前端推荐系统

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！

MSN 风格的聊天系统，挺不错的，界面简洁又直观，功能也蛮全的。像以前用的 MSN 一样，支持多人聊天，操作也比较简单。如果你想做类似的聊天系统，或者只是想体验一下 MSN 的怀旧感，这个资源挺合适的。系统整体运行流畅，响应也快，代码结构也不复杂。可以参考下，自己也能快上手。

《基于Spark和Scala的POI推荐系统详解》 POI（Point of Interest）推荐系统是应用广泛的一种服务，常用于导航、旅游和餐饮等领域，根据用户的兴趣点进行个性化推荐。本项目“POIRecommendSystem”参考了尚硅谷电影推荐系统的设计，采用了Spark和Scala技术，详细探讨了如何构建一个高效的POI推荐系统，帮助用户发现符合其兴趣的地点。系统包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、推荐生成和系统评估等关键组件。协同过滤算法如SVD和ALS被广泛应用于该系统，通过分析用户行为数据，实现了精准的个性化推荐。

使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。

超市会员卡管理系统挺适合需要实现会员管理的前端开发者。它的核心功能包括会员资料和会员卡的增删改查，还能根据定义的折扣规则来支付和优惠哦。管理员登录后，可以轻松跳转到会员管理页面，操作起来也蛮简便的。是消费检索功能，输入姓名和时间就能查到相关数据。像这种系统，你需要确保安全退出功能做得比较到位，免得数据泄露，嗯，反正安全性也是不能忽视的。需要注意的是，折扣规则定义和数据模型设计要做得清晰，这样系统运行起来才流畅。如果你想开发一个实用的会员管理系统，试试这个吧。

MySQL前端开发是指利用MySQL数据库管理系统的前端开发过程。在这个过程中，开发人员使用MySQL数据库系统来处理和管理数据，同时确保前端界面与用户友好，提供高效的数据交互和用户体验。

MySQL-Front.exe是一个用于管理MySQL数据库的图形界面工具。它提供了直观的用户界面，使得数据库管理变得更加简单和高效。用户可以通过MySQL-Front.exe轻松执行数据库查询、管理表格和导入导出数据等操作，是数据库管理的便捷工具。

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K

城市公交系统的前端采用Java技术，后端基于SQL Server 2008，欢迎下载资源。