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推荐系统中的论文源码

2023年05月05日 论文技巧 阅读 120 次浏览 次
摘要：

问：求一份计算机本科的毕业设计，题目只要计算机类的就可以答：如果你是学生，不用自己想题目吧？如果你是老师，题目还是要自己出吧？不然怎么搞的定？答：列固为了减小摩擦的是( )独讨论某一点的隶属度毫无意义。对 错 (1). 小的混酥面坯制品答：自己的事情自己去解决问题答：以下是一些计算机本科毕业设计题目供您参考：基于人工智能技肢纯术的智能 系统设计与实现基于云计算技术的医疗影像处理平台设计与实现基于区块链技术的电子票据管理系统设计与实现基于机器学习技术的信用评估系统设计与实现基于深度学习技术的图像识别与返配分析系统设计与实现基于移动互联网技术的在线购物平台设计与实现基于大数据分析技术的智能交通管理

问：求一份计算机本科的毕业设计，题目只要计算机类的就可以

  • 答：如果你是学生，不用自己想题目吧？
    如果你是老师，题目还是要自己出吧？不然怎么搞的定？
  • 答：列固为了减小摩擦的是( )独讨论某一点的隶属度毫无意义。对 错 (1). 小的混酥面坯制品
  • 答：自己的事情自己去解决问题
  • 答：以下是一些计算机本科毕业设计题目供您参考：
    基于人工智能技肢纯术的智能 系统设计与实现
    基于云计算技术的医疗影像处理平台设计与实现
    基于区块链技术的电子票据管理系统设计与实现
    基于机器学习技术的信用评估系统设计与实现
    基于深度学习技术的图像识别与返配分析系统设计与实现
    基于移动互联网技术的在线购物平台设计与实现
    基于大数据分析技术的智能交通管理系统设计与实现
    基于虚拟现实技术的虚拟旅游系统设计与实现
    基于人机交互技术的智能家居控制漏饥指系统设计与实现
    基于Web技术的在线学习平台设计与实现
    以上题目只是部分，您可以根据您自身的兴趣和实际情况来做出选择，希望能够帮助到您。
  • 答：你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细
  • 答：那你还不如直接去看下计算机科学与应用这本期刊上的相关研究呢，要多少有多少，还是免费的
  • 答：基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码
    基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据
    基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理段岁手系统 课程报告+项雀银目源码及数据库文件
    基于C++的即时通信软件设计握嫌 毕业论文+项目源码

    • 问：基于Python的电影推荐系统的设计和实现

  • 答：《基于Python的电影推荐系统的设计和实现》该项目采用技术Python的django框架、mysql数据库 ，项目含有源码、论文、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等
    软件开闷旅发环境及开发工具：
    开发语言：python
    使用框架：键罩雀Django
    前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3
    开发工具：pycharm、稿早Visual Studio Code、HbuildX
    数据库：MySQL 5.7.26（版本号）
    数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog
    python版本：python3.0及以上
    管理员用例图如下所示：
    用户用例图如下所示：
    系统功能完整，适合作为毕业设计、课程设计、数据库大作业。
    下面是资料信息截图：
    下面是系统运行起来后的一些截图：

    • 问：[推荐系统] Session-Based Recommendations

  • 答：论文：Session-based mendations with Recurrent works。本文第一次提出将RNN 用于基于session的推荐。session可以理解为当你进入app，直到你推出app这段坦做乱时间，也可以限定一定的时间范围比如30分钟。基于session的推荐即在你进入app后根据你短时间内的交互行为做的推荐。本文直接对用户的session点击序列使用RNN 进行建模。
    由下图可以看出session1的长度为4，session2的长度为3，session3的长度为6，session4的长度为2，session5的长度为3。假设设置batch_size=3，则当取第3个batch的时候，session2已经结束了。此时按照顺序将session4中的序列拼接在session2后面，并且重置GRU的隐状态值为初始隐状态。
    最终预测每个商品下一次点击的概率，当商品数量非常大的时候计算量很大。所以论文采用了一种取巧的方式，胡缓将同让档一个batch中其他session的下一次点击商品作为当前点击商品的负样本。例如 ，则对应的负样本为 。
    文本中采用了两种pairwise损失函数：BPR损失和TOP1损失。其中 表示负样本个数， 表示正样本预测概率， 表示负样本预测概率。
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