个性化推荐系统代码
《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》
《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》一、引言随着信息技术的发展，教育领域正逐渐步入智能化时代。
其中，基于知识追踪的个性化习题推荐系统成为了一个研究热点。
该系统旨在根据学生的学习情况、知识掌握程度以及学习习惯，为其推荐适合的习题，从而提高学习效率和学习效果。
本文将详细介绍基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现过程。
二、研究背景与意义在传统的教学模式中，教师往往难以针对每个学生的实际情况进行个性化的教学。
而基于知识追踪的个性化习题推荐系统，可以通过分析学生的学习数据，为其推荐符合其知识掌握程度和学习需求的习题。
这样不仅可以提高学生的学习效率，还可以帮助学生更好地掌握知识，提高学习成绩。
同时，该系统还可以为教师提供教学辅助，帮助教师更好地了解学生的学习情况，从而进行针对性的教学。
三、相关技术综述1. 知识追踪技术：知识追踪技术是通过对学生的学习行为进行分析，从而追踪其知识掌握情况的技术。
该技术可以通过分析学生的答题数据、学习时间、正确率等数据，判断学生对知识的掌握程度。
2. 推荐系统：推荐系统是一种通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，为其推荐符合其需求的内容的技术。
在个性化习题推荐系统中，推荐系统可以根据学生的知识掌握情况和学习需求，为其推荐适合的习题。
3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，可以通过对大量数据进行训练，自动发现数据中的规律和模式。
在个性化习题推荐系统中，机器学习技术可以用于分析学生的学习数据，从而为其推荐适合的习题。
四、系统设计与实现1. 系统架构设计：本系统采用分布式架构，包括数据采集层、数据处理层、知识追踪层和推荐层。
其中，数据采集层负责收集学生的学习数据；数据处理层负责对数据进行清洗和预处理；知识追踪层负责分析学生的知识掌握情况；推荐层则根据学生的需求和知识掌握情况，为其推荐适合的习题。
2. 数据采集与处理：本系统通过对学生在学习过程中的答题数据、学习时间、正确率等数据进行采集，然后进行清洗和预处理。
如何用Java编写一个简单的推荐系统
如何用Java编写一个简单的推荐系统推荐系统是一种常见的应用技术，用于根据用户的喜好和行为，向用户推荐个性化的内容或商品。
它在电子商务、社交网络、音乐、视频等领域被广泛应用。
在本文中，将介绍如何用Java编写一个简单的推荐系统。
在开始之前，首先需要了解推荐系统的基本原理。
推荐系统通常基于两种模型：基于内容的推荐和协同过滤推荐。
基于内容的推荐主要根据用户过去的历史行为和内容特征，为用户推荐相似的内容。
而协同过滤推荐则根据用户和其他用户的行为和偏好，为用户推荐与其兴趣相似的内容。
在本文中，我们将重点介绍协同过滤推荐的实现。
具体来说，我们将使用基于用户的协同过滤算法，根据用户对物品的评分，寻找与用户相似的其他用户，并基于这些相似用户的评分，为用户推荐物品。
以下是一个简单的推荐系统的实现流程：1.数据准备：首先，我们需要准备一个用户-物品-评分的数据集。
该数据集包含了用户对物品的评分信息。
2.计算相似度：接下来，我们将计算用户之间的相似度。
一个常用的相似度度量指标是余弦相似度。
我们可以使用余弦相似度公式计算用户之间的相似度。
3.找到相似用户：根据计算出的相似度，找到与目标用户最相似的K个用户。
4.生成推荐列表：对于每个相似用户，计算其评分与目标用户相似度的加权平均值。
根据这些加权平均值，生成推荐列表。
下面是一个简单的Java代码示例，实现了上述的推荐系统流程：```javaimport java.util.HashMap;import java.util.Map;public class RecommendationSystem {//用户-物品-评分的数据集private static Map<String, Map<String, Double>> ratings = new HashMap<>();public static void main(String[] args) {//初始化数据集init();//目标用户String targetUser = "User1";//寻找相似用户Map<String, Double> similarities = findSimilarUsers(targetUser);//生成推荐列表Map<String, Double> recommendations = generateRecommendations(targetUser, similarities);//打印推荐列表for (Map.Entry<String, Double> entry : recommendations.entrySet()) {System.out.println("Item: " + entry.getKey() + ", Score: " + entry.getValue());}}private static void init() {//添加用户评分信息Map<String, Double> user1Ratings = new HashMap<>();user1Ratings.put("Item1", 3.5);user1Ratings.put("Item2", 4.0);user1Ratings.put("Item3", 2.5);ratings.put("User1", user1Ratings);Map<String, Double> user2Ratings = new HashMap<>();user2Ratings.put("Item1", 4.5);user2Ratings.put("Item2", 3.0);user2Ratings.put("Item3", 5.0);ratings.put("User2", user2Ratings);Map<String, Double> user3Ratings = new HashMap<>();user3Ratings.put("Item1", 2.5);user3Ratings.put("Item2", 4.0);user3Ratings.put("Item3", 4.5);ratings.put("User3", user3Ratings);}private static Map<String, Double>findSimilarUsers(String targetUser) {Map<String, Double> similarities = new HashMap<>();//计算与目标用户的相似度for (Map.Entry<String, Map<String, Double>> entry : ratings.entrySet()) {String user = entry.getKey();if (!user.equals(targetUser)) {double similarity = computeSimilarity(targetUser, user);similarities.put(user, similarity);}}return similarities;}private static double computeSimilarity(String user1, String user2) {Map<String, Double> user1Ratings = ratings.get(user1);Map<String, Double> user2Ratings = ratings.get(user2);//计算余弦相似度//省略计算过程double similarity = 0.0;return similarity;}private static Map<String, Double> generateRecommendations(String targetUser, Map<String, Double> similarities) {Map<String, Double> recommendations = new HashMap<>();for (Map.Entry<String, Map<String, Double>> entry : ratings.entrySet()) {String user = entry.getKey();if (!user.equals(targetUser)) {Map<String, Double> userRatings = entry.getValue();for (Map.Entry<String, Double> rating :userRatings.entrySet()) {String item = rating.getKey();double score = rating.getValue();//计算加权评分double weightedScore = similarities.get(user) * score;//添加到推荐列表if (!recommendations.containsKey(item)) {recommendations.put(item, weightedScore);} else {recommendations.put(item, recommendations.get(item) + weightedScore);}}}}return recommendations;}}```需要注意的是，以上代码只是一个简单的推荐系统的实现示例，实际的推荐系统会更加复杂，可能需要考虑更多的因素，如稀疏性、冷启动问题等。
基于Apriori算法的电子商务个性化推荐系统研究
第22卷第6期重庆科技学院学报(自然科学版)2020年12月基于Apriori算法的电子商务个性化推荐系统研究陶庆凤(闽南理工学院实践教学中心，福建石狮362700)摘要:研究基于April算法的电子商务个性化推荐系统。
通过该系统,可以实现对电商的日常交易行为大数据的挖掘，并为用户量身定制推荐相关内容。
实现该系统的关键是,在大型存储库中发现关联规则，并通过修改后的Apaoa技术将关联规则转换为用户偏好推荐。
在此基础上，根据权重对算法进行优化剪枝，以降低算法的复杂度,提高算法的实时性。
关键词:个性化；ApAoa算法；数据挖掘；电商系统中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号：1673-1980(2020)06-0062-03近年来，电商平台一直致力于通过海量的用户数据分析来深入了解客户的需求和期望，分组定义现有客户和潜在客户，从而强化营销策略的有效性及公司市场份额［1］o在互联网大数据的背景下，运用有效的数据挖掘和知识发现方法来实现对用户偏好的精准挖掘，也是电商公司的核心竞争力之一⑵'目前，市场上已出现了多种推荐系统［3-5］o推荐系统的主要任务是,推荐客户和选择合适的客户，预测特定客户对特定产品的喜好程度，以及识别客户感兴趣的产品列表。
Ozmutlu等人的研究表明，通过泊松采样选择的样本集统计数据能有效地代表整个数据集的特征，通过数据挖掘算法的聚类分析可识别某些相似度较高的实体组Schafer等人提出了一种使用聚类技术发现群组的不同方式［7］。
这两项研究中的算法都是基于相似性度量的不同定义来表示用户之间的亲密度，也可以根据用户执行的交易类型对其进行分组［8］。
吴雅琴等人基于\-means的算法研究引入了一种聚类挖掘算法⑼，能够有效地提高聚类质量和收敛速度，解决\-means聚类算法容易陷入局部最优陷阱的问题。
现有的算法研究多基于海量数据进行分析和挖掘，复杂度相对较高,所需数据特征较多；而用于中小型网站时，由于没有足够的数据积累，其实时,性、推荐效率都大受影响。
LLMRec-基于pormpt提示大语言模型(LLMs)的个性化基于内容的多模态推荐系统
WSDM2024: 多模态推荐系统与基于大语言模型(LLMs)的数据增强文章: Large Language Models with Graph Augmentation for Recommendation代码: github LLMRec一.问题与解决方案引入side information能够帮助缓解推荐系统的数据稀疏性问题，目前主流的推荐系统(比如：亚马逊，网飞)都引入模态side information来提升推荐的结果。
但是，side information的使用不可避免地会引入一些问题，比如：噪声，低质量。
受启发于LLM的知识储备和自然语言理解能力，用LLM增强side information为上述问题提供了解决方案。
具体地，我们使用LLM增强：i) u-i交互和ii)文本模态的信息（包括user画像和item属性）。
此外，为了保证增强的数据的可靠性，我们分别针对上述i)和ii)设计了u-i交互剪枝和item feature的MAE。
二.多模态推荐数据集(适用模型代码框架LLMRec, LATTICE, MMSSL, MICRO)该工作制作并公开了Netflix和MovieLens两个多模态数据集。
Netflix数据集Netflix是使用Kaggle网站上发布的原始Netflix Prize数据集制作的多模态数据集。
数据格式与多模态推荐的最新方法（如MMSSL、LATTICE、MICRO等）完全兼容。
对于文本模态，基础的信息包括‘title’，‘year’；视觉模态的图片则是根据电影的信息从网络爬取的海报。
