社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集算法的設(shè)計軟件工程課程設(shè)計報告-資料下載頁
2025-08-04 04:32本頁面
【正文】 /n)(Σy2(Σy)2/n))。 double sd = sxy sx * sy / n。 double sm = ((sx2 (sx, 2) / n) * (sy2 (sy, 2) / n))。 return (sm == 0 ? 1 : sd / sm)。 } /** * @return double * @param pm1 * @param pm2 * @Description獲取兩個用戶之間的歐幾里得距離,距離越小越好 */ public static double getEuclidDistance(MapString, Integer pm1, MapString, Integer pm2) { double totalscore = 。 for (EntryString, Integer test : ()) { String key = ()。 Integer a1 = (key)。 Integer b1 = (key)。 if (a1 != null amp。amp。 b1 != null) { double a = (a1 b1, 2)。 totalscore += (a)。 } } return (totalscore)。 } /** * @return String * @param simUserObjMap * @param simUserSimMap *@Description根據(jù)相關(guān)系數(shù)得到推薦物品 */ public static String getRemend(MapString, MapString, Integer simUserObjMap, MapString, Double simUserSimMap) { MapString, Double objScoreMap = new HashMapString, Double()。 for (EntryString, MapString, Integer simUserEn : ()) { String user = ()。 double sim = (user)。 for (EntryString, Integer simObjEn : ().entrySet()) { double objScore = sim * ()。 String objName = ()。 if ((objName) == null) { (objName, objScore)。 }else { double totalScore = (objName)。 (objName, totalScore + objScore)。 } } } ListEntryString, Double enList = new ArrayListEntryString, Double(())。 (enList, new ComparatorString, Double() { public int pare(String, Double o1, String, Double o2) { Double a = () ()。 if (a == 0) { return 0。 }else if (a 0) { return 1。 }Else { return 1。 } } })。 return (() 1).getKey()。 } } 簡單測試結(jié)果：圖43 結(jié)果示意圖結(jié)論這一次我們的題目是新課題，對于本科生的我們真的難度很大。社交網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)研究前沿。最新技術(shù)一直是專家學(xué)者保持著。網(wǎng)上的資料很少。而我們又沒有這方面的基礎(chǔ)。因此對我們做這次課程設(shè)計造成很多困難。不過，通過這次課程設(shè)計實踐，我們了解了網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理流程，細(xì)致研究了基于用戶的協(xié)同過濾算法，讓我們對社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集又有了新的認(rèn)識。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時代最常提及的。若我們以后從事這方面工作，這次課程設(shè)計為我們提供了良好的開端。參考文獻(xiàn)[1] 黃延煒，[J].信息安全與通信保密,2013,(6)。7173.[2] [D].北京。北京交通大學(xué),2012.[3] Mark (第3版),2009.[4] ,2010. 24
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