推荐系统数据挖掘课题

航空售票管理信息系统 该系统适用于各类航空售票机构，包括公司、中心和售票点，提供以下功能： 客户信息管理：维护客户资料和购票记录，以及乘机人详细信息。 数据分析：统计分析客户累计购票情况，辅助业务决策。 高效操作：支持自动编号、快速查询、任意条件组合查询等功能，提高工作效率。 人员管理：管理送票员、业务员和操作员，并设置权限控制和密码保护。 业绩考核：通过电话号码快速定位客户并记录购票明细，可用于考核业务员业绩。 报表生成：制作各种客户资料报表和购票统计报表，表格格式灵活可扩展。 系统优势 信息整合：集中管理客户信息和购票数据，避免信息分散和重复录入。 业务提升：通过数据分析和业绩考核，促进业务发展和服务质量提升。 安全可靠：权限控制和密码保护机制确保系统安全可靠。 操作便捷：界面友好，功能实用，易于操作。

数据分析

Weka是一款出色的数据挖掘工具，支持多种数据挖掘算法，包括聚类和分类等功能。

2015年最新的ACM数据挖掘与推荐系统论文，包含2015年的一篇SIGKDD论文，全英文版。请注意获取方式。

在当今信息时代，个性化推荐系统已成为互联网产品的核心。本项目深入探讨了如何基于Movielens数据集构建推荐系统。Movielens数据集广泛用于推荐系统研究，包含用户电影评分数据，适合推荐算法的实践与学习。推荐系统主要分为基于内容和协同过滤两类，可以利用用户ID、电影ID及评分数据构建各种推荐模型。此外，项目开源，提供数据预处理脚本、多种推荐算法实现、模型训练评估及部署接口等内容，为学习者提供了宝贵实践经验。

这些英文书籍是数据分析和数据挖掘领域的入门好帮手，可以帮助您快速了解相关概念。

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！

该项目选择了股票投资管理网站作为信息系统，提供实时价格、历史数据、新闻报道等。使用数据挖掘技术进行基本分析和投资建议。项目涵盖爬取和解析Yahoo Finance、Reuters和Twitter数据（使用Java和twitter4j），采用J2EE和Struts-2框架的Web界面，结合jQuery的highstocks库显示技术图表。通过数据库集成和数据清洗，进行特征选择并应用线性回归、SVM和朴素贝叶斯分类算法，生成详细的市场分析和投资建议。