基于内容的新闻推荐系统 实现功能 （1）前台功能模块 前台用户可以进行分类查看各模块下的新闻概要列表并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表，点击新闻 封面、标题等可直接进入新闻详情页进行阅读、评论，显示基于词语的新闻推荐列表，搜索框输入来搜 索感兴趣的新闻。 （2）后台功能模块后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志以及新闻管理四个模块。系统设置里面包括进行 菜单按钮增删改查的菜单管理、增删改角色信息的角色管理和修改密码；用户信息管理里面包含了一个 详细的用户信息可以对每个人的详细资料进行了增删或者修改操作；系统日志里面包含了一个日志清 单，可以对日志进行增删操作；新闻管理模块里包括进行增删改查分类信息的分类管理、增删改查新闻 的标题、封面等信息的新闻管理以及增删改新闻的任意一条评论的评论管理。 1、技术栈 Java EE 、Mysql8.0 、 Spring SpringMVC Mybatis JavaScript、 EasyUI、 TF-IDF算法 2、推荐算法 基于内容推荐算法： TF-IDF 基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他

基于内容的图像检索算法研究综述_一些方法总结及描述。

matlab检索相似图像 - 什么是基于内容的图像检索(CBIR) 给定一个输入或查询图像，我们的目标是从数据库中检索类似的图像 我们如何衡量相似性? ”一般没有严格的定义 相似性应该基于图像内容(CBIR)而不是元数据(关键字等)来衡量 我们的相似性度量不应该对旋转、平移、(中等) 噪声等敏感。

matlab检索相似图像 -一种改进的基于内容的图像检索系统 文献中最早使用基于内容的图像检索一词的似乎是Kato[1]。在CBIR中， 图像根据其自身的视觉内容（如颜色、纹理和形状）进行索引。尽可能自动地从图像中提取视觉内容[2]。因此，CBIR系统比TBIR系统具有两个主要优点。首先，他们尽量减少人力。第二，由于减少了人们的干预，主体性也减少了。这一特性使CBIR系统在许多领域更加有用，例如搜索和浏览大型图像集。

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[摘要] 医学图像在临床诊断与治疗中的应用日益广泛, 如何利用影像管理系统中大量的图像, 辅助医生进行分析 与诊断是一个非常重要的问题。传统的基于文本关键字的图像检索方法已不能满足对大型医学图像数据库检索的 需要, 将基于内容的图像检索方法(CBIR)引入到医学图像数据库中进行研究是一项非常有意义的工作。介绍了基 于内容的医学图像检索系统的构成, 重点讨论了其中的关键技术问题, 包括医学图像分割、特征提取、相似性检索 及匹配和相关反馈技术, 并分析了国内外的研究现状, 对未来发展趋势进行了展望。 [关键词] 医学图像;基于内容的医学图像检索;特征提取

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在基于内容的图像检索中, 颜色和纹理是图像检索使用最频繁、最重要的两个视觉特征。但是仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性。为此提出了综合利用MPEG7中建议的纹理特征的边缘直方图描述符和颜色特征的主颜色和颜色布局描述符进行检索的方法，并依据MPEG7中的评价准则评价检索结果。实验结果表明，综合特征检索更符合人的视觉感受要求，检索效果更好。

一种适用于礼品推荐领域的基于内容推荐算法，曹小娜，，将个性化推荐服务应用于礼品网站是较为新颖的问题。本文立足于礼品推荐问题的特点，实现并分析了一种适用于该领域的基于内容的推