智能推荐
当前话题为您枚举了最新的 智能推荐。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
HTMLHelp SQL智能推荐
HTMLHelp SQL智能推荐服务现已推出，请留下您的邮箱以获取详细信息。
SQLServer
2
2024-07-26
中文版智能Web算法推荐
适合数据挖掘初学者和熟悉Java语言的人，全书采用Java语言编写，内容丰富详实。
数据挖掘
3
2024-05-26
商业智能杂志 2007 年 12 月刊推荐
值得阅读，有助于拓宽视野，了解行业专家见解！
数据挖掘
5
2024-05-25
智能推荐系统1.0优化网上商城用户体验
智能推荐系统1.0是一个提升用户体验的智能技术应用，结合了大数据分析和机器学习算法，特别是基于物品的协同过滤算法，根据用户的兴趣和偏好推荐商品。这种系统对电商平台非常重要，不仅能增加销售额和用户粘性，还能优化商品的展示策略。推荐系统是通过分析用户行为、兴趣和偏好，为用户个性化推荐内容或产品的一种信息过滤方式。
Hadoop
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2024-07-24
Flask+Spark+ALS+MovieLens数据集电影智能推荐系统
基于Flask和Spark的电影推荐系统，使用ALS算法和MovieLens数据集。该系统可根据用户的喜好智能推荐电影，方便快捷。
spark
4
2024-04-30
基于消费者在线评价的模糊智能产品推荐系统优化
随着消费者在线评价数据的增加，模糊智能产品推荐系统的优化成为关键挑战。
数据挖掘
2
2024-07-18
毕业设计基于Spark+Mlib的在线交友智能推荐系统设计与实现
在当前大数据时代，推荐系统已成为在线社交网络的重要组成部分，通过个性化内容和服务提升用户体验和粘性。探讨了如何利用Apache Spark和其机器学习库Mlib构建高效的在线交友智能推荐系统。详细介绍了系统的实现过程及关键技术：1. Spark作为核心进行数据处理、转换和模型训练；2. Mlib的协同过滤算法预测用户可能感兴趣的朋友；3. 数据预处理清洗和转化非结构化数据；4. 模型训练优化参数和推荐策略，提高准确性和多样性；5. 系统架构包括数据采集、存储、训练和推荐服务模块。
spark
0
2024-08-08
实用推荐系统
《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。
算法与数据结构
2
2024-05-26
实用推荐系统
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！
算法与数据结构
3
2024-07-22
Oracle图书推荐
推荐几本关于Oracle的书籍。
Oracle
0
2024-09-25