视频推荐

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视频推荐系统依据用户的点击、点赞和收藏行为进行推荐，其中基于物品的协同过滤算法是一种有效的推荐方法。

此功能允许用户将输入的视频按需分割为多个子视频。用户可通过函数输入或GUI控制（使用imrect函数）定义每个片段的尺寸。这一功能可以看作是concatVideo2D的补充，特别适用于需要一次处理多个子视频的场景。与Matlab的imcrop函数结合使用，可以通过apply2VideoFrames.m函数实现类似的效果。

《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！

推荐几本关于Oracle的书籍。

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零点起飞学习MySQL相关教学视频第一课

这是《Simulink教程案例33》中使用的测试视频文件，介绍了在Simulink中如何导入视频并实现基础的视频图像操作。

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。