目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1数据中心模块2.2兴趣标签模块2.3活动档案模块2.4活动报名模块2.5活动留言模块三、系统设计3.1用例设计3.2业务流程设计3.3数据流程设计3.4E-R图设计四、系统展示五、核心代码5.1查询兴趣标签5.2查询活动推荐5.3新增活动报名5.4新增活动收藏5.5新增活动留言六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+Spri

大数据处理已成为当代数据领域的重要课题之一。为了高效地处理和分析大规模数据集，许多大数据处理引擎应运而生。其中，Spark作为一个快速、通用的大数据处理引擎备受关注。

杭州｜正式｜硕士｜研发-后端职位｜1年工作经验职位描述参与广告内容生产和分发工作，深入了解和优化电商广告业务；负责大数据计算、搜索推荐系统和业务应用系统设计；参与大型业务项目的设计和实施，推动业务快速迭代发展

基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略，常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄，地域等召回，一般该策略的实现是基于开源软件Elasticseach实现的。

来源：图神经网络与推荐系统本文约2400字，建议阅读5分钟论文提出了一种简单高效的图对比学习聚类方法SCGC。

1.背景介绍大数据处理是现代计算机科学和信息技术的一个重要领域。

开发工具：IDEA服务器：Tomcat9.0，jdk1.8项目构建：maven数据库：mysql5.7系统分前后台，项目采用前后端分离前端技术：vue+elementUI服务端技术：springboot+mybatis+redis本项目分为前台(普通用户)、后台(管理员)两部分一、普通用户功能（前台）：1.注册用户和登录、分类浏览商品、加入购物车、管理购物车、商品下单2.商品支付（支付宝沙箱支付）

【深入探讨人工智能】网络研讨系列总共有17个视频。我们按照视频内容，大致上分成了3个大类：1.人工智能的开放、风险与挑战（4篇）2.人工智能的治理（总共12篇），其中分成了几个子类：a.人工智能的治理框架（3篇）b.人工智能的数据治理（4篇）c.人工智能的许可证（4篇）d.人工智能的法案（1篇）3.炉边对谈-谁在构建开源人工智能?今天发布的是第二个类别“人工智能的治理框架”里的第一个视频：【基于L

#一、datatable安装pipinstalldatatable#二、datatable引入importdatatableasdt#三、读取文件#读取单个文件：fread#读取123.csv,各列以|分隔frame_a=dt.fread("123.csv",sep="|")#frame_a内容id|name|age1|a|112|b|123|c|13#读取文件列表并合并file_list=["1

R若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYo

深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么，如果你想学习深度学习，你需要掌握哪些知识和技能呢？

(18min，挖的很深)1.3要求介绍项目二如果项目二中，让你去设计推荐算法，你会咋做?(5min，因为这

1.背景介绍ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，由AMLLabs公司开发，后被Apache软件基金会所支持。

利用上下文信息的推荐系统读书笔记，参考书本：项亮,推荐系统实践.2012（主要讨论时间信息，如何将时间信息结合到推荐算法中）时间效应举例时间是一种重要的上下文信息，对用户兴趣有着深入而广泛的影响。

DataWhale大数据处理技术组队学习task1一、大数据概述1.大数据时代（详细内容参考参考文章）2.大数据的概念（又或者是特点）4V数据量大（Volume）数据来源：可以是计算机、手机，也可以是其他联网设备

1ApacheHTTPServer高性能Web服务器提供HTTP服务支持非常活跃2ApacheTomcatJava应用服务器部署JavaWeb应用程序非常活跃3ApacheHadoop分布式存储和计算框架大数据处理非常活跃

在过去的几年里，机器学习技术在各个领域取得了显著的进展，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、语音识别等。这些成果的共同点在于它们都依赖于大规模的数据处理和计算能力。

然而，传统的网上书城系统存在着一些问题，如界面设计不够友好、搜索功能不够智能、推荐算法不够准确等，这些问题严重影响了用户的使用体

Pig的特点包括：面向过程的数据流语言：与Hive等其他大数据处理工具相比，Pig更注重数据处理的过程性，适用于

一、源码特点javaWeb职位推荐系统是一套完善的javaweb信息管理系统，对理解JSPjava编程开发语言有帮助，系统具有完整的源代码和数据库，系统主要采用B/S模式开发。

该方案通过高清摄像头、智能分析技术、大数据处理等手段，对工厂进行全方位、实时监控，为管理者提供全面的生产信息。

推荐系统在技术实现上一般划分为三个阶段：挖掘、召回、排序。为什么要融合？

、运营商的算力网络架构（一）算力网络基础设施构成（二）算力网络编排管理（三）能力开放三、算力网络的优势（一）弹性计算（二）降低成本（三）去中心化四、算力网络的应用场景（一）人工智能（二）科学研究（三）大数据处理

从智能化的库存管理，到无人自助的购物方式，再到个性化推荐系统，智慧零售以其高效、便捷和个性化的特点，正引领着零售业的变革。

Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源Java软件框架，专为大数据处理设计，支持在大量计算机组成的集群上进行数据存储和分布式计算。

