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网络上存在大量的Redis可视化工具，但安全性存疑，可能带有恶意插件。此处提供的是官方下载版本，保证绿色、无毒、无插件。

这是CDL的官方代码。要了解模型的详细信息，请参阅。它包括matlab和C ++组件。要运行代码，请确保您在cdl-release / example中有mult_nor.mat文件（可从下载）。您需要安装支持GPU的matlab和GSL库。安装GSL后，请将动态库路径（包含libgsl.so.0.10.0文件的目录）添加到.bashrc中的LD_LIBRARY_PATH中。或者，您可以直接在cdl.m中更改代码，将LD_LIBRARY_PATH导出到与您的系统相对应的位置。为了避免在mex中处理内存和变量的问题，我们建议直接编译C ++程序来更新U和V，然后从matlab调用该程序。如果一切顺利，祝贺您！否则，您可能需要重新编译“ ctr-part”文件夹中的C ++组件。在进行此操作之前，请确保您已经完成必要的预先步骤。

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

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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。