1.某图书馆书籍推荐系统的设计与实现(源码+开题)本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。 系统程序文件列表 开题报告内容 研究背景: 随着图书馆藏书量的不断增加,如何帮助读者快速找到自己感兴趣的书籍成为了一个重要的问题。传统的图书馆推荐方式存在着信息不全面、个性化程度不高等问题,无法满足现代读者的需求。因此,开发一https://blog.csdn.net/springboot6789/article/details/144399275

2.TKDE2023为推荐系统注入先验知识:基于近邻增强的对比学习推荐图2. 提出的邻域增强监督对比损失(NESCL)的整体框架 该框架有四个部分,A) 用于基于用户-物品交互矩阵 R 计算用户-用户相似度矩阵和物品-物品相似度矩阵。B) 它表示如何获得所有用户和项目的两个表示矩阵 H′∈R(|U|+|ν|)×D 和增强表示 H′′∈R(|U|+|v|)×D https://cloud.tencent.com/developer/article/2408024

3.ER图关系模式的转换数据库系统原理---ER图转化成关系模式 E-R图转换 ? E-R图是由实体、实体的属性和实体之间的联系三个要素组成的。将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式 。 实体集向关系模式的转换 一般转换遵循的原则 实体集的转换规则:一个实体型转换为一个关系模式。实体https://www.pianshen.com/article/7895168137/

4.推荐系统概述(一)Jamestr=(E?αMT)?1(1?α)ror=(E?αMT)?1(1?α)ro 其中,(E?αMT)?1(E?αMT)?1可以看做所有顶点的推荐结果,每一列代表一个顶点项,对该顶点的PR值。 特点: 主题无关性 对新物品不利 5)Slope One算法 Slope One 算法 是一种基于评分的预测算法, 本质上也是一种基于项目的算https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/10952382.html

5.如下所示的ER图,需要几个关系模式才能实现该EWindows系统中内置了一些用户组,其中,对计算机拥有不受限制的完全访问权的用户组是___。 A. Guests B. Power Users C. Users D. Administrators 查看完整题目与答案 在E-R图中,用来表示实体集的图形是 A. 矩形 B. 椭圆形 C. 菱形 D. 三角形 查看完整题目与答案 由于影响课程https://www.shuashuati.com/ti/ae5345d1c30148ca9422e274b7c0f696.html?fm=bd5b920ac7f623c8979282c4007fb82e11

6.awesomegocmdr star:118 一个POSIX/GNU风格的、类似getopt的命令行UI Go库。 env star:102 基于标记的结构gorse star:6586 基于协同过滤的离线推荐系统后端。 gorgonia star:4834 基于图形(graph-based)的计算excelize star:14334 Golang图书馆阅读和写作微软Excel?(XLSX)文件。 xlsx star:5456 用https://gitea.mrx.ltd/Go-pkg/awesome-go-cn/src/commit/c5a36a9329cd55bce92df7888f09e744ebea35b5/README.md

7.谢浩然等人工智能赋能个性化学习:E图1展示了E-Learning推荐系统领域的年度发文量,可以看出,该领域发文量总体呈现上升趋势,特别是自2020年以来呈现出快速增长态势。研究还根据发文年度和发文量提出了一个多项式回归估计方程:y=0.1966x2-788.1398x+789910.6,其拟合优度(R2)为84.16%,表明该模型能够有效拟合E-Learning推荐系统研究文献的年度发展趋势,并预测https://aidc.shisu.edu.cn/66/27/c11041a157223/page.htm

8.推荐系统之图神经网络推荐算法:RelationalGraphConvolutional实体关系嵌入:R-GCN不仅能够学习实体(用户和物品)的嵌入表示,还能够学习关系的嵌入表示,这有助于理解实体之间的动态关系。 高效性:通过使用基函数和关系权重矩阵的组合,R-GCN能够在保持模型复杂度的同时,处理大规模的图数据。 1.3示例:R-GCN在电影推荐系统中的应用 https://max.book118.com/html/2024/0905/5143001010011314.shtm