文本模态以下三幅图片代表了（1）Kaggle网站上描述的有关Netflix的信息，（2）来自原始Netflix Prize 数据的文本信息，以及（3）由LLM增强的文本信息。
视觉模态视觉信息通过网络爬虫得到。
以下图片展示了通过使用Netflix Prize Data中的项目信息进行网络爬虫获取的海报。
电商行业个性化推荐系统解决方案优化方案
电商行业个性化推荐系统解决方案优化方案第一章：个性化推荐系统概述 (3)1.1 推荐系统定义 (3)1.2 推荐系统分类 (3)1.2.1 内容推荐（Contentbased Remendation） (3)1.2.2 协同过滤推荐（Collaborative Filtering） (3)1.2.3 混合推荐（Hybrid Remendation） (3)1.2.4 深度学习推荐（Deep Learningbased Remendation） (3)1.3 个性化推荐系统的重要性 (3)1.3.1 提高用户体验 (3)1.3.2 提升转化率 (4)1.3.3 增加用户粘性 (4)1.3.4 促进商品多样性 (4)1.3.5 提高运营效率 (4)第二章：用户行为数据采集与分析 (4)2.1 用户行为数据类型 (4)2.2 数据采集方法 (4)2.3 数据预处理与清洗 (5)2.4 用户画像构建 (5)第三章：推荐算法选择与优化 (5)3.1 常见推荐算法介绍 (5)3.1.1 内容推荐算法 (5)3.1.2 协同过滤算法 (6)3.1.3 深度学习推荐算法 (6)3.1.4 混合推荐算法 (6)3.2 算法适用场景分析 (6)3.2.1 内容推荐算法适用场景 (6)3.2.2 协同过滤算法适用场景 (6)3.2.3 深度学习推荐算法适用场景 (6)3.2.4 混合推荐算法适用场景 (6)3.3 算法优化策略 (6)3.3.1 算法融合 (6)3.3.2 特征工程 (7)3.3.3 负采样 (7)3.3.4 冷启动优化 (7)3.4 算法效果评估 (7)3.4.1 准确率评估 (7)3.4.2 覆盖率评估 (7)3.4.3 多样性评估 (7)3.4.4 新颖性评估 (7)3.4.5 冷启动评估 (7)第四章：推荐系统冷启动问题解决 (7)4.1 冷启动问题定义 (7)4.2 冷启动解决方案 (7)4.3 冷启动问题优化策略 (8)第五章：推荐结果多样性优化 (8)5.1 结果多样性定义 (8)5.2 多样性优化方法 (8)5.2.1 物品属性多样性 (9)5.2.2 物品来源多样性 (9)5.2.3 用户群体多样性 (9)5.3 多样性优化效果评估 (9)第六章：推荐系统实时性与效率优化 (10)6.1 实时性优化方法 (10)6.1.1 数据流处理技术 (10)6.1.2 缓存策略 (10)6.1.3 异步处理与并行计算 (10)6.2 效率优化方法 (10)6.2.1 特征工程 (10)6.2.2 模型简化与压缩 (11)6.2.3 算法优化 (11)6.3 实时性与效率优化效果评估 (11)第七章：推荐系统可解释性增强 (11)7.1 可解释性定义 (11)7.2 可解释性增强方法 (11)7.2.1 透明度增强 (11)7.2.2 解释性增强 (12)7.2.3 交互式增强 (12)7.3 可解释性增强效果评估 (12)第八章：用户反馈与推荐系统迭代 (12)8.1 用户反馈类型 (13)8.2 反馈处理方法 (13)8.3 推荐系统迭代策略 (13)第九章：跨域推荐与多任务学习 (14)9.1 跨域推荐定义 (14)9.2 多任务学习介绍 (14)9.3 跨域推荐与多任务学习应用 (14)9.3.1 跨域推荐应用 (14)9.3.2 多任务学习应用 (15)第十章：个性化推荐系统在电商行业的实践 (15)10.1 电商行业个性化推荐需求分析 (15)10.2 成功案例分析 (15)10.3 实践中的挑战与解决方案 (16)第一章：个性化推荐系统概述1.1 推荐系统定义推荐系统作为信息检索和机器学习领域的重要应用，旨在帮助用户在信息过载的环境下发觉感兴趣的内容。
旅游线路个性化推荐系统开发方案
