《算法艺术与信息学竞赛》, 《现代编译原理C语言描述》(美国)Andrew.W.Appel.清晰版, 《教材中文版_Data.Structures.and.Algorithm.Analysis.in.C.-.CHS》 ...
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想提升代码效率，算法优化是关键！这本C语言算法书对编程新手和进阶学习者都很有帮助。
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基于隐式标签，利用LDA（潜在狄利克雷分配）模型挖掘用户和物品的潜在主题分布，构建用户-物品主题矩阵，利用协同过滤算法进行推荐。
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利用推荐算法打造高效电影推荐系统 技术架构 该系统采用VUE技术构建界面，Python语言开发核心逻辑，并以MySQL数据库进行数据存储。成熟的技术栈确保系统的稳定性和可扩展性。 核心功能 用户功能: 注册登录 浏览电影信息 在线选座及预订 获取电影资讯 参与论坛交流 管理员功能:
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ALS 算法的协同过滤思路，蛮适合做菜品推荐这种多用户多物品场景的。用户吃过啥、喜欢啥，全都能转成矩阵搞定。你只要喂进用户评分数据，它就能用矩阵分解帮你找出“你也喜欢”的那一类。优点挺：推荐更精准、可扩展性也不错。像美团、饿了么那种大体量系统，用 ALS 做冷启动推荐还挺常见的。
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本研究探索如何利用用户微博关键词实现精准广告推荐。通过分析用户微博文本，提取关键词并构建用户兴趣模型，结合广告特征，设计并实现基于关键词匹配、用户兴趣以及其他相关因素的广告推荐算法，最终提高广告推荐的精准性和用户满意度。
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协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）是一种广泛应用于推荐系统中的算法，它基于用户的行为数据来预测他们可能对未接触过的内容的喜好。在旅行景点推荐系统中，这种算法可以为用户提供个性化的旅游建议，根据他们过去喜欢的景点和其他具有相似兴趣的用户的行为来推断。在"tr
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