文件名称：Recommendation-Engine:实习项目
文件大小：130KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-08-09 18:23:02
Python
推荐引擎 实习项目 该项目涉及对不同关键字搜索的空间域推荐。 该引擎拥有对 neo4j 服务器的基于线程的搜索。 对于单个查询，我们尝试创建多个线程并在不同域中搜索数据库。 最初，在引擎中，我们仅在两个域中进行搜索（按名称和按类型） 对于用户进行的每种类型的搜索，结果都显示在基于两个类别的文档排名上。 他们是 ： The randomness of the places in the particular category in the vicinty The relatedness of the place with the types (Name based search). 随机性意味着搜索结果的可用性。 首先显示易于获得且与搜索查询几乎相关的类型。 我们还添加了一项根据排名对地点进行聚类的规定，因此它也有助于在未来更好地响应搜索查询的参数。 随机性是根据给定空间域中相
【文件预览】：
Recommendation-Engine-master
----doc_search.py(254B)
----view.py(2KB)
----searching.py~(0B)
----view.pyc(2KB)
----records.json(12KB)
----cluster.pyc(1KB)
----searching.py(651B)
----get_Res.py~(977B)
----get_Res.py(1KB)
----front-end()
--------server.py(3KB)
--------records.json(12KB)
--------templates()
--------static()
--------cypher(640B)
----view.py~(2KB)
----get_all_entities.py~(509B)
----#search_sync.py#(2KB)
----search_sync.py~(2KB)
----cluster.py(1KB)
----spatial()
--------analyze.pyc(563B)
--------spatial.Rproj(205B)
--------delhi_randomness.csv(7KB)
--------.~lock.hyd_randomness.csv#(94B)
--------analyze.py~(1KB)
--------chennai_randomness.csv(4KB)
--------ano.r(2KB)
--------.~lock.chennai_randomness.csv#(94B)
--------hyd_randomness.csv(4KB)
--------.Rproj.user()
--------analyze.py(1KB)
----indexing.py(5KB)
----tree_search.py(657B)
----search_sync.py(2KB)
----docs_elastic.py(636B)
----get_all_entities.pyc(629B)
----getclasses.py(725B)
----index_docs.py(564B)
----get_all_entities.py(516B)
----README.md(2KB)
----alchemyapi_python()