RecSystemPractice 项亮《推荐系统实践》的部分算法/代码实现

EMAN 一个基于SSM框架与物品的协同过滤算法(ItemCF)的简单电子书推荐系统 界面截图 系统功能分析 推荐策略 因部分推荐算法需要使用用户的喜爱数据作为参数。若用户未登录就采用对游客的 推荐策略。若用户已登录就采用对登录用户的推荐策略。其中若登录用户在数据库中存 在感兴趣的分区记录的话就会增加一个来自你感兴趣的分区的推荐。 所以将推荐策略分为是否登录两种情况进行区别。 若用户未登录就采用对游客的用户评分显示策略。若用户已登录就采用对登录用户 的用户评分显示策略。其中若登录用户已经对当前详情页的电子书进行过评分，则显示 其评分记录。 �爬虫爬取策略 系统分析与设计 系统分析 如用例图所示，本系统中的基本用户分为 3 种。分别是游客、注册用户、管理员。 游客可以访问电子书推荐平台的首页、用户注册页面、查看电子书页面。注册用户比游 客多的功能在于可以对电子书进行评分与评论和由该用户预测兴

《从零进阶！数据分析的统计基础》、《胸有成竹！数据分析的SPSS和SAS EG进阶》、《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现》附录文件演示数据-三国人物数据.xlsx文件

java原生Cucumber影视源码 一、什么是推荐系统 几乎每个人都已经在使用了，如果你是一个购物狂你肯定使用过淘宝： 每个人的首页肯定是不一样的，为什么我的首页关于电子产品的比较多，因为我搜索过： 如果你喜欢听音乐：不难发现，也会根据你所听过的歌，给你推荐一些类型相似的歌 如果你喜欢看电视或着电影： 会根据你在看的和历史看的记录，给你推荐一些相似的视频： 如果你经常泡在博客系统或者其他看书的网站会发现也会有推荐： 等等，这些都是推荐，只是推荐的方法不一样。 可以根据用户的特征推荐，也可以根据物品的特征推荐。 这就是传说中的基于用户的推荐系统和基于物品的推荐系统。 二、利用数学解决相似度问题 （一）概念 如下图所示： 从下图中就可以看出来A与D的夹角完全重合了，说明了什么呢？ 说明了，这俩相似度高。 再看一下D和B，和D和C； 根据这两对来比较的话，D与B的相似度要比D与C要高。 我们就可以利用这种求夹角的问题，来解决相似度的问题。 （二）举例说明如何使用余弦定理解决相似度问题 例子： 例如原来有下面几位朋友，他们的身高和身上带着的金钱分别为： 姓名 身高（厘米） 金钱(元） 胡八一

基于协同过滤的高校图书推荐系统

目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。本文主要介绍混合推荐的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法推荐原理 混合推荐可使用的数据包括： 1、用户属性：用户位置、用户性别、用户年龄等属性信息； 2、项目属性：项目类别、项目添加时间、项目内容等属性信息； 3、用户操作行为：用户评分、收藏记录、浏览记录、观看时长、购买记录等操作行为； 混合推荐方法可以是先将数据进行聚类（用户聚类、项目聚类等），可进行多次聚类，聚类算法常用的有KMeans聚类、Canopy聚类、KMeans+Canop

学士论文，基于室内定位广告推荐系统，附定位实现，MATLAB支持。

主要介绍了c++实现单纯形法现行规划问题的求解,本文针对问题通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

GraphAware Neo4j推荐引擎 | GraphAware Neo4j推荐引擎是一个用于在Neo4j上构建高性能复杂推荐引擎的库。 它在的许多客户中投入生产，这些客户在具有数亿个节点的图形上提供实时建议。 主要特征： 干净灵活的设计 高性能 权衡推荐质量以提高速度的能力 能够预先计算建议 内置算法和功能 衡量推荐质量的能力 能够在A / B测试环境中轻松运行 该库强加了一种特殊的推荐引擎体系结构，这是从我们在Neo4j之上构建推荐引擎的经验中得出的。 作为回报，它提供了高性能并处理了大部分管道，因此您只需编写特定于用例的推荐业务逻辑。 除了实时计算建议外，它还允许预计算建议，这些建议可能太复杂而无法实时计算。 预计算在安静的时间段内尽力而为，因此不会干扰Neo4j数据库正在执行的常规事务处理。 社区与企业 该模块的开源（GPL）版本与GraphAware Framewor