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荆棘人
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2018年1月8日
编程数学(A-2)-次方
摘要: 百度百科:次方。 特别是一个数的负次方需要注意。
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posted @ 2018-01-08 11:43 荆棘人
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2018年1月5日
编程数学(A-1)-对数
摘要: 百度百科:对数。
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posted @ 2018-01-05 14:16 荆棘人
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全文搜索(A-3)-推荐系统构建步骤
摘要: 用户研究 用户建模 系统建造
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posted @ 2018-01-05 11:03 荆棘人
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2018年1月4日
推荐系统论文阅读
摘要: 文章标题:推荐系统用户相似度计算方法研究 文章链接:http://www.docin.com/p-934409995-f2.html 阅读进度:阅读到第26页。 总阅读时间:
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posted @ 2018-01-04 18:53 荆棘人
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全文搜索(A-5)-推荐算法
摘要: 基于内容的推荐算法; 协同过滤推荐算法; 混合推荐算法; 基于内容的推荐算法做了如下假设:用户会喜欢和原来喜欢的物品相类似的项目。
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posted @ 2018-01-04 18:50 荆棘人
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全文搜索(A-4)-推荐系统架构
摘要: 推荐系统向用户推荐物品有三种情况。 推荐和用户已表示喜欢的物品相似的物品。 推荐和用户有相似偏好的用户喜欢的物品。 推荐包含用户偏好特征的物品。
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posted @ 2018-01-04 18:36 荆棘人
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全文搜索(A-3)-用户建模
摘要: 用户模型可以分为静态模型、动态模型、混合推荐用户模型。 静态模型往往通过显式方式收集用户偏好信息; 动态模型通过隐式方式收集用户偏好信息; 基于内容的用户系统的推荐模型; 关键字匹配,空间向量模型 协同过滤的用户推荐系统的模型;
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posted @ 2018-01-04 18:27 荆棘人
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全文索引(A-1)-用户数据收集(用户研究)
摘要: 推荐系统根据用户的信息和历史行为记录,构造出用户的个性化模型,再依据特定的推荐算法,向用户推荐其可能感兴趣的项目。 如何获取用户的偏好? 建议用户对一些指定项目进行评分,如对:小说、传记、技术书、图画、散文进行感兴趣评分,然后得到用户的偏好,分析用户这些偏好,为用户提供个性化推荐。 如果用户的信息非
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posted @ 2018-01-04 17:58 荆棘人
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全文搜索(AC-1)-互联网信息过载问题
摘要: 什么是信息过载? 信息检索技术是什么? 信息过滤技术是什么?
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posted @ 2018-01-04 16:44 荆棘人
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全文搜索(AB-2)-权重
摘要: 概念 权重是一个相对的概念,针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重是要从若干评价指标中分出轻重来,一组评价指标体系相对应的权重组成了权重体系。 释义 等同于比重 数值权重 编辑 加权平均数 如:学生期末总评是对学生平时成绩,期中考成绩,期末考成绩的综合评价,但是这
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posted @ 2018-01-04 16:42 荆棘人
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