旅游线路个性化推荐系统开发方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 系统概述 (3)第二章需求分析 (3)2.1 功能需求 (3)2.1.1 用户注册与登录 (3)2.1.2 旅游线路推荐 (4)2.1.3 线路定制 (4)2.1.4 预定与支付 (4)2.1.5 评价与反馈 (4)2.2 非功能需求 (4)2.2.1 系统稳定性 (4)2.2.2 数据安全 (4)2.2.3 界面友好 (4)2.2.4 响应速度 (4)2.2.5 兼容性 (4)2.3 用户画像分析 (4)2.3.1 用户年龄段 (4)2.3.2 用户地域分布 (5)2.3.3 用户消费水平 (5)2.3.4 用户出行偏好 (5)2.3.5 用户评价与反馈 (5)第三章系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.1.1 系统架构概述 (5)3.1.2 技术选型 (5)3.2 数据库设计 (6)3.2.1 数据表结构 (6)3.2.2 数据库关系 (7)3.3 界面设计 (7)3.3.1 页面布局 (7)3.3.2 功能模块 (7)第四章算法研究与选择 (7)4.1 推荐算法概述 (7)4.2 常用推荐算法分析 (8)4.2.1 内容推荐算法 (8)4.2.2 协同过滤推荐算法 (8)4.2.4 混合推荐算法 (8)4.3 算法选择与优化 (8)4.3.1 算法选择 (8)4.3.2 算法优化 (8)4.3.3 实现与评估 (9)第五章用户行为分析与建模 (9)5.1 用户行为数据收集 (9)5.2 用户行为特征提取 (10)5.3 用户行为建模 (10)第六章系统开发与实现 (10)6.1 开发环境与工具 (10)6.2 关键技术与实现 (11)6.3 系统测试与优化 (12)第七章系统安全与功能 (12)7.1 安全策略设计 (12)7.1.1 物理安全 (12)7.1.2 数据安全 (12)7.1.3 网络安全 (13)7.2 功能优化策略 (13)7.2.1 数据库优化 (13)7.2.2 代码优化 (13)7.2.3 网络优化 (13)7.3 安全功能测试 (13)第八章系统部署与维护 (14)8.1 系统部署策略 (14)8.2 系统运维管理 (14)8.3 系统升级与维护 (15)第九章系统评估与改进 (15)9.1 评估指标体系 (15)9.2 系统功能评估 (16)9.3 改进措施与建议 (16)第十章结论与展望 (17)10.1 项目总结 (17)10.2 不足与挑战 (17)10.3 未来研究方向 (18)第一章引言1.1 项目背景社会经济的发展和人民生活水平的不断提高，旅游已成为人们休闲娱乐的重要方式。
个性化推荐算法代码介绍
3
col = np.tile(np.arange(len(df.columns)), len(df))
4
sparse_data = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(len(df), len(df.coluБайду номын сангаасns)))
3
计算余弦相似度
计算余弦相似度
user_similarity = cosine_similarity(sparse_data)
首先，我们需要导入一些必要的 库
然后，我们假设有一个用户-项 目评分矩阵df，其中每一行代 表一个用户，每一列代表一个 项目，矩阵中的值表示用户对 项目的评分。我们将使用这个 矩阵来计算用户之间的相似度
1
假设的评分矩阵
假设的评分矩阵
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5),
1
columns=
2
[
3
'Item1', 'Item2', 'Item3', 'Item4', 'Item5'])
2
转换成稀疏矩阵以 进行计算
转换成稀疏矩阵以进行计算
1 data = df.values
2
row = np.repeat(np.arange(len(df)), len(df.columns))
xxxxxxxxx
个性化推荐算 法代码介绍 xxxxxx：xxx
xxxxxxxxx
-
1 假设的评分矩阵 2 转换成稀疏矩阵以进行计算 3 计算余弦相似度
个性化推荐算法代码介绍
在当今的大数据时代，个性化推荐系统在许多领域中发挥着越来越重要的作用，如电子商 务、电影推荐、新闻推荐等。这些系统依赖于复杂的机器学习模型来为用户提供个性化的 推荐。下面是一个简单的个性化推荐系统的Python代码示例，使用了协同过滤算法(基于 用户)
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计目录第一节总体架构设计 (3)一、数据采集层 (3)二、数据处理层 (5)三、数据分析层 (7)四、服务提供层 (9)五、用户交互层 (11)第二节功能模块划分 (13)一、用户管理模块 (13)二、课程内容管理模块 (15)三、数据分析与挖掘模块 (17)四、个性化推荐模块 (19)五、反馈与评价模块 (21)声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
