曹守鑫

摘要： 简单点说1.copy.copy浅拷贝只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。2.copy.deepcopy深拷贝拷贝对象及其子对象用一个简单的例子说明如下：>>>importcopy>>>a=[1,2,3,4,['a','b','c']]>>>b=a>>>c=copy.copy(a)>>>d=copy.deepcopy(a)很容易理解：a是一个列表，表内元素a[4]也是一个列表（也就是一个内部子对象）；b是对a列表的又一个引用，所以a、b是完全相同的，可以 阅读全文

摘要： 给用户推荐没有买过的项目物品描述文件（或用户）之间的关系，并且利用这些信息改善进入的项目与描述文件（或用户）间匹配的过滤技术，成为协同过滤技术。协同过滤通常是推荐系统的组成部分之一。推荐系统利用协同过滤算法推荐项目（如书籍或电影）。许多主要的商业站点，如Amazon.com和Netflix，都充分利用推荐系统为用户提供推荐的产品列表，以期望用户能够看到他可能喜欢尚未了解的产品。对终端用户和搜索引擎都非常有价值协同过滤算法分析：1. 根据协同过滤算法的分析，可以划分为：基于用户相似度和基于条目相似度的推荐系统方法2. 基于用户相似度的推荐算法介绍： 1》获取用户评分，建立矩阵，将没有评分的项目. 阅读全文

摘要： 推荐算法1. 基于内容的推荐基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。主要是从两个方法来描述基于内容的推荐方法：启发式的方法和基于模型的方法。启发式的方法就是用户凭借经验来定义相关的计算公式，然后再根据公式的计算结果和实际的结果进行验证，然后再不断修改公式以达到最终目的。而对于模型的方法就是根据以往的数据作为数据集，然后根据这个数据集来学习出一个模型。一般的推荐系统中运用到的启发式的方法就是使用tf-idf的方法来计算，跟还有tf-idf的方法计算出这个文档中出现权重比较高的关键字作为描述 阅读全文