web数据挖掘 笔记2011-11-17

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本文介绍如何利用日常交易数据，根据客户喜好及行为调整网站布局，提供定制化服务，包括推荐商品、记忆偏好等功能，以此提升用户体验。
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web数据挖掘（学习笔记）-观点挖掘
hww860810的专栏
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观点挖掘1.主要挖掘非结构化的文本，涉及自然语言处理技术2.网络已经显著改变人们表达观点的方式，用户生成的内容已经成为媒体的一种形式3.主要研究三方面的观点挖掘的任务：意见分类；基于特征观点挖掘和摘要；比较句子和比较关系挖掘4.意见分类：文档层次上分类，将评价分类到正面，或者负面。当前大多研究是文档层次上的分类。5.基于特征的观点挖掘和摘要：句子层次上分类，对于对象某个具体特征，将特征的评价分类到正面，或者负面6.比较句子和比较关系挖掘：抽取比较句子，然后，抽取比较关系7.主要研究两方面观点挖掘任务：观点搜
数据挖掘笔记-寻找相似文章-Java
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TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，互联网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果
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基于Jupyter Notebook的Web_Crawler_2023-2024-01数据挖掘课程学习源码
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数据挖掘笔记1-简介
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毕业设计基于springboot+android在线音乐个性化推荐APP的设计与实现源码+论文+PPT答辩+演示视频.zip
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随着移动互联网的快速发展，人们对音乐的个性化需求日益增长。在线音乐个性化推荐APP应运而生，旨在为用户提供更加贴合个人喜好的音乐体验。该APP采用Java语言开发，结合Spring Boot框架和MySQL数据库，实现了高效的数据处理和稳定的系统运行。通过分析用户的听歌历史、收藏记录和评论行为，APP利用先进的算法为用户精准推荐歌曲、歌单和歌手。用户可以在APP中浏览推荐内容，搜索感兴趣的音乐，查看歌曲详情，并与其他用户互动，如点赞、评论和分享。APP还提供了歌单创建和管理功能，方便用户整理自己的音乐收藏。通过MySQL数据库的高效存储和管理，APP能够快速响应用户的请求，确保流畅的用户体验。在线音乐个性化推荐APP不仅满足了用户对音乐的个性化需求，还通过社交互动功能增强了用户之间的联系，为用户打造了一个全方位的音乐娱乐平台。 关键词：在线音乐、APP、Spring Boot；
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基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]（Matlab代码实现）
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