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基于Java的饭店管理系统（特色功能为运用余弦相似度算法实现菜品推荐，包含数据库文件）.zip

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简介：
本项目是一款基于Java开发的饭店管理系统，内含数据库文件。其独特之处在于采用余弦相似度算法提供精准的菜品推荐服务，旨在优化顾客体验和提升餐厅运营效率。 基于Java的饭店管理系统（亮点是使用余弦相似度算法实现推荐菜功能，并包含数据库文件）。

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  • 基于Java的饭店管理系统（特色功能为运用余弦相似度算法实现菜品推荐，包含数据库文件）.zip
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    本项目是一款基于Java开发的饭店管理系统，内含数据库文件。其独特之处在于采用余弦相似度算法提供精准的菜品推荐服务，旨在优化顾客体验和提升餐厅运营效率。 基于Java的饭店管理系统（亮点是使用余弦相似度算法实现推荐菜功能，并包含数据库文件）。
     
  • 余弦相似度算法的实现
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    本文介绍了余弦相似度算法的基本原理及其在数据挖掘和信息检索中的应用，并提供了具体的实现方法。 该算法用于判定文本相似性，并能评估两个用户的相似度。算法用C#编写并已封装完成，如有需要请留言。
     
  • 余弦相似度的Matlab实现-code:coseineSimilarity 计算隔间的余弦相似度
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    本代码提供了计算向量之间余弦相似度的功能，采用Matlab语言编写。适用于信息检索、推荐系统等领域中衡量文本或项目间语义相似性的需求。 余弦相似度计算的Matlab脚本可以从免疫数据库读取数据并计算不同特征样本之间的余弦相似度。使用方法如下：-dnameofdatabase 指定数据库名称 -snameofsubject 指定受试者名称 -ffieldofthecolumnsusedtoseparatedata 分隔数据所用的字段名 -tsizethreshold 克隆大小阈值，即在一个或多个组织样本中至少有20个实例。 例如：bash calCosSim.sh -dlp11 -sD207 -ftissue -t20 将计算来自数据库lp11的受试者D207的组织样本之间的余弦相似度，并仅使用在至少一个组织样本中具有至少20个实例的克隆。 注意：您需要有访问该数据库的权限，同时应在security.cnf文件中替换您的用户名和密码以确保安全连接。 方法说明： 我们定义“唯一序列实例”为独特突变序列的数量加上在一个或多个测序文库中的相同独特序列的所有不同实例总和。这被称为混合克隆大小度量。 当提到两个隔间的重叠情况时，设定的下限克隆大小有助于确保整个场景有足够的覆盖范围。
     
  • 基于Pandas和余弦相似度的大数据智能护肤品推荐系统——机器学习算法的应用（附Python代码及测试数据）
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    本项目构建了一套利用Pandas与余弦相似度技术的大数据智能护肤品推荐系统，并运用了机器学习算法进行优化。通过分析用户皮肤类型、偏好等多维度数据，提供个性化的护肤产品建议。本文详细介绍了系统的实现过程，并附有Python代码及测试数据集供参考和实践。 本项目结合了Pandas数据处理工具与机器学习技术，旨在构建一个智能的护肤品推荐系统。该系统不仅考虑用户的肤质特征，还会考虑到过敏反应等因素，并筛选出相互禁忌的产品，以便为不确定如何选择护肤品的用户提供个性化的推荐。 项目的运行环境包括Python和Pycharm环境。项目包含四个模块：文件读入、推荐算法、应用模块以及测试调用函数。其中，文件读入部分主要负责读取用户的肤质特征、诉求及过敏成分，并导入五个数据集文件，分别是用户数据库、产品主要成分表、功能表、禁忌搭配成分表和护肤公式；推荐算法中的相似度由用户购买记录与肤质相似度组成，最后通过加权求和得出结果。应用模块可以根据已计算并排序的用户信息找到合适的产品，并加工成适当的数据格式，按护肤公式的种类进行排列组合，同时考虑单品过敏及组合推荐之间的相互禁忌情况。若有相互禁忌或过敏问题，则在最终输出中告知用户。
     
  • 用Python代码实现余弦相似度（文本相似度计算）
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言来计算余弦相似度，这是一种衡量文本间相似性的常用方法。通过向量空间模型将文档转换为数值形式，并利用NumPy库进行高效的数学运算，帮助读者掌握从数据预处理到代码实现的全过程。适合对自然语言处理感兴趣的初学者和进阶学习者参考。 余弦相似度算法是一种用于计算两个向量之间角度的 cosine 值的方法，该值可以用来衡量这些向量之间的相似性。在数据挖掘、推荐系统等领域中，这种算法被广泛应用于文本分析和信息检索等方面，以确定文档或词汇之间的语义关系。
     
