基于物品的协同过滤算法 (mapreduce)
基于物品的协同过滤算法 (mapreduce)
博客推荐系统是向用户推荐可能感兴趣的博客的系统。分为游客状态和登录状态(功能:展示最新的博客、推荐热度最高的博客、按分类推荐博客、登录注册、点赞收藏、修改个人资料、发表管理博客、管理收藏的博客以及针对用户喜好推荐博客。)。压缩包中有博客数据采集的爬虫代码、建立数据表所需的数据、建表语句、Javaweb项目文件、MapReduce项目文件(推荐算法,基于物品的协同过滤算法)和打包好的jar包、自动化执行推荐算法的shell脚本。可作为javaweb或Hadoop结课作业的参考。
使用ID3决策树:先运行cut_data.py划分训练集和测试集。然后运行tree_main.py。 使用随机森林:运行forest.py即可。 注:,含有数据集,使用前要修改代码中数据集的路径。
最佳置换算法、先进先出置换算法、最近最久未使用置换算法(LRU) 在一个请求分页系统中,分别采用最佳置换算法、先进先出置换算法、最近最久未使用置换算法(LRU)时,假如一个作业的页面走向为4、3、2、1、4、3、5、4、3、2、1、5,当分配给该作业的物理块数M分别为3和4时,试计算在访问过程中所发生的缺页次数和缺页率,并比较所得结果。