课程推荐

这本数据库书籍是墨尔本大学数据库课程教授推荐的，内容系统全面，涵盖数据库设计、实现与管理等方面。书中对数据库设计和信息建模进行了清晰的阐述，并帮助读者区分不同的数据库模型设计方法。

这是一个关于数据库课程设计的毕业项目，涵盖了本地水果推荐平台的设计与实现。

CMPE273团队项目，利用LinkedIn数据实现Coursera课程推荐。该应用程序将根据用户的LinkedIn技能和Stack Overflow的热门技能，为用户推荐合适的Coursera课程。此外，还提供热门技能的统计分析，帮助用户提升技能。 技术栈：* Spring MVC* MongoDB* HTML5* REST* Bootstrap* CSS3* Javascript 团队成员：* Lakins Carvalho* Viraji Dudaney* Leite Demello* Shubhi Deswati Mittal* Rajas Hegiste

毕业设计的重要组成部分之一是数据库课程设计，本次设计开发一套基于用户偏好的新闻推荐系统。系统将采用Spring MVC框架，并结合SQL数据库进行实现，以提升用户体验和信息推送的精准度。

本数据库课程设计涉及JSP1837书城推荐系统的开发，使用MySQL进行数据存储和管理，帮助学生完成毕业设计。

《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。

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。