  • 基于余弦相似度的推荐系统：利用其数学原理和静态数据构建简单模型
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    本研究探讨了运用余弦相似度在推荐系统中的应用，通过分析用户或物品间的静态数据，建立了一个简便而有效的推荐模型。 余弦相似度推荐系统是一种基于用户行为或物品属性的计算方法，在个性化推荐领域广泛应用。它通过向量空间中的角度来衡量两个非零向量（如用户兴趣向量或物品特征向量）之间的相似程度，以此找出可能感兴趣的未知项目，并实现精准推荐。 理解余弦相似度的基本概念：在二维或多维空间中，两向量的夹角余弦值代表它们的相似性。如果完全相同，则角度为0，余弦值为1；相反的话则角度是180度，余弦值为-1。因此，在0至1范围内，数值越大表示两者越接近。 在Python环境中使用NumPy和Scipy等科学计算库能够实现这一过程： 首先进行**数据预处理**：收集用户行为信息（如评分），并将其转化为向量形式；每个用户对应一个向量，其维度等于所有物品的数量，各元素代表对该项的评价分数。 接着创建**用户-项目矩阵**：使用NumPy构建稀疏矩阵表示这些关系。行列分别代表用户和项目，数值为用户的评分值；未评过的设为0。 然后进行**标准化处理**以消除不同评分尺度的影响——对每个向量中的元素除以其长度（L2范数），使其归一化到单位长度。 接下来利用Scipy的`cosine_similarity`函数来计算用户与项目之间的余弦相似度，生成一个反映两者关联程度的矩阵。 最后根据这些信息为特定用户提供推荐：选出与其最匹配的一系列物品，并排除掉已评分过的选项。基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤等方法也可结合使用以提升效果。 通过这种方式构建起来的系统能够揭示用户间的潜在兴趣联系，从而提供更加个性化的服务体验。 总结而言，余弦相似度推荐系统的精髓在于利用该算法计算出项目与用户之间的关联性，并据此生成个性化建议。在开发过程中借助如Jupyter Notebook这样的交互式环境可以简化实现过程并提高效率。
     
  • 音乐推荐系统：利用Sklearn和余弦相似度的机器学习方法
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    本项目介绍了一种基于Sklearn库及余弦相似度算法的音乐推荐系统。通过分析用户听歌数据，实现个性化歌曲推荐，提升用户体验。 机器学习：基于Sklearn的音乐推荐系统可以利用余弦相似度来分析用户听歌习惯并提供个性化建议。 Spotify API 是一套由 Spotify 开发人员提供的规则和协议，它使开发人员能够与 Spotify 的庞大音乐目录进行交互，并收集相关数据。通过这个API，开发者可以获得曲目、专辑、艺术家、播放列表以及用户配置信息等资源，从而构建出高度集成的创新应用和服务。 为了利用Spotify API来创建一个推荐系统，我们需要先获取实时音乐数据。这就需要我们申请成为 Spotify 开发者并获得访问权限凭证。具体步骤如下： 第一步：注册账户 首先，在没有账号的情况下，请在Spotify网站上注册一个新的用户账号；如果您已经拥有一个个人账号，则直接使用该账号登录。 第二步：进入开发者控制面板 随后，通过导航到相应的页面来获取 Spotify 开发者工具的访问权限，并开始设置您的开发项目。
     
  • Java中使用余弦方法计算相似度的算法实例
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    本篇技术文章提供了在Java编程语言环境中实现余弦相似度算法的具体示例，通过向量空间模型展示如何量化文本间的语义相似性。 本段落主要介绍了使用Java基于余弦方法实现计算相似度的算法，并简要阐述了余弦相似性的概念及原理。通过实例详细分析了在Java中实现该算法的操作技巧，供需要的朋友参考。
     
  • Flask-Movie-Recommendation: 基于Tf-Idf与余弦相似度的电影推荐应用
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    Flask-Movie-Recommendation是一个基于Python Flask框架开发的应用程序，利用TF-IDF和余弦相似度算法为用户推荐相关的电影。此项目结合了文本处理技术和Web服务开发，旨在提供个性化的电影推荐体验。 电影推荐系统采用Tf-Idf和余弦相似度算法，基于内容为TMDB 5000数据集构建了一个电影推荐的烧瓶应用程序。
     
  • Item CF Go: 构建电影推荐系统，运用协同过滤及余弦相似度算法，侧重于项目基础的数据分析...
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    Item CF Go是一款基于Go语言开发的电影推荐系统，采用协同过滤与余弦相似度算法，专注于项目间关系的数据挖掘和个性化推荐。 推荐系统基于项目实现一个电影推荐系统，采用协同过滤算法，并使用余弦相似度作为相似性计算方法。该系统选择基于项目的数据集为movielens数据集一。 ### 项目概述： - **名称**：item_cf_go - **语言**：golang ### 目录结构： ``` 计算 计算相似度入口 cf_lib 业务主逻辑类 evaluate 计算后，如果不想重新进行计算而只想再显示一次本次的正确率等信息可以执行此程序。 运行时自动生成并保存计算结果。 ## 如何使用： 1. **执行相似度计算**： - 进入项目目录中的`calculate`文件夹 - 执行命令： `go run main.go` 2. **重新显示测试信息**： - 进入项目目录中的`evaluate`文件夹 - 执行命令： `go run main.go` ## 版本更新记录： - 标签：v1 使用余弦相似度算法，准确率保持在约 26.95% 至 27.63%。