推荐算法

秋邱2 天前
人工智能·python·重构·推荐算法·agi
智启未来:AGI 教育融合 × 跨平台联盟 × 个性化空间,重构教育 AI 新范式开篇:一场 “教育 ×AI” 的范式革命⭐️个人主页:秋邱-CSDN博客📚所属栏目:python当教育 AI 生态走过 “功能完善→开放共赢→可持续发展” 的三阶进化,我们站在了新的十字路口:现有生态仍受限于 “专用 AI + 单一平台 + 标准化服务” 的框架 ——AI 只能响应特定教育需求,不同平台间数据壁垒森严,用户难以获得贯穿全场景的个性化体验。
B站计算机毕业设计之家5 天前
python·数据分析·推荐算法
基于Python音乐推荐系统 数据分析可视化 协同过滤推荐算法 大数据(全套源码+文档)建议收藏✅博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅
秋邱7 天前
jvm·算法·云原生·oracle·eureka·数据分析·推荐算法
驾驭数据洪流:Python如何赋能您的数据思维与决策飞跃⭐️个人主页:秋邱-CSDN博客📚所属栏目:python在21世纪这个由数据编织的全新纪元,信息如潮水般涌来,日夜不息。从浩瀚的电商交易记录、瞬息万变的金融市场脉动,到智能设备的每一次心跳,数据已不再仅仅是简单的数字与符号,而是蕴藏商业机遇、科研突破乃至于社会发展密码的“新石油”。然而,如何从这片数据的广袤海洋中,精准捕捞到那些熠熠生辉的智慧珍珠,并将其炼化为真知灼见,最终驱动明智决策?这,正是数据分析的核心使命。
2501_941149508 天前
推荐算法
未来的智能城市:科技如何塑造我们的生活与工作环境随着科技的飞速发展,智能城市的概念已经不再是遥远的梦想,而是日益成为全球范围内的现实。智能城市通过高效的技术应用和数据驱动的决策,旨在提高城市管理的效率、改善市民的生活质量,并推动可持续发展。这一转变不仅仅涉及硬件的革新,更多的是信息技术、人工智能、物联网和大数据等技术的综合运用。智能城市将如何改变我们的工作和生活方式?它的未来发展趋势又是什么?本文将探讨这些问题。
麦麦大数据10 天前
学习·算法·知识图谱·推荐算法·开题报告·学习系统·计算机毕业设计展示
F049 知识图谱双算法推荐在线学习系统vue+flask+neo4j之BS架构开题论文全源码文章结尾部分有CSDN官方提供的学长 联系方式名片关注B站,有好处! 编号: F049F049-学习水印版
麦麦大数据11 天前
前端·vue.js·flask·推荐算法·体育·体育新闻
F048 体育新闻推荐系统vue+flask文章结尾部分有CSDN官方提供的学长 联系方式名片关注B站,有好处!编号: F048待发布系统简介:本系统是一个基于Vue+Flask构建的体育新闻推荐系统,其核心功能围绕体育新闻的展示、推荐、媒体信息管理和用户交互展开。主要包括:用户管理模块,提供登录、注册、修改个人信息及密码功能,确保系统的安全性和个性化体验;体育新闻推荐模块,根据用户需求推荐相关体育新闻,并提供新闻卡片查看功能;媒体人信息模块,支持对各类体育媒体人的信息搜索和查询;数据可视化分析模块,通过动态柱状图、环图、饼图、折线图等形式展示新闻
道一云黑板报11 天前
深度学习·神经网络·低代码·性能优化·知识图谱·推荐算法
大规模低代码系统推荐:知识图谱与 GNN 的性能优化策略更多推荐阅读低代码用户画像构建:结合知识图谱提升推荐精准度-CSDN博客GNN 基础架构:从图卷积到图注意力,哪种更适配低代码推荐?-CSDN博客
麦麦大数据11 天前
python·flask·知识图谱·neo4j·推荐算法·舆情分析·舆情监测
F047 vue3+flask微博舆情推荐可视化问答系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长 联系方式名片关注B站,有好处! 编号: F047视频链接系统简介:本系统是一个基于Vue3+Flask构建的微博舆情推荐可视化问答系统,整合了Neo4j知识图谱技术,旨在为用户提供智能化的微博话题分析与互动体验。系统核心功能围绕微博舆情数据的采集、分析、可视化以及用户交互展开,主要功能模块包括:话题推荐模块,根据用户偏好和实时热点推荐相关话题;数据分析模块,提供多维度的数据统计功能,帮助用户理解数据趋势;知识图谱可视化模块,通过多关系图表展示信息关联,便于用户直观理解
