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该论文涉及好友管理和推荐系统。同时，论文中也包含了相关的代码。

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简介：
该项目，好友管理及推荐系统，是我在大学期间完成的毕业设计工作，其中包含了详尽的学术论文以及配套的代码实现，旨在为相关人士提供一份可供参考的资料。

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  • 朋友管理系统与推荐系统的论文和代码
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    本项目聚焦于开发一套集成的朋友管理和推荐系统，旨在通过优化算法提升用户间连接效率及互动体验。结合详尽的论文分析与实用代码实现，为社交网络领域的研究提供新的视角与实践路径。 我的大学毕业设计是好友管理及推荐系统，其中包括详细的论文和代码，可供大家参考。
     
  • 关于Storm的实时推荐系统研究论文
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    本文探讨了基于Apache Storm的大规模数据流处理技术在构建高效、低延迟实时推荐系统中的应用与优化策略。 本段落是一篇关于实时推荐系统的优秀论文。文中介绍了Kafka集群架构、Storm原理以及协同过滤的推荐算法。
     
  • Java版物资管理系统WAR包和源码以及相关论文
    优质
    本资源提供Java开发的物资管理系统WAR部署包、完整源代码及详细设计文档，另附有研究性论文探讨系统架构与实现技术。 我是第一次在这里上传内容，希望能对学习Java的同学提供一些帮助。
     
  • 基于Python和Vue的协同过滤电影推荐系统（含源码、文档、论文及SQL文件）
    优质
    本项目开发了一套结合Python与Vue技术的电影推荐系统，采用协同过滤算法提升个性化推荐效果。提供完整源代码、详细文档、研究论文及数据库SQL文件，便于学习和二次开发。 现代经济的快速发展以及信息技术的进步促使数据管理方式从传统的人工处理转变为使用软件进行存储、归纳与集中处理。基于Python语言及协同过滤算法设计的电影推荐系统正是在这种背景下应运而生，它能够帮助管理者高效地处理大量信息，从而提高工作效率。 该系统的开发采用成熟的Python技术，并结合了Django框架和MySQL数据库来实现功能模块的设计。此系统包含管理员和用户两个主要角色：管理员可以进行个人中心设置、管理用户资料、分类电影以及评价与管理系统；而普通用户则可以通过注册登录查看各类电影信息，对影片作出评分及评论等操作。 项目界面设计简洁且美观，并遵循同类网站的布局原则，在满足基本功能需求的同时还考虑到了数据安全问题。因此，该系统不仅能够提高工作事务处理效率，还能实现数据管理的整体化、规范化和自动化的目标。 本资源中的代码经过详细测试确认无误后才发布上传，适用于计算机相关专业的在校学生及教师进行学习参考或作为企业员工的项目开发资料。无论是初学者还是专业人士都可以在此基础上进一步修改以满足不同需求，并可用于学术研究如毕业设计等场合使用。 下载完成后，请务必先阅读文件中的README文档（如果有的话），仅供个人学习和研究之用，不得用于商业用途。
     
  • 关于协同过滤推荐系统的算法研究及项目源码和论文.zip
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    本资料包包含对协同过滤推荐系统深入的算法探讨以及相关的项目源代码与学术论文，适用于研究和开发人员参考学习。 摘要：随着大数据时代的到来，在面对海量数据的过程中人们感到日益困难。信息过载问题成为了一个亟待解决的难题。当社会提供的信息量超过了个人或系统能够处理、理解和有效利用的程度，便会导致各种故障的发生。目前主要存在两种解决方案：一种是采用搜索引擎（如谷歌、百度等），然而这种方法需要用户明确表达自己的需求，并且搜索结果的质量在很大程度上取决于用户的描述准确性；另一种则是基于推荐系统的方案，这种方案无需用户提供详细的需求说明，而是通过分析用户的历史行为数据来预测和推断其兴趣偏好。因此，它能够为用户提供更加精准的个性化服务。 本段落主要探讨了利用协同过滤算法进行推荐系统研究的方法，特别关注于User-based（基于用户的）与Item-based（基于项目的）两种模式下相似度计算方法的优化及改进，并分析不同相似性指标对预测效果的影响。此外还讨论了因子K值的选择对于评价体系中Precision、Recall、Coverage和Popular等关键性能指标的作用。通过实验对比发现，虽然K值的变化会对上述各个评估标准产生影响，但两者之间的关系并非总是正相关或负相关的线性模式，因此寻找一个合适的K值以达到最佳的推荐精度具有重要的意义。 关键词：推荐系统；协同过滤；用户相似度；UserCF（基于用户的协同过滤）；ItemCF（基于项目的协同过滤）。
     
