实用推荐

《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！

这是LinqPad的便携绿色解压版，专为数据库操作设计。支持SQL 2000、2005和2008。

本推荐汇集了多种适用于 SQL Server 开发人员的实用插件，帮助优化数据库开发和维护效率，提升工作流程。

TinyMDBEditor（微型mdb数据库编辑器）1.1.0.9软件大小为80KB。该软件专为Microsoft Access的mdb数据库设计，无需安装Access即可轻松查看和编辑。更新版本1.1.0.7支持密码保护功能，1.1.0.9版本新增支持SQLServer，提供可调整大小的数据录入窗口和工具条，包括添加和删除记录。

这份多元统计分析课件涵盖了方差分析、回归分析、主成分分析等内容，提供全面的指导。

PL/SQL Developer 10.0.5的最新版本带有sn（通过在线途径获取）。我亲自测试过，非常实用，强烈推荐给大家使用。

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。

本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。

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