20 News Groups Dataset(20个新闻组数据集)
数据摘要：
This is a well known data set for text classification, used mainly for training classifiers by using both labeled and unlabeled data (see references below). The data set is a collection of 20,000 messages, collected from UseNet postings over a period of several months in 1993. The data are divided almost evenly among 20 different UseNet discussion groups. Many of the categories fall into overlapping topics; for example 5 of them are about companies discussion groups and 3 of them discuss religion. Other topics included in News Groups are: politics, sports, sciences and miscellanious.
中文关键词：
数据挖掘,新闻,文本分类,交叉主题,
英文关键词：
Data mining,News,Text Classification,Overlapping topics,
数据格式：
TEXT
数据用途：
The data can be used for text classification.
数据详细介绍：
20 News Groups Dataset
?Description: This is a well known data set for text classification, used mainly for training classifiers by using both labeled and unlabeled data (see references below). The data set is a collection of 20,000 messages,
collected from UseNet postings over a period of several months in 1993.
The data are divided almost evenly among 20 different UseNet discussion groups. Many of the categories fall into overlapping topics; for example 5 of them are about companies discussion groups and 3 of them discuss
religion. Other topics included in News Groups are: politics, sports,
sciences and miscellanious.
?Objections: This dataset is too well known and is in fact used as the example dataset for the rainbow software documentation.
?
数据预览：
点此下载完整数据集
新闻管理系统数据库设计说明书 目录 1引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2背景 (1) 1.3定义 (1) 1.4参考资料 (1) 2外部设计 (2) 2.1标志符和状态 (2) 2.2使用它的程序 (2) 2.3约定 (2) 2.4专门指导 (5) 2.5支持软件 (5) 3结构设计 (5) 3.1概念结构设计 (5) 3.2逻辑结构设计 (11) 3.3物理结构设计 (11)
4运用设计 (15) 4.1数据字典设计 (15) 4.2安全保密设计 (16)
1引言 1.1编写目的 本文档为新闻管理系统的数据库设计报告, 为新闻管理系统的设计主要依据, 主要针对新闻管理系统的概要设计和详细设计人员, 作为项目验收的主要依据。 1.2背景 ( 1) 待开发的软件系统名称: 新闻管理系统 ( 2) 本项目的任务提出者: team小分队 ( 3) 开发者: team小分队 ( 4) 用户: 社会各阶级人群, 主要人群大学生 1.3定义 （1）可靠性( Reliable) , 软件系统对于用户的商业经营和管理来说极为重要, 因此软件系统必须非常可靠。 （2）安全性( Secure) , 软件系统所承担的交易的商业价值非常高, 系统的安全性非常重要。 （3）可伸缩性( SCAlable) , 软件必须能够在用户的使用率、用户的数目增长很快的情况下, 保持合理的性能。只有这样, 才能适应用户市场拓张的可能。