9.MKR模型在电影推荐系统中的应用研究摘要: 针对电影推荐系统中推荐结果的准确性和可解释性不高的问题,研究了基于多任务特征学习的知识图谱增强推荐(multi-task learning for knowledge graph enhanced recommendation, MKR)。通过构建知识图谱,将其作为辅助信息构建了MKR模型,并将其应用到电影推荐系统中。采用预测用户满意度评分的方法根据评分结果来判定用户http://hanspub.org/journal/PaperInformation?paperID=41485

10.GitHub2014-10-15 @好东西传送门: 问: 本科生想学机器学习, 求推荐一个学习路线图 答: 整理了《机器学习入门资源不完全汇总》 http://t.cn/R7AkewK 推荐先看基本概念与几个路线图,参考小伙伴的进修攻略 (包括此前推的 学霸的学习笔记), 选修一门网上公开课(Tom Mitchell, Andrew Ng)系统地打好基础,理解算法https://github.com/mars2009bme/hao

11.机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)当你在访问www.r-project.org网站时,请尽可能利用上面所有的学习资源,包括R手册、R期刊、图书和其他关于R的文档。 在学习本书的过程中,另一个强烈推荐使用的软件是RStudio集成开发环境(IDE)。访问www.rstudio.com来下载RStudio。RStudio是一个功能强大的R用户界面,免费开源,并且在Windows、Mac和Linux上都有很好https://www.epubit.com/bookDetails?id=N17365

12.河南财大成教《大数据基础》高起专原题及答案B.E-R图 C.关系模型 D.概念模型 答案:D 9、SQL语言中的“视图(VIEW)”对应于数据库系统三级模式结构中的___。 A.模式 B.外模式 C.模式 D.都不对应 答案:B 10、在数据库设计中数据流图(DFD)和数据字典(DD)主要用来描述结构化方法中的___阶段的工具。 A.概念结构设计 B.需求分析 C.可行性分析 http://www.ehnzk.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1820&page=1

13.新闻推荐系统python新闻推荐系统ER图柳随风的技术博客新闻推荐系统 python 新闻推荐系统ER图 E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。 用矩形表示实体型,矩形框内写明实体名;用椭圆表示实体的属性,并用无向边将其与相应的实体型连接起来;用菱形表示实体型之间的联系,在菱形框内写明联系https://blog.51cto.com/u_14276/7307966

14.融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法摘要:针对知识图谱推荐算法用户端和项目端建模程度不均且模型复杂度较高等问题, 提出融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法. 在用户端, 利用用户相似性生成邻居集合, 将用户及其相似用户的交互记录在知识图谱上多次迭代传播, 增强用户特征表示. 在项目端, 将知识图谱中实体嵌入传播, 挖掘与用户喜好相关的项目信息;https://c-s-a.org.cn/html/2023/8/9209.html

15.跨媒体科技大数据的知识图谱构建与动态精准画像( 记为 N) 的句子的 F1-score Models CopyRone CopyRMulti GraphRel1p GraphRel2р CopyRRL CasRel以及中国图 资源之间的学科交叉关系具有重要参考意义.在 书馆分类法中的图书分类号,将学科分类号作为 在推荐系统和在线广告等应用上发挥着巨大作用.以往的模型大 多忽略特征中存在的潜在结构性,从而并不能https://new.caai.cn/index.php?s=/home/file/download/id/456.html

16.百度算法岗武功秘籍(中)6 操作系统高频问题:数据库&线程等 7 技术&产品&开放性问题 3 百度面经涉及项目知识点 3.1 深度学习-CNN卷积神经网络方面 3.1.1 目标检测方面 3.1.1.1 讲解原理 ● 说一下Faster R-CNN,要详细画出图,说一下ROI polling与RPN? ● Rcnn,Fast-Rcnn,Faster-Rcnn,SSD,YOLO,FPN,MASK RCNN,Cascade RCNN,都https://www.flyai.com/article/948

17.September2017日攀科技(机器海岸线)其中包括图书 (915)、期刊 (99640)、报纸 (93)、学位论文(50897)、会议论文 (7465)、标准 (103)Matveev(3)、Silke Weinfurtner(3)、Sen, R. N.(3)、Volker Perlick(3)、Udriste, C(3)等智能电网 机器学习 推荐系统 遥感 申请人统计 国家电网公司(545) 微软公司(128) 腾讯科技(深圳)有限https://rsipe.wordpress.com/2017/09/