  • 电影推荐系统的开发与实践（含论文及源代码）_kaic.rar
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    本资源包含一份关于电影推荐系统开发和应用的研究论文以及完整源代码。适合对个性化推荐算法感兴趣的开发者和技术人员学习参考。 目录 摘 要 Abstract 1 绪论 1.1 项目开发的背景 1.2 项目开发的目的 2 可行性分析及总体设计原则 2.1 可行性分析 2.1.1 技术可行性 2.1.2 经济可行性 2.1.3 社会可行性 2.2 总体设计原则 3 系统分析 3.1 业务流程分析 3.2 数据流图 3.3 数据字典 4 系统设计 4.1 系统功能设计 4.2 系统数据库设计 4.3 系统开发工具与开发模式的选择 4.3.1 系统开发工具 4.3.2 系统设计模式 5 系统实现 5.1 前台模块 5.1.1 登录及注册管理模块 5.1.2 首页界面 5.1.3 新闻资讯页面 5.1.4 影片信息页面 5.1.5 用户注册页面 5.1.6 电影推荐页面 5.2 后台模块 5.2.1 后台登录界面 5.2.2 注册用户管理界面 5.2.3 新增用户界面 5.2.4 用户信息管理界面 5.2.5 站内新闻添加页面 5.2.6 影片添加页面 5.2.7 电影推荐管理页面 6 系统测试 6.1 系统测试的定义 6.2 系统测试的目的及意义 结 论
     
  • 基于SSH的文献管理系统（含代码和论文）
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    本项目为一个基于SSH框架开发的文献管理平台，旨在提供高效、便捷的文献检索与管理服务。文档包含详细的设计说明及源代码。 毕设作品使用了SSH框架，并包含了全部代码、论文以及开题报告等内容。
     
  • 基于Spark GraphX和PageRank算法的分布式微博好友推荐系统（含源码及文档）
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    本项目提出了一种利用Spark GraphX与PageRank算法实现高效分布式的微博好友推荐系统，旨在提升用户社交体验。包括完整代码与详尽文档。 资源内容包括： - 代码特点：内含运行结果，并且如果无法直接运行可以私信获取；参数化编程使参数易于更改；代码结构清晰、注释详尽，确保所有上传的代码都经过测试并成功运行。 - 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业及毕业设计中使用。 作者是一位资深算法工程师，在大型企业工作超过十年，专注于Matlab、Python、C/C++ 和 Java 等编程语言以及 YOLO 模型的仿真。他擅长于计算机视觉领域内的目标检测模型和智能优化算法，并且在神经网络预测、信号处理、元胞自动机等方面也有丰富的经验。此外，在图像处理及无人机路径规划等领域也积累了大量的研究成果。 对于社交系统与电商网站而言，推荐系统扮演着极其重要的角色。随着数据量的增加，用户难以确定自己应当选择哪些商品或内容；因此在电商平台中需要依据用户的兴趣或者相似度来提供个性化的产品推荐服务。同样，在大型社交媒体平台上我们也希望能够向特定群体推送知名度高、活跃性强或其他方面符合其偏好特征的人脉资源（例如明星、音乐人和演员等）。PageRank算法在此类场景下具有广泛的适用性，因此本段落将重点介绍该算法的原理及其在好友推荐方面的应用实例，并且会在GitHub上开放实战项目的完整代码。
     
  • 关于试卷管理系统的论文及源代码
    优质
    本论文深入探讨了试卷管理系统的设计与实现，并附有完整的源代码。系统旨在优化考试组织流程，提高效率和准确性。 关于试卷管理系统的论文和源代码，这是我的课程设计作品。
     
  • MapReduce：好友推荐
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    本项目通过实现基于用户行为分析的好友推荐系统，运用MapReduce技术处理大规模数据集，提取潜在社交关系，旨在提升用户体验和平台粘性。 社交网站通常提供推荐人脉的功能，例如LinkedIn的“你可能认识的人”。这一功能的基本思想是：如果用户A不认识用户B，但两人有共同的朋友，则系统会将他们互相推荐为潜在联系人。假设朋友关系是双向的，即若A是B的好友，则B也是A的好友。 本实验要求实现一个MapReduce Java程序来找出每对用户的共同好友。例如，在一组五个用户（分别为A、B、C、D和E）中，他们之间的好友列表如下： A: BCDB: ACDEC: ABDED: ABCEE: BCD 所有可能的用户对包括AB、AC、AD、AE、BC、BD、BE、CD、CE及DE。以AB为例，他们的共同好友为C与D；对于AC来说，则是B和D。 实现这一功能的方法不止一种。这里介绍的一种方法如下：输入数据会被拆分成多行，并作为映射器的参数处理。例如，“A:BCD”会成为第一行输入的数据内容。