（4）可定制化( CuSTomizable) , 同样的一套软件, 能够根据客户群的不同和市场需求的变化进行调整。 （5）可扩展性( Extensible) , 在新技术出现的时候, 一个软件系统应当导入新技术, 从而对现有系统进行功能和性能的拓展。 （6）可维护性( MAIntainable) , 软件系统的维护包括两方面, 一是排除现有的错误, 二是将新的软件需求反映到现有的系统中去。一个易于维护的系统能够有效地降低技术支持的花费。 （7）客户体验( Customer Experience) , 软件系统必须易于使用。 （8）市场时机( Time to Market) , 软件用户要面临同业竞争, 软件提供商也要面临同业竞争, 以最快的速度争夺市场先机非常重要。 1.4参考资料 《软件工程》
东北石油大学课程设计 2014年7月11日
东北石油大学课程设计任务书 课程数据库课程设计 题目新闻管理系统 专业计算机科学与技术姓名钱余龙学号100702140721 一、主要内容： 开发一个新闻管理系统。设计并实现这样的一个系统主要是锻炼学生采用面向对象方法、设计思路等开发软件的能力。 二、基本要求： 系统主要有以下功能：登录、注册、添加新闻、新闻管理、分类管理和会员管理。登录：包含用户登录信息、用户权限。注册：包括提交注册信息。添加新闻、新闻管理、用户管理等属于系统管理员的权限。添加新闻：包括提交新闻分类、题目、作者、时间等。新闻管理：包括新闻编辑、删除、评论管理等。分类管理：包括对新闻类别进行修改等。会员管理：包括管理会员信息、修改密码等。除了实现上述功能以外，新闻管理系统还应该具有友好、简洁的界面，安全性高，稳定性强的特点。 三、主要参考资料： [1] 明日科技https://www.doczj.com/doc/de5609409.html,从入门到精通（第三版）清华大学出版社，2012. [2] 顾宁燕. 21天学通https://www.doczj.com/doc/de5609409.html,.（第2版）电子工业出版社，2011. [3] 黄明. https://www.doczj.com/doc/de5609409.html,2.0+SQL Server中小型信息系统开发实例精选.机械工业出版社， 2007. 完成期限19-20周 指导教师张漫 专业负责人富宇 2014 年 6 月30 日
目录 第1章系统分析 (1) 1.1 开发背景 (1) 1.2 系统需求分析 (1) 1.3 开发环境 (2) 第2章系统设计 (4) 2.1 系统架构 (4) 2.2 系统功能模块 (5) 2.3 系统数据库设计 (6) 第3章系统实现 (9) 3.1 新闻管理系统登录页面 (9) 3.2 用户注册界面 (10) 3.3 新闻管理主界面 (11) 3.4 添加新闻界面 (12) 3.5 分类管理界面 (14) 3.6 会员管理界面 (14) 3.7 会员评论界面 (15) 第4章系统测试 (16) 4.1 软件测试目的 (16) 4.2 系统测试过程及结果 (16) 结束语............................................................................................. 错误！未定义书签。参考文献. (19)
二、创建SAS数据集 本课内容： 1．用编写SAS程序的方法建立数据集 2．用“菜单”工具导入SAS外部环境建立的数据（.dbf和excel ） 3．非编程方式建立SAS数据集 前面说过，SAS语言是一种专用的数据管理、分析语言，它提供了很强的数据操作能力。这些能力表现在它可以轻易地读入任意复杂格式的输入数据，并可以对输入的数据进行计算、子集选择、更新、合并、拆分等操作。另外，SAS 系统还提供了用来访问其它数据库系统的接口，访问各种微机用数据库文件（如dBase、FoxPro、Excel ）的接口及向导等。但是对于SAS系统来说，无论何种类型的数据文件，都需要转换为SAS数据集的形式才能被系统使用，只有SAS数据集才能被系统识别和使用。用SAS 语言直接或间接产生数据集的方式很多，本课程只介绍以下几种常用的方法。 一、 用编写SAS程序的方法建立数据集 1．用INPUT 语句和CARDS语句在程序中输入数据 在数据步中输入原始数据，要使用INPUT 语句来指定输入的变量和格式，用CARDS 语句输入数据的值，数据输入完毕后要以一个分号结束，分号单独占一行（从CARDS到分号之间的行我们称为数据块）。 ①INPUT 语句的自由格式： 以每一个列作为每个观测的变量（系统默认），变量之间用空格分开。变量如果是字符型的需要在变量名后面加一个$符号。 产生数据集常用SAS语句： DATA [数据集名]; INPUT [变量名]; CARDS; 数据块 ; RUN