源码之家12 天前
大数据·爬虫·python·scrapy·数据分析·推荐算法·租房
基于python租房大数据分析系统 房屋数据分析推荐 scrapy爬虫+可视化大屏 贝壳租房网 计算机毕业设计 推荐系统(源码+文档)✅博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅
源码之家12 天前
大数据·python·算法·机器学习·数据分析·线性回归·推荐算法
机器学习:基于python租房推荐系统 预测算法 协同过滤推荐算法 房源信息 可视化 机器学习-线性回归预测模型 Flask框架(源码+文档)✅博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅
致Great12 天前
算法·机器学习·推荐算法
RAG在医疗领域的批判性评估、推荐算法等最新研究进展信息检索领域本周热门论文精选本期聚焦以下10项重要研究:Capital One的AI基础团队展示了如何让基于LLM的成对重排序在实时RAG系统中真正可用。他们把单次查询的延迟从61秒降到了0.37秒,提速166倍,同时性能几乎没有损失。
源码之家12 天前
大数据·算法·机器学习·数据分析·spark·线性回归·推荐算法
机器学习:基于大数据二手房房价预测与分析系统 可视化 线性回归预测算法 Django框架 链家网站 二手房 计算机毕业设计✅博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅
麦麦大数据14 天前
python·flask·vue3·知识图谱·neo4j·推荐算法
F046 新闻推荐可视化大数据系统vue3+flask+neo4j文章结尾部分有CSDN官方提供的学长 联系方式名片关注B站,有好处! 编号: F046视频链接系统简介:本系统是一个基于Vue3和Flask构建的新闻推荐、可视化与问答系统。其核心功能围绕新闻数据的展示、推荐、分析和用户交互展开。主要包括以下模块:
B站计算机毕业设计之家16 天前
大数据·爬虫·python·机器学习·数据分析·django·推荐算法
基于Python+Django+双协同过滤豆瓣电影推荐系统 协同过滤推荐算法 爬虫 大数据毕业设计(源码+文档)✅博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅
计算机学姐17 天前
java·vue.js·spring boot·后端·mysql·spring·推荐算法
基于SpringBoot的健身房管理系统【智能推荐算法+可视化统计】作者:计算机学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。
计算机学姐18 天前
java·vue.js·spring boot·后端·spring·mybatis·推荐算法
基于SpringBoot的新闻管理系统【协同过滤推荐算法+可视化统计】作者:计算机学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。
on_pluto_19 天前
人工智能·学习·数据挖掘·数据分析·推荐算法
【推荐系统14】数据分析:以阿里天池新闻推荐为例学习目录为什么需要数据分析读取数据数据预处理数据浏览训练集用户点击日志文件merge文章具体属性快速查看合并后的用户点击日志(trn_click)信息:
计算机学姐22 天前
java·vue.js·spring boot·后端·mysql·信息可视化·推荐算法
基于SpringBoot的高校社团管理系统【协同过滤推荐算法+数据可视化】作者:计算机学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。
一种乐趣23 天前
算法·php·推荐算法
PHP推荐权重算法以及分页
菜小麒24 天前
算法·机器学习·推荐算法
推荐算法的八股文机器学习的基本知识如何防止过拟合:过拟合无非两个原因,数据不足或模型太复杂batch normalization 与 layer normalization 公式以及各自适用场景