优化新闻推荐算法训练数据集

超过 500M 的 MovieLens 数据集，为推荐算法研究和实践提供了丰富的数据支持，涵盖电影评分、用户属性等多个维度。 数据集包含六个文件，适用于不同规模的算法训练和测试，是推荐系统领域不可或缺的重要资源。

随着技术进步，我们利用数据挖掘算法基于以上训练集开发了详尽的模型。

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

这段Matlab代码为监督式RBM训练提供了优秀的解决方案，能够有效评估和提升模型性能。

现有的关联规则推荐技术在数据提取时主要侧重于关联规则的提取效率，缺乏对冷、热门数据推荐平衡性的考虑和有效处理。为了提高个性化推荐效率和推荐质量，平衡冷门与热门数据推荐权重，对关联规则的Apriori算法频繁项集挖掘问题进行了重新评估和分析，定义了新的测评指标推荐非空率以及k前项频繁项集关联规则的概念，设计了基于k前项频繁项集的剪枝方法，提出了优化Apriori算法且适合不同测评标准值的k前项频繁项集挖掘算法，降低频繁项集提取的时间复杂度。理论分析比较与实验表明，k前项剪枝方法提高了频繁项集的提取效率，拥有较高的推荐非空率、调和平均值和推荐准确率，有效地平衡了冷、热门数据的推荐权重。

包含遗传算法所需的基本工具代码，分为参数输入、优化功能和进化图绘制几个主要部分，适合专业研究和应用。

本资源为图片缺口检测训练集，帮助开发者提升算法准确性。

该数据集包含了推荐系统中常用的电影数据，可以用于基于Spark的电影推荐系统开发和研究。

这是一个初学数据库管理的人可以使用的简易新闻发布系统平台，非常适合学习实践。