例2．1： data c9901; input code name$ sex$ math chinese; cards; 1 李明 男 9 2 98 2 张红艺 女 89 106 3 王思明 男 86 90 4 张聪 男 98 109 5 刘颍 女 80 110 ; proc print;run; 以上程序运行后生成的数据集有五个观测，五个变量，每行数据的各变量之间用空格分隔。为输入这些数据，INPUT 语句中依次列出了五个变量名，并在字符型变量NAME 和SEX 后加了$符。程序提交运行后生成一个名为c9901的SAS临时数据集。 如果要将生成的数据集放入永久逻辑库，可以使用SASUSER,也可使用预先设定的自定义逻辑库名，然后修改data语句中的数据集名，将其改为两水平命名，把数据集保存到指定的永久库中。 注意：在SAS工作中一旦要与逻辑库发生联系，无论是放置数据集还是从逻辑库中调用某个已经存在的数据集，数据集的名称要采用两水平命名（即逻辑库名+数据集名称）。例如：现在要将c9901放到sasuser库中，程序的data语句要写：data sasuser.c9901;运行后 c9901放入sasuser中，如果要将建立的数据集放入自定义永久库中时，逻辑库名替换为自定义符号。 使用自由格式输入数据有一些限制条件： 1）数据块中的每行为一个观测，各数据值之间用空格分隔； 2）无论是字符型还是数值型缺失数据都必须用小数点表示； 3）字符型数据长度不能超过8个字符，中间不允许有空白； 有特殊格式的数据需要用有格式输入，即在变量名后加格式名。其中最常见的是用来输入日期。数据中的日期输入方法经常是多种多样的，比如1998 年10 月9 日可以写成“1998-10-9”，“19981009”，“9/10/98”等等，为读入这样的日期数据就需要为它指定特殊的日期输入格式。另外，日期数据在SAS 中是按数值存储的，所以如果要显示日期值，也需要为它指定特殊的日期输出格式。
新闻个性化推荐系统(python) 关zhu并回复微信公众号：数据挖掘DW （ID：datadw ）可获取源代码和数据集。 最近参加了一个评测，是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录，预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统，可以一键推荐新闻，但是准确率比较不理想，所以发到这里希望大家给与一些建议。用到的分词部分的代码借用的jieba分词。数据集和代码在下面会给出。 1.数据集 一共五个字段，以tab隔开。分别是user编号，news编号，时间编号，新闻标题，对应当前月份的日（3就是3号） 2.代码部分
先来看下演示图 (1)算法说明 举个例子简单说明下算法，其实也比较简单，不妥的地方希望大家指正。我们有如下一条数据 [plain]view plaincopy 1.5738936 100649879 1394550848 MH370航班假护照乘客身份查明（更新） 11 5738936这名用户在11号看了“MH370航班假护照乘客...”这条新闻。我们通过jieba找出11号的热点词如下。
[plain]view plaincopy 1.失联 311 三周年马方偷渡客隐形护照吉隆坡航班护照者 我们发现“航班”、“护照”这两个keywords出现在新闻里。于是我们就推荐5738936这名用户，11号出现“航班”、“护照”的其它新闻。同时我们对推荐集做了处理，比如说5738936浏览过的新闻不会出现，热度非常低的新闻不会出现等。 （2）使用方法 整个系统采用一键式启动，使用起来非常方便。首先建立一个test 文件夹，然后在test里新建三个文件夹，注意命名要和图中的统一，因为新闻是有时效的，每一天要去分开来计算，要存储每一天的内容做成文档。test文档如下图，就可以自动生成。 使用的时候，要先在Global_param.py中设置好test文件夹的路径参数。一切设置完毕，只要找到wordSplite_test包下面的main()函数，运行程序即可。
《数据库原理及应用》课程设计 ——《新闻管理系统》数据库设计（参考答案） 题目解读： 系统功能需求: 1.新闻按栏目分类（只有一级栏目），每条新闻可归属多个栏目，每个栏目有多条新闻。 （实体新闻和栏目间是多对多关系，因此转换成关系模式时，该关系应为一个表） 2.每条新闻可包含多个图片，但无需按图片检索新闻； （所有图片链接可存放于一个字段中） 3.每条新闻可包含最多3个关键字，用于显示相关新闻； ~ （每个新闻包含3个字段，用于存储关键字） 4.用户可按栏目、新闻名称或关键字进行模糊或精确查询新闻； （新闻名称，关键字，栏目必须是单独的字段） 5.用户在浏览新闻的同时可对其进行评论，其评论信息将按时间顺序显示在新闻底部； （实体用户和新闻间的关系（评论）必须包含评论时间等字段，因此转换成关系模式时，评论应为一个表） 6.每位用户必须有用户名、密码等信息，用于验证用户登录； 7.每位用户归属一用户组，用于判断用户权限； （用户和用户组属于一对多关系，因此转换成关系模式时，无需用一个表来描述该关系，在用户表中加一字段，用户说明该用户隶属哪个用户组） 8.— 9.用户的权限有对栏目名称进行修改；对新闻进行新增、修改、删除等操作；对用户评论 进行删除等操作；对用户进行管理（修改密码、删除用户等）。 （权限定义应该是一个独立的表） 10.每个用户组拥有不同的权限；每个权限可属于多个用户组。 （用户组与权限是一个多对多的关系。它们间的关系应为一个表） <
1、根据系统需求设计表结构（如下图所示）表1新闻表(T_News) 表2栏目表(T_Column)
表3新闻栏目表(T_News_Column) 。 表4用户表(T_User) … 表5评论表(T_Comment)
