推荐系统数据集下载（推荐系统和数据挖掘的区别）

本篇目录：

1、win10同时输出两个音频设备2、07_推荐系统算法详解3、2023年电脑系统排行榜前十名4、谁有GIS数据下载网址,急用!!!5、电影推荐系统包括什么功能6、《推荐系统实践》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源

win10同时输出两个音频设备

使后面输出设备静音。”点“确定”退出。如果默认是这项，则无须更改。\r\n再点击进入如图所标的图标。\r\n勾选”禁用前面板设置时检测“，点确定退出。然后就可同时用音箱和耳机，开关音箱，耳机都有声音。

同时输出两个音频设备：这个有一些电脑是可以的，在任务栏右下角小喇叭里面的合成器可以设置程序声音的输出设备。可以一个程序选择一个输出设备。

可以一起运用的，步骤如下。设置一下高清音频管理器：右键点击开始—控制面板—硬件和声音。点击Realtek 高清音频管理器。点击右上角的设置图标（一个文件夹图标，但版本不同设置图标或位置不同，你可以找一下）。

07_推荐系统算法详解

1、基于用户(User-CF)： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。

2、首先回顾一下UserCF算法和ItemCF算法的推荐原理：UserCF给用户推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品， 而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品具有类似行为的物品。

3、这种算法基于一种物以类聚人以群分的假设， 喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣 。基于协同过滤推荐系统一般应用于有用户评分的系统中，通过分数去刻画用户对于物品的喜好。

4、因此在评测一个推荐算法时，需要同时考虑三方的利益， 一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。 推荐系统中，主要有3种评测推荐效果的实验方法，即离线实验(offline experiment)、用户调查(user study)和在线实验(online experiment)。

5、覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。分子部分表示实验中所有被推荐给用户的物品数目(集合去重)，分母表示数据集中所有物品的数目。

2023年电脑系统排行榜前十名

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4、笔记本电脑前十名分别是联想/Lenovo、惠普/HP、宏碁/acer、戴尔、华硕/ASUS、华为/HUAWEI、ThinkPad、苹果/APPLE、外星人/Alienware、微星/msi。

5、年平板排行榜前十名：华为MatePad Pro、Redmi Pad、Apple iPad Pro、荣耀平板 V8 Pro、iQOO Pad、三星Tab S8+、荣耀平板微软Surface Pro7+、三星 Tab S8 Ultra、微软Surface Book 3。

谁有GIS数据下载网址,急用!!!

网址：http：// Open Topography是一个提供高空间分辨率的地形数据和操作工具的门户网站。通过Open Topography，用户可以下载LiDAR数据（主要包括：美国、加拿大、澳大利亚、巴西、海地、墨西哥和波多黎各）。

网站提供的GIS软件可追溯到2013年5月，除了ArcGIS外、还包括MapGIS、PolSARpro、Google Earth、GeoDa、QGIS、CASS等。

国家基础地理信息系统1：400万数据下载：国家基础地理信息系统全国1：400万数据库全部数据均可浏览。其中，中国国界、省界、地市级以上居民地、三级以上河流、主要公路和主要铁路等数据可以自由下载。

电影推荐系统包括什么功能

1、推荐系统的主要功能是以个性化的方式帮助用户从极大的搜索空间中快速找到感兴趣的对象。因此，目前所用的推荐系统多为个性化推荐系统。

2、推荐系统的功能如下：（1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。（2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。（3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。

3、为客户推荐商品。把这一技术应用到选择电影的平台，就能形成个性化电影推荐系统，不仅可以使用户完成个性化选择电影的过程以满足个性化需求，同时也促进电影经济的发展，是一个重要的应用领域。

《推荐系统实践》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源

1、推荐系统与深度学习百度网盘在线观看资源，免费分享给您：https：//pan.baidu.com/s/17C3OgP5zAlHsqhJbJ1ZhpQ 提取码：1234 本书的内容设置由浅入深，从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。

2、《实践诠释学》（俞吾金）电子书网盘下载免费在线阅读 链接：提取码：ddh2 书名：实践诠释学 作者：俞吾金 出版社：云南人民出版社 出版年份：2001-8-1 页数：428 内容简介：本书是《哲学理论创新丛书》之实践诠释学分册。

3、曾著有畅销书《spark大数据处理：技术、应用与性能优化》。倪亚宇，清华大学自动化系在读博士研究生，曾于微软亚洲研究院、IBM研究院实习。对大规模的推荐系统和机器学习算法有较为深入的研究和丰富的实践经验。

到此，以上就是小编对于推荐系统和数据挖掘的区别的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

三星