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用户画像源码及数据说明文档

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简介：
本文档详细解析了用户画像系统的源代码结构与功能，并提供相关数据集描述和使用说明，旨在帮助开发者深入理解系统架构并有效利用数据资源。 源码及说明文档包含数据与实现细节，欢迎下载。

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  • 用户画像源码及数据说明文档
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    本文档详细解析了用户画像系统的源代码结构与功能，并提供相关数据集描述和使用说明，旨在帮助开发者深入理解系统架构并有效利用数据资源。 源码及说明文档包含数据与实现细节，欢迎下载。
     
  • 中国移动用户画像项目实战（包含文档、数据集及源码）
    优质
    本项目聚焦于构建与中国移动用户行为特征相匹配的数据模型，提供详尽的文档指导、丰富的数据集和开源代码，助力深度分析与实践。 用户画像经典实现代码及中国移动人群用户画像竞赛的源码（包含文档、数据集和完整代码）。
     
  • 用户画像数据
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    用户画像数据是一种用于描绘目标用户的详细信息和行为模式的数据集合，涵盖年龄、性别、兴趣爱好等，帮助企业进行精准营销。 71个用户画像相关完整资料对于构建用户画像很有帮助。
     
  • APP源码及说明文档.zip
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    本资源包包含一个应用程序的完整源代码以及详细的说明文档，帮助开发者理解和修改代码。适合进行学习、二次开发或调试使用。 该APP通过与华为云的交互来获取南向设备的相关信息，并将这些家居设备的信息显示出来，同时也可以控制设备的操作。
     
  • 画质调节应用说明文档
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    本文档详细介绍了画质调节应用的各项功能及使用方法，帮助用户了解如何通过调整参数提升视频、图片等多媒体内容的显示效果。 MTK TV芯片画质调试文档及NON-OS方案调试技巧。
     
  • Python结合Spark和Hadoop的大数据电影推荐系统（基于用户画像）毕业设计资料包(含源码、数据库及说明文档).zip
    优质
    该资料包为一个基于Python, Spark和Hadoop构建的大数据电影推荐系统的毕业设计项目，采用用户画像技术提升个性化推荐效果。包含源代码、数据库与详尽的文档说明。 本项目是经导师指导并认可的高分毕业设计作品，主要面向计算机相关专业的学生及需要进行实战练习的学习者。该项目也适用于课程设计或期末大作业，并包含全部源代码，可以直接作为毕设使用。 该系统基于Django框架开发，采用MTV模式，数据库选用MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据为基础构建推荐系统。通过分析用户的基本信息及操作记录等行为信息来生成用户标签，并利用Hadoop、Spark大数据组件进行处理与分析。管理系统则使用了Django自带的功能并用simpleui进行了美化。 具体功能如下： - 访客模式：首次访问网站时，访客可执行登录注册、忘记密码以及电影查询和默认推荐等功能。 - 普通用户权限包括但不限于搜索电影信息，添加或删除评论，管理个人信息（如修改密码及邮箱），收藏与评分影片，并支持注销账户等操作。系统将记录用户的每一次互动行为并据此生成个性化标签权重来构建用户画像，以实现精准的电影推送服务。 - 系统管理员则拥有对所有模型数据进行查询、编辑和删除的操作权限。 整个项目经过严格调试确保可以正常运行。
     
  • 用VB开发的人口户籍管理系统源代码及数据库说明文档
    优质
    本资源提供基于Visual Basic的人口户籍管理系统的完整源代码和详细的数据库设计说明书。适合学习研究或项目参考。 为了提高户籍管理部门的办公效率，并实现从传统手工化管理向办公自动化的转变（OA），开发人口户籍管理系统可以促进全国范围内数据共享，从而提升管理水平和工作效率。该系统旨在解决现有管理中的不足之处，将主要依赖纸质记录的数据存储方式转变为科学的计算机管理模式。 通过使用Visual Basic (VB) 开发的人口户籍管理系统源代码附带数据库设计文档以及论文设计文档。这些文件详细介绍了系统的数据库结构、模块设计等内容，可供参考和借鉴。系统允许每一位管理员及时录入户口与人口信息，并支持查询、统计及修改等功能，从而大幅减少重复且复杂的劳动任务。 从微观层面来看，该系统的建立有助于规范和完善数据管理措施，对提高整体工作效率具有重要意义。
     
  • 基于MATLAB的图像处理实现（含源码、数据及说明文档）.rar
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    本资源包含使用MATLAB进行图像处理的完整项目文件，包括源代码、测试数据和详细说明文档。适合学习与参考。 资源内容：基于图像处理的Matlab仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数易于更改； - 代码结构清晰，并配有详细注释。 适用对象： - 工科学生、数学专业以及算法方向的学习者。 作者介绍： 该资源由一位在大厂拥有10年经验的资深算法工程师提供。他在Matlab、Python、C/C++和Java等语言上有着丰富的仿真工作经验，尤其擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制以及路径规划等多个领域的研究，并具备无人机相关领域仿真实验的专业知识。 欢迎各位学习交流。
     
  • 360用户画像标签与源数据
    优质
    本资源详细介绍360产品中用户画像的构建方法及所用到的数据来源，并解释各类标签的具体含义和应用场景。 360用户画像标签及源数据包含了对用户的详细描述和相关信息。这些标签帮助更好地理解用户特征及其行为模式。