ArcGIS中网络数据集的建立 1对道路中心线的要求 （1）平面相交的道路，在路口打断； 立体相交的道路，不在路口打断。 （2）相连的道路端点必须要捕捉；线的空间结构需正确，可以利用拓扑规则检查修改空间位置有误的要素； （3）图层必须包含的字段：NAME、LENGTH、Hierarchy、OneWay，这些字段是为了方便建立网络数据集。 2道路中心线的处理 3.1建立拓扑 注：拓扑只能在geodatabase中的dataset下建立，因此需要将shapefile格式的图层导入geodatabase中。 （1）打开Catalog，在指定目录下新建Personal Geodatabase，双击进入，
空白处右击，选择“New->Feature Dataset”，输入名称，最好不要有 空格，选择与道路中心线数据相同的坐标系统，一路默认； （2）双击进入Feature Dataset，空白处右击，选择“Import->Feature Class (Multiple)…”，打开导入数据对话框，Input Features下浏览选择需要 导入的道路中心线数据，点击OK进行导入；（若导入出错，可能是 因为道路中心线和新建的Geodatabase所在路径存在空格或中文字 符，将道路中心线和新建的Geodatabase都拷贝至盘符根目录下， 再进行导入操作） （3）Feature Dataset目录下，空白处右击，选择“New->Topology”，按照以下图示进行拓扑的建立；
（4）打开ArcMap，点击，添加新建立的拓扑，同时将道路中心线一起添加进地图窗口，Editor->Start Editing，根据错误指示进行修改。
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ https://www.doczj.com/doc/de5609409.html,的网站新闻管理系统设计与实现 数据库随着Internet的普及，越来越多的企业建立了自己的WWW网站，企业通过网站可以展示产品，发布最新动态，与用户进行交流和沟通，与合作伙伴建立联系，以及开展电子商务等。其中新闻管理系统是构成企业网站的一个重要组成部分，它担负着双层作用，一方面可以用来动态发布有关新产品或新开发项目，另一方面又可以及时向顾客公告企业经营业绩、技术与研发进展、特别推荐或优惠的工程项目、产品和服务，从而吸引顾客，扩大顾客群。传统的网站新闻管理方式有两种，一是静态HTML页面，更新信息时需要重新制作页面然后上传页面并修改相应链接，这种方式因为效率太低已不多用。二是基于ASP和脚本语言，将动态网页和数据库结合，通过应用程序来处理新闻，这是目前较为流行的做法。但是由于ASP本身的局限性使得系统有一些不可克服的缺陷，而采取了技术的系统性能上有了很大的改善，其主要表现在以下几方面： 1.由于ASP页面每次打开都必须经过先编译后解释的过程，所以页面在反复打开时速度没有任何提升，而页面只需要一次编译后不需要重新编译，直到该页面被修改或Web应用程序重新启动。这使得在多次访问时速度有了极大的提升。 2.由于ASP没有提供任何输出数据为内容的元件，所以在使用ASP 撰写数据库页面时只能借助ADO的RecordSet对象逐笔读取记录，而 1 / 16
个性化推荐系统软件说明书 一.软件背景 随着近年来互联网的飞速发展，个性化推荐已成为各大主流网站的一项必不可少服务。提供各类新闻的门户网站是互联网上的传统服务，但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比，新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。一个互联网用户可能不会在线购物，但是绝大部分的互联网用户都会在线阅读新闻。因此资讯类网站的用户覆盖面更广，如果能够更好的挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐，就能够产生更大的社会和经济价值。 初步研究发现，同一个用户浏览的不同新闻的内容之间会存在一定的相似性和关联，物理世界完全不相关的用户也有可能拥有类似的新闻浏览兴趣。此外，用户浏览新闻的兴趣也会随着时间变化，这给推荐系统带来了新的机会和挑战。因此，希望通过对带有时间标记的用户浏览行为和新闻文本内容进行分析，挖掘用户的新闻浏览模式和变化规律，设计及时准确的推荐系统预测用户未来可能感兴趣的新闻。 本软件就是用来实现根据用户数据,分析用户行为,为用户进行个性化推荐等功能. 二.软件环境 运行环境Windows XP/7/8 编译环境VS2010 三.运行参数 News_list:新闻列表 News_times:x新闻阅读次数 Step_correlation:一步转移数据 User_list:用户列表 Train_data:原始数据 附加数据:用户适应度 四.算法说明
人们常把事物的随机变化过程称作马尔可夫过程。它具有无后效性，即事物的将来呈什么状态、取什么值，仅与它现在的状态和取值有关，与它以前的状态和取值无关。马尔可夫链则是事物在连续一段时期内若干马尔可夫过程的总称，表明事物状态由过去到现在、由现在到将来，一环接一环，像一根链条。在预测领域，人们用其对预测对象各个状态的初始分布和各状态间的转移概率进行研究，描述状态的变化趋势，并由此来预测未来。由于新闻网页推荐方式的不同，可能导致链长不同的马尔科夫链的产生。其他不定因素诸如用户的浏览习惯也可能导致不同链长的马尔科夫链。 本软件使用了该思想，利用用户最后的阅读记录来进行推测。由于许多用户的新闻阅读数目有限，直接限制了链长的长度，所以我们从三阶马尔科夫链开始，作为尝试，但尝试后发现效果并没有提升,反而会出现因为条件过于苛刻而无法推荐的情况。 最终我们采取了一步马链的形式来作为推荐算法,流程图如下: 算法流程图
