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这段时间需要为网站添加推荐功能，一开始学习了一下推荐系统的一些经典算法，基于物品得，基于用户的等等，学习不是很深刻。利用学习LensKit的机会，把之前学习片段拾起来，记录一下。 1、下载开发包：http://lenskit.org/ 如果无法下载点击：http://pan.baidu.com/s/1hr02PuO百度网盘 然后配置路径就可以开始我们的学习了，建议看一下推荐系统这个书 2、先来个
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背景与挖掘目标 随着互联网的快速发展，用户很难快速从海量信息中寻找到自己感兴趣的信息。因此诞生了：搜索引擎+推荐系统 本章节-推荐系统： 帮助用户发现其感兴趣和可能感兴趣的信息。 让网站价值信息脱颖而出，得到广大用户的认可。 提高用户对网站的忠诚度和关注度，建立稳固用户群体。 分析方法与过程 本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品（本次指网页）之间建立联系。 由于用户访问网站的数
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Whilst what we get with Backbone out of the box can be terribly useful, there are some equally beneficial add-ons that can help simplify our development process. These include: Backbone Marionette Bac
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我将本章学到的内容都汇集成了一个Python类，虽然代码有些长，我还是贴在了这里： import codecs from math import sqrt users = {"Angelica": {"Blues Traveler": 3.5, "Broken Bells": 2.0, "Norah Jones": 4.5, "Phoenix": 5.0
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本章将介绍协同过滤，基本的距离算法，包括曼哈顿距离、欧几里得距离、闵科夫斯基距离、皮尔森相关系数。使用Python实现一个基本的推荐算法。 内容： 推荐系统工作原理 社会化协同过滤工作原理 如何找到相似物品 曼哈顿距离 欧几里得距离 闵可夫斯基距离 皮尔逊相关系数 余弦相似度 使用Python实现K最邻近算法 图书漂流站（BookCrossing）数据集
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Ceph 依赖 按常规来说，我们建议在较新的 Linux 发行版上部署 Ceph ；同样，要选择长期支持的版本。 Linux 内核 Ceph 内核态客户端 当前我们推荐： 4.1.4 or later 3.16.3 or later (rbd deadlock regression in 3.16.[0-2]) NOT v3.15.* (rbd deadlock regression) 3.14.
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求推荐vue3问卷调查系统开源或组件？ 由于项目需要融入问卷功能，目前项目使用vue3+element开发，现目前使用tduck开源版（vue2）系统采用iframe引入的方式融入项目，由于需求迭代需要增加答题计分（每个选项对应分值）、自动计算年限年龄、同一问题关联上一问卷的答题内容、记录编辑修改等逻辑，所以tduck开源版iframe引入的方式不可用了 求大佬推荐能满足以上部分条件的系统/组件！