) 安卓谷歌开
2022-05-23 14:21:08 19KB 系统开源
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CSE523-机器学习-SSSR CSE523机器学习SSSR存储库包含使用KNN,ALS和SVD算法的电影推荐系统。 电影推荐系统 介绍 我们使用协作过滤制作了一个电影推荐系统,其中我们同时使用了基于内存的协作过滤和基于模型的协作过滤。 因此我们实施了3种算法 K近邻(KNN) 这是一种基于内存的聚类算法 交替最小二乘(ALS) 它是基于模型的矩阵分解算法 奇异值分解(SVD) 它是基于模型的矩阵分解算法 结果 参考 哈里森·奥尼尔(Onel)。 “具有K最近邻算法的机器学习基础。” 中等,迈向数据科学,2019年7月14日,通向datascience.com/machine-learning-basics-with-the-k-nearest-neighbors-algorithm-6a6e71d01761 Gupta,Meenu等。 “使用协作过滤的电影推荐系统。” 2020年电
2022-05-23 11:20:06 1.24MB JupyterNotebook
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电影推荐人 基于人气的电影推荐系统。 该程序使用了主要的两种技术。 网络 桌面应用程序 *您必须将 Web 应用程序放入 localhost 文件夹。
2022-05-23 10:49:31 62.33MB HTML
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前置问题: 利润 = 需求 - 设计。 需求:从卖的视角、具体的实际问题来考虑,将产品当做项目来做一步一步来走。 设计:从做的角度、抽象的问题模型来考虑,将项目当做产品来做尽力做出彩。 综述:设计源于需求而又高于需求。
2022-05-23 10:44:15 35.14MB 软件方法 潘加宇
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