Geodatabase 数据库创建 1 Geodatabase概述 地理数据库(GeoDatabase）是为了更好的管理和使用地理要素数据，而按照一定的模型、规则组合起来的存储空间数据和属性数据的容器。地理数据库是按照层次性的数据对象来组织地理数据的，这些数据对象包括对象类和要素数据集（feature dataset）。 对象类(Object Classes)是指存储非空间数据的表格(Table)。在Geodatabase中，对象类是一种特殊的类，它没有空间特征，如：某块地的主人。在“地块”和“主人”之间，可以定义某种关系。 要素类(Feature Classes) 是具有相同几何类型和属性的要素的集合，即同类空间要素的集合。如河流、道路、植被、用地、电缆等。要素类之间可以独立存在，也可具有某种关系。当不同的要素类之间存在关系时，我们将其组织到一个要素数据集中(Feature dataset)。 要素数据集(Feature Dataset) 是共享空间参考系统的要素类的集合，即一组具有相同空间参考的要素类的集合。将不同的要素类放到一个要素数据集下的理由可能很多，但一般而言，在以下三种情况下，我们考虑将不同的要素类组织到一个要素数据集中：（1）当不同的要素类属于同一范畴。如：全国范围内某种比例尺的水系数据，其点、线、面类型的要素类可组织为同一个要素数据集。 （2）在同一几何网络中充当连接点和边的各种要素类，必须组织到同一要素数据集中。如：配电网络中，有各种开关、变压器、电缆等，它们分别对应点或线类型的要素类，在配电网络建模时，应将其全部考虑到配电网络对应的集和网络模型中去。此时，这些要素类就必须放在同一要素数据集下。 （3）对于共享公共几何特征的要素类，如：用地、水系、行政边界等。当移动其中的一个要素时，其公共的部分也要求一起移动，并保持这种公共边关系不变。此种情况下，也要将这些要素类放到同一个要素数据集中。 对象类、要素类和要素数据集是Geodatabase中的基本组成项。当在数据库中创建了目这些项目后，可以向数据库中加载数据，并进一步定义数据库，如建立索引，建立拓扑
基于内容的新闻推荐系统 一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。 抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混
合的推荐方法。 ①、协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。 比如说，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。 二、协同过滤的实现步骤： 1）、收集用户偏好 而要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且 2）、找到相似的用户或物品 当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后，我们可以根据用户喜好计算相似用户和物品，然后基于相似物品进行推荐，这就是最典型的CF 的分支之一——基于物品的CF。 3）、计算推荐——基于物品的CF 比如说，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A 的用户都喜欢物品C，
基于内容的新闻推荐系统 项目课题基于内容的新闻推荐系统 功能描述网络媒体中，新闻资讯的数量以近乎爆炸的速度增长，使广大网络新闻的读者受到“信息过载”和“信息迷航”问题的困扰。个性化新闻推荐系统 可以通过分析用户使用习惯，识别用户兴趣点，将用户感兴趣的新闻资讯推 荐给用户，过滤他们不感兴趣的内容，而我所作的这个推荐推荐系统就是为 了有效地缓解上述问题。 基于内容的新闻推荐系统：它将计算得到并推荐给用户一些与该用户已选择过的项目相似的内容。例如，当你在网上看新闻时，你总是阅读与IT相关的 文章，那么基于内容的新闻推荐系统就会给你推荐一些热门的IT方面的文章。 方法描述基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学 习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。 内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。 通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐，努力向客户推 荐与其以前喜欢的产品相似的产品。 在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目 的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经 网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据， 用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。 要实现内容推荐系统总体来说要经过4个大的步骤： 1、搜集数据， 2、过滤数据， 3、分析数据，4 输出结果。 技术难点难点1：如何实现新闻正文的过滤下载。 难点2：如何对新闻进行量化，并提取出关键词，最后完成数学建模。 难点3：如何利用基于内容的推荐技术为每个用户建立用户模型。 难点4：如何用编程语言实现这些软件功能，这便是该软件设计过程中最最困 难的一个难题。 一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。 抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混合的推荐方法。
