图书推荐
当前话题为您枚举了最新的图书推荐。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
Oracle图书推荐
推荐几本关于Oracle的书籍。
Oracle
17
2024-09-25
基于改进Apriori算法的图书推荐管理系统
针对传统Apriori算法在图书管理系统应用中存在的数据库频繁扫描和候选项目集过多导致运行缓慢的问题，设计了一种基于改进Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统。该系统采用C/S和B/S混合架构，方便图书馆工作人员和读者访问图书信息。
系统功能模块中的数据预处理子模块从图书借阅数据库中提取借阅者和图书的相关信息数据，经过数据清理、转换和整合后，关联规则挖掘子模块根据处理后的数据挖掘出支持度大于最小支持度阈值且置信度大于最小置信度阈值的强关联规则，并利用改进的Apriori数据挖掘算法生成关联规则数据库。个性化推荐子模块根据借阅者信息及其在关联规则数据库中选择的书籍进行关联匹配，推荐与借
数据挖掘
13
2024-05-23
基于 Django 的图书推荐系统设计与实现
图书推荐系统
本系统基于 Python Django 框架构建，为用户提供个性化的图书推荐服务。
管理员功能
用户管理：删除用户
书籍管理：添加书籍、删除书籍
用户功能
用户认证：注册、登录
图书检索：查询书籍
交互评分：对书籍进行评分
购物车：添加书籍到购物车、删除购物车内的书籍
书单管理：创建书单、添加书籍到书单、删除书单
订单操作：生成订单
算法与数据结构
12
2024-07-01
基于Django框架的图书推荐系统（整合协同过滤算法）
确保图书推荐系统在运行时能够顺利工作。
MySQL
13
2024-07-19
2014年最新图书管理系统C#源代码推荐
该图书管理系统C#源代码简单易懂，特别适合初学者参考，具有较高的实用性。
SQLServer
14
2024-08-17
实用推荐系统
《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。
算法与数据结构
16
2024-05-26
实用推荐系统
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！
算法与数据结构
17
2024-07-22
算法书籍推荐
《Matlab算法大全》为入门算法学习提供全面指导。
Matlab
17
2024-05-12
Spark实践：电影推荐
利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。
spark
18
2024-05-13
大乐透推荐号码推演
基于历年大乐透开奖数据，计算平均值或频繁出现的号码，并根据玩家自定义的算法，输出推荐号码。
算法与数据结构
15
2024-05-15