第一节总体架构设计一、数据采集层在线教育个性化学习推荐系统的核心在于对大数据的采集、处理和应用。
数据采集层作为整个系统的基石，负责收集各类数据，为后续的个性化学习推荐提供数据支持。
（一）数据源1、在线教育平台用户数据：收集用户的注册信息、学习进度、成绩、反馈等数据。
2、学习内容数据：包括课程描述、知识点、习题、答案等与学习资源相关的数据。
3、用户行为数据：记录用户在学习过程中的点击、浏览、搜索、点赞、评论等行为数据。
4、外部数据：引入社会热点、行业动态、考试信息等外部数据，丰富系统数据源。
（二）数据收集技术1、爬虫技术：通过爬虫程序从各类在线教育网站、社交媒体等渠道收集相关数据。
2、API接口：与第三方服务供应商建立API接口，实现数据的自动收集和传输。
3、数据分析工具：利用数据分析工具对数据进行预处理、清洗和整合，确保数据质量。
4、数据存储技术：采用分布式存储技术，确保大规模数据的存储和高效访问。
（三）数据预处理1、数据清洗：去除重复、错误、无关数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式和标准。
3、特征提取：从原始数据中提取关键特征，为后续的模型训练提供有效数据。
4、数据加密：对敏感数据进行加密处理，保护用户隐私和数据安全。
数据采集层作为在线教育个性化学习推荐系统的第一道关卡，其重要性不言而喻。
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Newstj.h#include<string>using namespace std;class newsdy{public:string newsid;int times;newsdy *next;newsdy();};class newstj{public:int sum;string newsid;newstj *next;newsdy *NDYnext;newstj();};Newstj.cpp#include"StdAfx.h"#include"newstj.h"newsdy::newsdy(){newsid=" ";times=0;next=NULL;}newstj::newstj(){newsid=" ";next=NULL;sum=0;NDYnext=new newsdy;}Recommend.h// Recommend.h : PROJECT_NAME 应用程序的主头文件//#pragma once#ifndef __AFXWIN_H__#error "在包含此文件之前包含“stdafx.h”以生成 PCH 文件" #endif#include"resource.h"// 主符号// CRecommendApp:// 有关此类的实现，请参阅 Recommend.cpp//class CRecommendApp : public CWinApp{public:CRecommendApp();// 重写public:virtual BOOL InitInstance();// 实现?DECLARE_MESSAGE_MAP()};extern CRecommendApp theApp;Recommend.cpp// Recommend.cpp : 定¡§义°?应®|用®?程¨¬序¨°的Ì?类¤¨¤行D为a。
¡ê//#include"stdafx.h"#include"Recommend.h"#include"RecommendDlg.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif// CRecommendAppBEGIN_MESSAGE_MAP(CRecommendApp, CWinApp)ON_COMMAND(ID_HELP, &CWinApp::OnHelp)END_MESSAGE_MAP()// CRecommendApp 构造CRecommendApp::CRecommendApp(){// 支持重新启动管理器m_dwRestartManagerSupportFlags = AFX_RESTART_MANAGER_SUPPORT_RESTART;// TODO: 在此处添加构造代码// 将?所¨´有®D重?要°a的Ì?初?始º?化¡¥放¤?置?在¨² InitInstance 中D }// 唯¡§一°?的Ì?一°?个? CRecommendApp 对?象¨®CRecommendApp theApp;// Recommend.cpp : 定¡§义°?应®|用®?程¨¬序¨°的Ì?类¤¨¤行D为a。