#----R语言介绍--------# options() #显示选项设置情况 options(digits=4) #数字格式化为小数点后三位有效数字 install.packages("gclubs") #安装包 installed.packages() #查看已经安装的包 library("gclubs") #加载包 #----创建矩阵--------# cells<-c(1,16,24,68) rnames<-c("R1","R2") #为行命名 cnames<-c("C1","C2") #为列命名 mymatrix<-matrix(cells,nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(rnames,cnames)) mymatrix #----矩阵的下标--------# x<-matrix(1:10,nrow=2,byrow=TRUE) x x[1,c(3,5)] #第1行第3、第5个元素 x[,2] #抽取矩阵第二列 x[7] #单独下标是矩阵中元素个数的索引 x<-matrix(1:10,nrow=2,byrow=FALSE) x x[7] #在建立索引时，以先列后行的顺序(bycol)，而不管矩阵的建立是byrow or bycol #-------------建立数组-------------# dim1<-c("A1","A2") dim2<-c("B1","B2","B3") dim3<-c("C1","C2","C3","C4") z<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames=list(dim1,dim2,dim3)) #创建数组貌似没有byrow参数？z #-------------建立数据框--------------# #-- 数据框可以通过函数data.frame()创建： #-- mydata<-data.frame(col1,col2,col3,……) #-- 其中的列向量col1, col2, col3,…可为任何类型（如字符、数值、逻辑型） #-- 每一列数据的模式必须唯一，但可以将多个模式不同的列放在一起组成数据框patientID<-c(1,2,3,4) age<-c(23,36,29,53) diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1") status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor") patientdata<-data.frame(patientID,age,diabetes,status) patientdata #--------选取数据框中元素的三种方法------------# patientdata[1:2] patientdata[c("diabetes","status")] patientdata$age #-------------使用table生成列联表--------------# table(patientdata$diabetes,patientdata$status)
天津财经大学 本科毕业论文 题目：用户浏览新闻的模式分析及个性化新闻推荐系统 院系名称：理工学院 专业班级：计科1101... 学号：2011110709 姓名：康磊... 指导教师：陈钒 年月日
内容摘要 正文要与“内容摘要”四字之间空一行。“关键词”三字为四号黑体，加粗左对齐。关键词最多不能超过5个，字号为四号，字体为楷体。关键词之间要用分号隔开，这部分与摘要内容部分之间空一行。中文的内容摘要与关键词在一页，不标页码。 关键词：写作规范；排版格式；学位论文
