Web服务推荐

WSRec基准 该存储库为Web服务推荐维护了一套最新的QoS预测方法的基准。阅读更多信息：[纸张（即将推出）] 引用 如果您在已发表的研究中使用任何基准，请引用以下论文。感谢支持！ 朱杰明，何品佳，郑子斌和Michael R. Lyu，\"基准测试和改进Web服务推荐的QoS预测方法\"，可在以下网址找到： 相关链接 QoS数据集： Code存档 请访问并获取代码。以下是基本方法（基于邻域和基于模型）： UMEAN, IMEAN, UPCC, IPCC (Zheng et al.) 正规化SVD或RSVD (Salakhutdinov et al., NIPS'07) 位置感知 (Chen et al.) 时间感知 (Zheng et al.) 参考文献 Zheng et al. (NIPS'00) Zhang et al. (KDD'08) Koren et al. (KDD'08) Yu et al., Tang et al., Sun et al., 等等。

用于Web数据库的语义Web服务，阐述了语义Web服务的概念，并详细说明了Web数据库的相关内容。对新手来说，这是了解语义Web服务和Web数据库的理想资料。

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。

将SSAS部署到IIS，以便在网络开发报表中使用。

Oracle数据库可以通过调用Web服务来实现特定功能。

深入解析Web数据 《Web数据挖掘》 (Bing Liu 著): 这本经典著作全面介绍了Web数据挖掘的关键概念、技术和应用，适合作为入门教材和研究参考。 《数据挖掘：概念与技术》 (Jiawei Han 等著): 该书涵盖了数据挖掘的广泛主题，包含专门章节深入探讨Web挖掘方法，例如搜索引擎、社交网络分析等。 实战Web数据分析 《Python网络数据采集》 (Ryan Mitchell 著): 本书侧重于使用Python语言进行网页抓取和数据提取，提供大量实用案例和代码示例，帮助读者快速掌握Web数据采集技能。 《R语言实战》 (Robert Kabacoff 著): 该书全面介绍了R语言及其在数据分析领域的应用，包含Web数据抓取、处理和可视化等内容，适合有一定编程基础的数据分析师。 聚焦特定主题 《社交媒体挖掘》 (Matthew A. Russell 著): 本书专注于社交媒体数据挖掘，探讨了情感分析、社区发现、信息传播等主题，适合对社交网络分析感兴趣的读者。

基于关联规则的Web页面推荐算法研究 本研究针对电子商务网站，提出了一种基于Web日志挖掘的页面推荐算法。通过对用户访问序列进行分析，利用关联规则挖掘技术识别频繁访问模式，从而实现个性化的页面推荐。该算法能够满足实时推荐需求，并为电子商务网站的营销决策提供数据支持。

GIS与Web服务的架构及实施涉及了如何在现代信息技术环境中有效整合地理信息系统与网络服务。探讨了在实施过程中可能遇到的挑战及其解决方案。

利用Web服务解决Oracle负载平衡问题，特别适用于OLAP系统的应用场景。

Popcorn Saver客户端是一个电影推荐Web应用程序，专为2IMW15：Web信息检索和数据挖掘项目开发。这个Web客户端提供了一个单页GUI，使用其他组件公开的服务。服务器和推荐器模块需要运行才能正常工作。项目使用NodeJS，并可以通过以下链接进行克隆和安装：$ git clone https://github.com/rparrapy/popcorn-saver-client.git && cd popcorn-saver-client。开发人员可以通过以下命令安装所需的工具和依赖项：$ npm install -g yo gulp bower && npm install && bower。