¡ê//#include"stdafx.h"#include"Recommend.h"#include"RecommendDlg.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif// CRecommendAppBEGIN_MESSAGE_MAP(CRecommendApp, CWinApp)ON_COMMAND(ID_HELP, &CWinApp::OnHelp)END_MESSAGE_MAP()// CRecommendApp 构1造¨¬CRecommendApp::CRecommendApp(){// 支¡ì持?重?新?启?动¡¥管¨¹理¤¨ª器¡Âm_dwRestartManagerSupportFlags = AFX_RESTART_MANAGER_SUPPORT_RESTART;// TODO: 在¨²此ä?处ä|添¬¨ª加¨®构1造¨¬代䨲码?，ê?// 将?所¨´有®D重?要°a的Ì?初?始º?化¡¥放¤?置?在¨² InitInstance 中D}// 唯¡§一°?的Ì?一°?个? CRecommendApp 对?象¨®CRecommendApp theApp;// CRecommendApp 初?始º?化¡¥BOOL CRecommendApp::InitInstance(){// 如¨?果?一°?个?运?行D在¨² Windows XP 上¦?的Ì?应®|用®?程¨¬序¨°清?单Ì£¤指?定¡§要°a// 使º1用®? ComCtl32.dll 版ã?本À? 6 或¨°更¨¹高?版ã?本À?来¤¡ä启?用®?可¨¦视º¨®化¡¥方¤?式º?，ê?//则¨°需¨¨要°a InitCommonControlsEx()。
¡ê否¤?则¨°，ê?将?无T法¤¡§创ä¡ä建¡§窗ä¡ã口¨²。
¡êINITCOMMONCONTROLSEX InitCtrls;InitCtrls.dwSize = sizeof(InitCtrls);// 将?它¨¹设¦¨¨置?为a包㨹括¤¡§所¨´有®D要°a在¨²应®|用®?程¨¬序¨°中D使º1用®?的Ì?// 公?共2控?件t类¤¨¤。
¡êInitCtrls.dwICC = ICC_WIN95_CLASSES;InitCommonControlsEx(&InitCtrls);CWinApp::InitInstance();AfxEnableControlContainer();// 创ä¡ä建¡§ shell 管¨¹理¤¨ª器¡Â，ê?以°?防¤¨¤对?话¡ã框¨°包㨹含?// 任¨?何? shell 树º¡Â视º¨®图ª?控?件t或¨° shell 列¢D表À¨ª视º¨®图ª?控?件t。
¡êCShellManager *pShellManager = new CShellManager;// 标À¨º准Á?初?始º?化¡¥// 如¨?果?未¡ä使º1用®?这a些?功|能¨¹并¡é希¡ê望ª?减?小?// 最Á?终?可¨¦执¡ä行D文?件t的Ì?大䨮小?，ê?则¨°应®|移°?除y下?列¢D// 不?需¨¨要°a的Ì?特¬?定¡§初?始º?化¡¥例¤y程¨¬// 更¨¹改?用®?于®¨²存ä?储ä¡é设¦¨¨置?的Ì?注Á¡é册¨¢表À¨ª项?// TODO: 应®|适º¨º当Ì¡À修T改?该?字Á?符¤?串ä?，ê?// 例¤y如¨?修T改?为a公?司?或¨°组Á¨¦织¡¥名?SetRegistryKey(_T("应®|用®?程¨¬序¨°向¨°导Ì?生¦¨²成¨¦的Ì?本À?地Ì?应®|用®?程¨¬序¨°"));CRecommendDlg dlg;m_pMainWnd = &dlg;INT_PTR nResponse = dlg.DoModal();if (nResponse == IDOK){// TODO: 在¨²此ä?放¤?置?处ä|理¤¨ª何?时º¡À用®?// “¡ã确¨¡¤定¡§”¡À来¤¡ä关?闭À?对?话¡ã框¨°的Ì?代䨲码?}else if (nResponse == IDCANCEL){// TODO: 在¨²此ä?放¤?置?处ä|理¤¨ª何?时º¡À用®?// “¡ã取¨?消?”¡À来¤¡ä关?闭À?对?话¡ã框¨°的Ì?代䨲码?}// 删¦?除y上¦?面?创ä¡ä建¡§的Ì? shell 管¨¹理¤¨ª器¡Â。