基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。 基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。

中文、微博、情感分析、SVM模型实现、DNN模型实现。微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向。主要做法如下： 实现语言：python、tensorflow==1.12、keras==2.2.4 一是基于传统文本特征表示的稀疏性，结合当前成熟技术，设计并实现了基于Word2vec的词向量训练方法，该方法可以将词表示为具有语义关系的特征向量形式，方便模型的使用。 二是采用自然语言处理常用技术完成对文本的预处理操作，既是完成了数据的预处理过程。 三是研究并实现了SVM和DNN两个最具代表性的模型在中文情感分析领的应用，完成了大数据的数据挖掘过程。并在已有的数据集上进行了实验，由具体实验结果我们发现SVM神经网络模型取得了78.03%的F值，较DNN(88%)方法低了9%，但是其训练速度较快。

包括环境处理、数据准备Dataset格式、DNN模型、模型训练测试