：计算平均值示例：筛选数据写入Excel文件实例：读取并写入新表格数据清洗与转换缺失值处理数据类型转换分组与聚合数据可视化进一步学习高级功能与进阶应用多表关联与合并时间序列分析自定义函数应用性能优化与大数据处理持续学习与实践结语引言在日常的数据处理工作中

个性化推荐系统应运而

为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。协同过滤算法是实现个性化推荐的一种有

1,用户画像项目介绍大数据平台简介数据仓库+用户画像+推荐系统（1）数据仓库：加快数据的分析和查询数据仓库分层：ODS层(映射HDFS的数据)—DW(数据仓库层)–APP(层)—BI(层)DW:DWD明细数据层

ApacheSpark是一种快速、通用的大数据处理引擎，用于分布式数据处理和分析。它支持在大规模数据集上进行高性能计算，并且具有内置的分布式数据处理功能。

价值巨大的推荐系统虽然我们开始警惕推荐机制可能带来的危害，但对于企业而言，推荐

HDFS优点高容错性数据自动保存多个副本副本丢失后，自动恢复适合批处理移动计算而非数据数据位置暴露给计算框架适合大数据处理GB、TB、甚至PB级数据百万规模以上的文件数量10K+节点规模流式文件访问一次性写入

思路一jieba分词，将搜索自然语言分解成名词，动词，形容词将名词部分转化为拼音（可以使用PyPinyin库），建立一个拼音库，模拟用户拼错的可能性，再根据拼音匹配正确的名词（匹配的库来自正确的产品库）再根据匹配到的正确产品拼出用户想要的搜索结果思路二也许你的产品之前有一个基础版的搜索，通过记录用户的搜索记录，构建一版训练数据（用户搜索什么是想要拿到对应的结果）通过各种词向量方法来翻译自然语言通过

研究意义：零食推荐系统的开

项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的MovieLens数据集作为依托，以电影网站真实业务数据架构为基础，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。

DeepCrossing模型原理这个模型就是一个真正的把深度学习架构应用于推荐系统中的模型了，2016年由微软提出，完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化，多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统的应用问题

注：本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用

只要对机器学习稍有涉猎，就会发现如今机器学习，无论是推荐、图像、语言等领域，随处可见embedding，可以说，在深度学习主宰机器学习领域的今天，万物皆可embedding。那么，什么是embedding，怎么对实体进行embedding，推荐领域里，embedding会怎么应用呢？且待本文一一道来。embedding简介embedding是什么在本文之前的几篇文章里，曾经提及对用户或物品的emb

4.图机器学习应用：最短路径搜索、分析节点的重要度、社群检测、推荐系统、相似

作者及单位解决问题基于知识图谱的推荐系统能够缓解数据的稀疏性以及冷启动问题，并且可以增加推荐系统的多样性和可解释性。RippleNet就是基于KG的推荐模型，其主要目的也是尝试解决上述问题。

推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户偏好，从大量的信息中筛选出用户可能感兴趣的内容进行个性化推荐。一个完整的推荐系统流程主要包括了多路召回->素材补全->精排过滤->混排->适配输出等处理节点。

搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处

在Internet高速发展的今天，我们生活的各个领域都涉及到计算机的应用，其中包括家乡特色推荐的网络应用，在外国家乡特色推荐系统已经是很普遍的方式，不过国内的管理网站可能还处于起步阶段。

大家好，使用Pandas和SQL高效地从数据库中读取、处理和写入大型数据集，以实现最佳性能和内存管理，这是十分重要的。处理大型数据集往往是一项挑战，特别是在涉及到从数据库读取和写入数据时。将整个数据集加载到内存中的传统方法可能会导致系统崩溃和处理时间缓慢。本文将探讨一种更好的解决方案：简化分块读写数据的过程。这种技术能够高效地处理大量数据，对于任何与数据库和数据帧一起工作的人来说都是一种宝贵的工具

AFederated-Decentralized-LearningGraphAttentionNetworkforDoctorRecommendationUsingEHR本文的主要内容是基于电子健康记录（EHR）构建了一个医生推荐系统

请概述每个章节的主要内容介绍：本文研究了联邦推荐系统（FedRecs）面临的数据投毒和梯度投毒攻击威胁，并提出了相应的防御方法。

对推荐系统进行攻击也就是说根据用户当前推荐项目列表输出用户的历史行为。论文试图解决什么问题？本文试图解决的问题是：在推荐系统中，用户历史行为隐私是否可以从系统暴露数据中推断出来？

协同过滤算法(简称CF)在早期，协同过滤几乎等同于推荐系统。主要的功能是预测和推荐。

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它借助先进的算法和大数据处理能力，根据商品的销售数据、佣金比例、优惠券信息等多个因素进行综合评估和分析，给出推广效果较好的商品推荐。通过淘客团好单选品助手，淘客们可以避免盲目