目录 摘要................................................................ 错误！未定义书签。目录................................................................ 错误！未定义书签。 一、绪论......................................................... 错误！未定义书签。 （一）研究背景和意义 ............................ 错误！未定义书签。 （二）国内外研究现状 ............................ 错误！未定义书签。 （三）主要研究内容................................ 错误！未定义书签。 （四）本文的组织结构 ............................ 错误！未定义书签。 二、相关技术概述......................................... 错误！未定义书签。 （一）用户模型....................................... 错误！未定义书签。 1.1 用户模型的形式......... 错误！未定义书签。(主题表示法) 1.2 用户模型的建模技术...................... 错误！未定义书签。 （二）个性化推荐技术 ............................ 错误！未定义书签。 2.1 协同过滤推荐技术 ......................... 错误！未定义书签。 2.2 基于内容的推荐技术...................... 错误！未定义书签。 2.3 混合推荐技术 ................................ 错误！未定义书签。 （三）数据挖掘技术................................ 错误！未定义书签。 （四）小结.............................................. 错误！未定义书签。 三、用户浏览行为分析与建模....................... 错误！未定义书签。 （一）基于时间浏览的行为分析................ 错误！未定义书签。 （二）基于标题浏览的行为分析................ 错误！未定义书签。
简易新闻管理系统 一、实验要求 创建一个简单的新闻管理系统，其系统包括前台设计和后台设计，前台设计包括新闻栏目和公告栏目，新闻栏目中要显示新闻的详细内容和新闻内容列表，公告栏目中要显示公告的详细内容和公告内容列表。后台设计包括新闻栏目和公告栏目管理，新闻内容的维护以及公告内容的维护等操作。前台和后台操作，页面设计合理。数据库设计，模块划分，页面流程设计等。 数据库设计及说明 利用Microsoft SQL Server 2005建立数据库及其存储过程。这里给出两个必需的数据表，一是数据表News包含的字段有：编号、姓名、标题、关键字、内容、类型、来源部门和日期。字段说明如下： 二是数据表Reg包含的字段有：编号、姓名、密码、所属部门、电子邮箱和电话。字段说明如下： 二、主要功能模块描述 新闻管理系统是一种简单的新闻管理的网站，该网站包括了前台的显示界面和后台的管理界面。 前台界面主要是显示新闻的标题和公告，用户在前台可以方便的看见的当天的新闻概要及内容，还可以看到当天的新闻公告，如图 2.1所示。
图 2.1管理系统前台 显示新闻标题和内容功能：用户可以在网站上看到当天的新闻概要以及其详细内容。 显示新闻公告功能：用户可以在网站上看到当天的新闻公告。 后台界面主要是方便管理员对新闻的增加、修改和删除，如图3.2 所示。 图 2.2管理系统后台 三、主要页面流程 四、实验所使用技术总结 所使用的技术：C# SQL AJAX 技术总结：主要的代码构成为C#，数据库使用的是SQL数据库，还使用的AJAX技术。
下面以系统登录页面的编写为例给出主要事件和函数，说明该系统的开发过程。//IsRegUserOk函数：判断用户是否已经注册和密码是否正确 public bool IsRegUserOk() { string name=TextBoxName.Text.Trim(); string pwd=TextBoxPassword.Text.Trim(); //建立/打开数据库连接 SqlConnection conn=new SqlConnection(); conn.ConnectionString="server=(local);uid=sa;pwd=;database=jxdb"; conn.Open(); //建立sql字符串 string sql="select * from reg where name='"+name+"'"; SqlDataReader dr; SqlCommand cmd=new SqlCommand(sql,conn); dr=cmd.ExecuteReader(); //保留用户注册与否信息 bool isRegUserExist=dr.Read(); //关闭DataReader dr.Close(); //取得用户名的密码 string sqlBoth="select * from reg where name='"+name+"'"; sqlBoth+="and pwd='"+pwd+"'"; SqlCommand cmdBoth=new SqlCommand(sqlBoth,conn); SqlDataReader drBoth; drBoth=cmdBoth.ExecuteReader(); //保留用户名+密码同时存在信息 bool isBothExist=drBoth.Read(); //关闭DataReader drBoth.Close(); conn.Close(); //判断用户是否注册 if(!isRegUserExist) { Response.Write("