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宾馆管理系统C#完整源代码

于 2022-02-07 发布 文件大小:740.91 kB
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代码说明:

本课题来自金海湖度假村的实际业务需求。金海湖度假村是一家从事旅游休闲工作的私营性质的企业,金海湖度假村是以休闲、娱乐、度假与团队会务活动为主要业务的星级休闲度假场所,该假村现有市、区级民俗旅游专业村4个,民俗接待户190余家。度假村拥有多种客房,设有卫生间;备有彩电,闭路电视;还配有多功能厅,休闲室,室外游泳池,可同时容纳近百人就餐。游客可在金海湖公园进行多种水上娱乐项目,就近游览黄崖关长城,京东大峡谷,京东大溶洞等著名旅游景点,是居家周末郊游,休闲疗养和召开小型工作会议的绝好选择。由于旅游休闲人数日益增多和度假村规模的扩大,而其客房管理方面没有实现信息化管理,导致相关人员及客房信息滞后,人力资源浪费等等。其客房管理部门急需一个客房管理系统。本课题为该度假村设计与开发其客房管理系统。该度假村准备运用本课题的研究与开发结果来解决其旅客入住管理繁琐与消息滞后的问题。

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  • tf-idf Java实现,还是很不错的
    资源描述TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar,用其进行分词,插件和测试文件可以从这里下载
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