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谢丽媛、葛蕊团队开发的机器学习新闻推荐系统代码-开源版本。

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简介:
该新闻推荐机器学习小组,由谢丽媛和葛蕊共同负责,致力于新闻推荐系统的代码开发与完善。

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客服
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  • -:由小组(News-Recommendation)
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    News-Recommendation是由机器学习小组成员谢丽媛与葛蕊共同开发的一款新闻推荐系统代码库,致力于通过先进的算法为用户精准推送个性化新闻资讯。 新闻推荐机器学习小组成员谢丽媛和葛蕊正在开发新闻推荐系统的代码。
  • NewsRecommend:
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    NewsRecommend是一款先进的新闻推荐系统开源代码,旨在通过个性化算法为用户提供定制化的新闻内容,增强用户体验。 基于协同过滤算法的新闻推荐系统包括热点新闻推荐和个人化新闻推荐功能。该项目分为两个主要部分:爬虫和主程序开发。 项目结构如下: - main分支:保存最新的可预览状态。 - dev分支:Mac操作系统上的开发工作区。 - dev-win分支:Windows操作系统上的开发工作区。 不同分区使用的数据库名称可能有所不同,具体以各个分区中的NewsRecommend.sql文件为准。该系统通过MySQL自动建库功能进行设置和管理。 爬虫部分独立运行,从今日头条获取数据并将其写入到本地的数据库中。为了使爬虫正常运作,请确保使用Python 3环境,并在spider目录下创建一个名为`properties/database.json`的配置文件,内容如下: ```json { name: NewsRecommend, user: your name, pass: your pass } ``` 请注意替换上述模板中的your name和your pass为实际数据库用户名及密码。
  • Java
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    这段代码实现了一个基于Java语言构建的推荐系统,旨在通过算法分析用户行为数据来个性化地推荐内容或产品。 Java实现推荐系统,基于用户的推荐系统已有实验结果,可以据此进行推荐系统的开发。
  • Java算法
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    本项目提供多种基于Java实现的推荐算法源码,涵盖协同过滤、内容基础推荐及混合推荐策略等技术方案,助力开发者快速构建个性化推荐系统。 推荐一个包含70多种推荐算法的Java开源代码库。
  • Python深度
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    本项目聚焦于运用Python语言构建高效的深度学习推荐系统,旨在通过先进的算法优化用户体验和数据处理效率。 SparrowRecSys是一个电影推荐系统,“麻雀虽小,五脏俱全”是其名称的寓意所在。该项目采用maven构建,并融合了Java、Scala与Python等多种语言编写的不同模块,包括Spark、Jetty Server以及TensorFlow等技术。 为了更好地理解和开发这个项目,请确保你的环境配置满足以下要求: - Java 8 - Scala 2.11 - Python 3.6 或更高版本 - TensorFlow 2.0或以上 启动SparrowRecSys的步骤如下:使用IntelliJ打开项目,找到并运行RecSysServer模块。随后,在浏览器中输入http://localhost:6010即可查看推荐系统的前端界面。 数据方面,该项目利用了开源电影数据库MovieLens的数据集,并且已经包含在项目的资源文件内。
  • Android StudioAPP科毕业设计项目.zip
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    本资源为一款基于Android Studio开发的新闻应用系统的完整源代码,适用于本科生作为毕业设计或学习参考项目。 使用Android Studio开发一个新闻应用程序系统源码是本科毕业设计的理想项目选择。该应用包含了实时新闻、娱乐、搞笑、原创内容、科技资讯、体育动态以及乐活等经典分类,用户可以编辑每日精选,并随时查看优质的内容。此项目的实现不仅能够帮助学生掌握移动应用开发技能,还能为他们的简历增添亮点。
  • 实现
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    本项目聚焦于推荐系统中机器学习模型的实际应用与开发,通过具体算法和编程技术提升个性化推荐的效率和准确性。 整理的Word文档内容涉及机器学习和推荐系统的代码实现。
  • 虚假检测:利用
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    本项目旨在通过机器学习技术识别和分类虚假新闻。提供的开源代码帮助开发者建立强大的模型,有效甄别信息真伪,提升公众的信息素养。 标题“虚假新闻检测:使用机器学习创建虚假新闻检测-源码”表明这是一个利用机器学习技术来鉴别网络上虚假新闻的项目。在当今的信息时代,这种技术尤为重要,因为假新闻可能对公众舆论和社会稳定产生负面影响。 描述部分简明扼要地概述了项目的主旨,即通过训练机器学习模型识别假新闻的特点,如语言模式、语法错误、情感倾向和信息来源等,并从真实与虚假的大量数据中进行学习以准确判断新文章的真实性。 基于此项目的主要标签“虚假新闻检测”,我们可以推断出以下关键知识点: 1. **文本预处理**:在训练机器学习模型前需要对新闻文本执行分词、去除停用词、提取词干和还原词形等步骤,以便计算机能够理解其内容。 2. **特征工程**:这包括选择与构建有助于识别真假的特性,例如关键词、句子长度、情感分析结果及URL结构。 3. **机器学习算法**:可能采用朴素贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林或深度学习模型(如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)来构建区分真实与虚假新闻的分类模型。 4. **数据集**:项目需要一个包含大量真实及假新闻的数据集合以供训练使用。该集合通常从多个可信来源收集真实新闻,并从已知的虚假新闻源获取假新闻。 5. **模型评估**:通过准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来评价模型性能,同时利用交叉验证确保其泛化能力。 6. **模型优化**:这可能涉及调整超参数、采用集成学习方法(如Bagging或Boosting)以及深度学习中的正则化策略(例如Dropout),以提高模型的表现。 7. **部署与应用**:训练完成后,该模型可以整合到新闻平台或社交媒体中实时检测新发布的新闻,并帮助用户筛选信息。 8. **持续监控和更新**:由于虚假新闻的手段不断变化,需要定期调整和重新训练模型以便适应新的欺诈模式。 项目文件包括源代码、数据集及训练脚本等资源。通过深入研究这些内容,可以详细了解具体的实现过程与模型细节,为希望深入了解假新闻检测技术的人提供宝贵的实践案例。
  • Java.rar
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    本项目为一个基于Java开发的新闻推荐系统,采用先进的算法和数据挖掘技术,旨在向用户提供个性化、精准化的新闻资讯服务。 基于用户兴趣标签的新闻推荐系统架构包括服务端架构、客户端主页展示以及查询思路。推荐策略主要在后台实现,并通过前台界面进行显示。此外,还包括针对Android系统的推荐通知原理及爬虫原理等组成部分。整个系统由后台处理逻辑、前端用户体验设计、客户端交互界面和数据抓取技术(即爬虫)这几个方面组成。
  • 基于Python深度(毕业设计).zip
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    本项目为基于Python开发的深度学习新闻推荐系统源代码,旨在通过机器学习技术实现个性化新闻内容推送。适合用于学术研究和课程设计展示。 基于Python的深度学习新闻推荐系统源码(毕业设计).zip是一个个人毕业设计项目资源包,经过严格调试确保可以运行,并且在评审中获得了95分以上的高分。该资源主要面向计算机相关专业的学生或从业者,适用于期末课程设计、大作业等教学活动,具有较高的学习价值和参考意义。