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一项必不可少的服务。个性化推荐就是通过用户历史行为，分析用户的兴趣偏好，为用户实现个人感兴趣信息的私人定制，并根据实时的用户需求为用户提供个性化服务。新闻是互联网上的传统服务，新闻网站每天都会产生大量的新闻与浏览数据，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。因此新闻资讯类网站的用户覆盖面更广，如果能更好地挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐，就能为新闻网站类企业带来更大的经济效益。   为了满足不同类型用户的网络资讯需求，提升用户浏览新闻体验。本案例基于用户浏览记录数据集，探索分析了用户的浏览行为，根据不同用户的浏览行为，为其提供个性化的新闻推荐。 前置课程：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python机器学习实战

一、课程简介       一、课程简介      《企业项目实战：电子商务网站智能推荐服务》课程适合教学和学习数据挖掘技术在电商行业的项目应用。

分析线上课程的受欢迎程度，构建课程智能推荐模型，为教育平台的线上推荐服务提供策略。  

中国自古以来就是一个农业大国，农业关系到国计民生，是国民经济的支柱产业。农产品价格是否合理，不仅影响农业生产的发展，农产品的流通、消费和农民的收入水平，而且影响工业品的成本和价格，影响国家同农民之间、城乡人民之间以及农民内部的物质利益关系，对整个社会经济生活的安定也关系重大。 与其他一般商品不同，农产品价格受到气候、供求关系、宏观经济等因素的影响后波动性较大。近年来，有关国内农产品涨价的信息频频见诸媒体，有些城市已经吃不到3元以下的蔬菜了，而春节前批发价只有五六元一斤的绿豆，如今接近10元钱。最疯狂的涨价产品是大蒜，借“甲流”概念疯涨过后，又卷土重来，据报道，河南大蒜身价短时间内涨了100倍。针对波动幅度如此之大的农产品价格，能否对其进行宏观调控与管理，不仅关系到广大农民的生计问题，更是影响国计民生的头等大事。 如果能够通过大量历史数据的分析，预测未来的价格走势，就能为决策者提供更有力的数据支持，从而制定出更为科学合理的政策。 前置课程建议： Python编程基础 Python数据分析与应用 Python机器学习实战

一、课程简介       目前常用的智能客服应用的原理是：先建立好标准问题--答案库，每个标准问题都对应一个标准回答；当客户提出问题后，系统经过一定的规则运算，将客户提问和标准问题关联起来，再把对应的标准回答反馈给客户

1.项目背景      为了推动农村电商高质量发展，实现乡村振兴，深入剖析当前农村电商发展存在的突出问题，探索新的发展路径，农村电商“智能菜篮子”等相关程序应运而生，成为了推动农村电商发展、助力乡村振兴的重要手段

近年来，随着互联网与通信技术的高速发展，学习资源的建设与共享呈现出新的发展趋势，各种网课、慕课、直播课等层出不穷，各种在线教育平台和学习应用纷纷涌现。尤其是2020年春季学期，受新冠疫情影响，在教育部“停课不停学”的要求下，网络平台成为“互联网+教育”成果的重要展示阵地。因此，如何根据教育平台的线上用户信息和学习信息，通过数据分析为教育平台和用户提供精准的课程推荐服务就成为线上教育的热点问题。 本项目提供了某教育平台近两年的运营数据，希望各学员根据这些数据，为平台制定综合的线上课程推荐策略，以便更好地服务线上用户。 本项目主要涉及技术为利用pandas库进行数据预处理，利用matplotlib、pyecharts等库进行数据可视化，以及利用协同过滤算法给出综合推荐策略。

2.项目目标        本项目旨在利用人工智能技术开筛选多种与疾病相关的语音特征，运用人工智能算法构建帕金森疾病诊断模型，使用评估方法对比多种算法的诊断效果，选取最优模型。