大数据协同过滤是一种利用大数据技术的推荐系统算法，通过分析用户的历史行为和兴趣，发现与其兴趣相近的其他用户或物品，从而为用户提供个性化推荐。该技术首先收集用户的行为数据，包括浏览记录、购买记录、评分记录等。然后，通过分析这些数据，计算用户之间的相似度，选择与目标用户最相似的一组邻居用户。接着，基于邻居用户的行为数据，预测目标用户对未浏览或未购买的物品的兴趣程度。最后，根据一定的规则和策略对推荐结果进行过滤和排序，以提供给用户最相关和吸引人的推荐。

本演示以weather数据集为例，展示了C4.5算法如何对数据集进行训练，并建立决策树模型，用于未知样本的预测。

二叉树是计算机科学中重要的数据结构，具有根、左子节点和右子节点。它广泛应用于搜索、排序和表达式求解等场景。将深入介绍二叉树的创建方式和遍历方法。一、二叉树的创建：动态创建可以根据需要动态生成节点，静态创建则预先定义节点位置，如完全二叉树。二、二叉树的遍历：包括前序遍历（根-左-右）、中序遍历（左-根-右）和后序遍历（左-右-根），每种方法都有其独特的应用场景。

随着我国取消福利分房制度后，房价问题日益成为社会关注焦点，直接影响国家经济和社会稳定。本研究基于数据可靠性和城市经济发展指标，通过灰色系统理论和马尔科夫链相结合的模型，预测房价趋势，并评估房价的合理性。研究发现房价受多因素影响，如土地交易价格、人均可支配收入等，建议通过多项式曲线拟合方法制定有效的宏观调控政策。

SQL Server 2000作为数据库的基础工具，具备强大的创建表格功能。以下通过示例详细介绍如何利用CREATE TABLE语句来建立数据库中的表格。首先，我们来看看如何创建Company表格，包含字段如公司ID、公司名称以及公司地址。其次，介绍如何建立Worker表格，包括员工ID、姓名、性别、年龄、工作岗位、薪水以及所属公司ID等字段。

数据结构是计算机科学中的核心概念，涉及如何有效地组织和管理内存中的数据以实现高效操作。本资源提供了全面的学习资料，包括线性数据结构如数组、链表、栈和队列，非线性数据结构如树形结构和图论，以及各种排序算法的深度讨论。每个主题都以清晰的解释和Java语言实现示例为特色，帮助学习者理解和应用数据结构的底层原理。

学习有关图算法和社会网络分析的相关知识，可以从国外网站下载。

PrefixSpan算法是一种用于序列数据挖掘的技术，它基于前缀的概念来发现序列中的频繁模式。在这种算法中，通过识别序列中的共同前缀，可以有效地推断出频繁出现的模式。这种方法不仅能够在数据挖掘领域发挥重要作用，还可以应用于各种需要分析序列模式的实际场景中。

新闻个性化推荐算法所需的训练数据集包括用户ID、新闻ID、浏览时间、新闻标题、详细内容和发布时间。

《Fortran编程指南：从理论到实践的完整探索》是一本详尽讨论Fortran语言编程精华的专业指南。本书涵盖了Fortran的基本语法、数据结构以及深入挖掘了算法设计、程序优化和并行计算等高级主题。它为读者提供了从理论到实践的完整路径，引导程序员如何将复杂的科学计算问题转化为高效的Fortran程序。书中丰富的实例和案例分析，展示了Fortran在数值分析、工程模拟和数据处理等领域的强大应用能力。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获得宝贵的编程技巧和深刻的性能优化策略。本书语言清晰、逻辑严谨，是Fortran编程爱好者和专业开发者提升技能、探索编程艺术的宝贵资源。详细介绍了Fortran语言的核心概念，包括变量声明、控制流语句、数组操作和模块化编程，并深入讨论了面向对象编程在Fortran中的应用，以及如何利用Fortran进行复杂的数学建模和算法开发。书中还对Fortran编译器的内部机制、调试技巧和性能分析工具进行了细致的阐述，帮助读者深入理解程序的运行机制，编写出更加健壮和高效的代码。此外，探讨了Fortran与其他编程语言的交互，以及在