ssm java mysql基于用户兴趣漂移的推荐系统源码(多版本)

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项目介绍

ssm java mysql基于用户兴趣漂移的推荐系统源码(多版本)

功能说明

最重要的要求,界面一定要好看,高大上,我下载了个模板也可以用。

首页

  • 从maven之前的算法库中会选择算法10左右算法嵌入系统中进行分析。
  • 主要功能有首页、数据管理(数据简介、数据分析)、算法分析、算法运行(嵌入式可解释性、事后可解释)、参考文献
  • 数据管理中,数据简介用表格展示用户、物品、评论数,以及流行度等。数据分析,参考我给您的那个项目。

数据简介:分为(仅评分,评分+属性,评分+评论,评分+社交网络)四个部分,每个部分点进去都是一个有十行四列的表格,每一列名称先写成用户数,物品数,属性数,密度,每一行你可以先用编码1—10数字代替,我随后改文字。在表格的上面再加个图。(表格美观)。

数据分析:参考我给您的项目,把最上面的四个图换成两个图,其他风格改成这种风格就可(参考给给您的项目,但统一风格)。

  • 算法分析中,分为嵌入式可解释性和事后可解释性,每个模块如下,介绍每个算法。在最下面再放两个图片。

嵌入式可解释性:(EFM,HFT,线性回归,逻辑回归)把下图变成两行两列

事后可解释性:(EFM,HFT,线性回归,逻辑回归,PHE)把下图变成两行三列

  • 算法运行中,分为嵌入式可解释性、事后可解释两个模块,每个模块有3-5个算法,可选择上述算法中任何一个算法的参数、数据集运行并展示结果。(参考我给您的项目,但是风格要和此统一)

嵌入式可解释性:算法的选择有EFM,HFT,线性回归,逻辑回归

事后可解释性:选择用户,参数,数据集,算法点击运行出来结果,算法的选择有EFM,HFT,线性回归,逻辑回归,PHE,在结果下面要在左边加个文字模板和右面加个柱状图,柱状图要根据结果生成。(一个文字模板,一个柱状图)。

  • 参考文献中,我会选择一些文献,把这些文献加进去就可,大概10个左右吧。

适用场景:

毕业论文、课程设计、公司项目参考

运行截图

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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