最近项目用到了某专业热门学科的知识网统计分析，先总结一下热门主题的分析流程： 1.根据权威论文期刊网站的文章发表情况，统计某学科/专业的热门主题 2.解析该网站的html代码，从中获取数据 3.首先对热门主题进行拆解分词，得到一个列表 4.统计词频并去重 5.对得到的词频字典进行两两键值
协同过滤（英语：Collaborative Filtering，简称CF），简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的
题意：给出两个序列，让我们进行配对，配对的时候，我们可以在其中加空数；两个序列都可以 题意给出每种配对的权值，让我们求如何配对权值最大 思路：我们先预处理出配对的权值情况，再预处理出当两个序列各自没开始匹配，而另外一个序列匹配的多少个空数的情况 为何？因为我们从1
作为Mac用户，您会发现Mac上充满了重复的照片，这些照片以不同的名称存储在不同的文件中。今天的文章就是关于“如何在Mac上查找和删除相似或重复的照片？”由于其系统功能，当您将照片上传到Mac或拍摄屏幕截图时，Mac会自动创建重复副本，而无需任何原因。这些相似或重复的照片日复一日地占用
搭建智能客服系统简介 一个简单的基于问答库的问答系统如下： 用户输入query，系统计算query与问题的相似度，返回最相似的question所对应的答案。 这里的核心就在于怎么衡量query和问题的相似度，关于这部分内容后面会详细介绍。我们先看下搭建一个简单的智能客服系统的流程 关于每个模
public static void main(String[] args) { //要比较的两个字符串 String str1 = "我去玩让他的给对方郭德纲的更多"; String str2 = "我玩去的风格的的覆盖的的覆盖的地方g"; long start = System.currentTimeMillis(); levenshtein(str1.toLowerCase(),str2.toLowerCa
任务：现有特征矩阵X∈RN×FX\in R^{N\times F}X∈RN×F，N为样本个数，F为特征大小，需要计算相似度矩阵AAA，Aij=AjiA_{ij}=A_{ji}Aij=Aji为第i个样本和第j个样本的相似度，利用欧式距离求解两个样本间的距离： Aij=Aji=∑f=1F(Xif−Xjf)2A_{ij}=A_{ji}=\sum_{f=1}^{F}(X_{if}-X_{jf
这篇文章主要介绍了Python中实现结构相似的函数调用方法,本文讲解使用dict和lambda结合实现结构相似的函数调用,给出了不带参数和带参数的实例,需要的朋友可以参考下 python的dict用起来很方便，可以自定义key值，并通过下标访问，示例如下： >>> d = {'key1':'value1', ... 'key2':
某图片网站整合yolo图片特征相似图片获取 近日接手一图片网站,维护有200w张左右的摄影图片,整体部署在阿里云,其中图片文件保存在OSS-保存有加水印预览图/不同尺寸的裁剪图/原图等,RDS数据库-保存相关交易/用户等系统数据,两台负载均衡的ECS主机,部署php/java服务,nginx,es等. 原
本文是对《LINE：Large-scale Information Network Embedding》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。 文章目录Title总结1 一阶二阶相似度2 LINEFirst-order Proximity（仅能作用于无向图）：Second-order Proximity（有向无向都可作用）：3 模型优化4 问题讨论
推荐系统的基本思想 懂你，精准推送： 利用用户和物品的特征信息，给用户推荐具有用户喜欢的特征的物品。 物以类聚： 利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。 人以群分： 利用和用户相似的其他用户，推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。 推荐系
前言:我所写的“操作步骤”均是代码级的，把我的字翻译成代码，就能写出来项目框架 本文原创，转载请说明 在深度学习火起来之前，传统的目标检测往往都是通过人来设计算法提取特征并喂入机器学习的SVM算法中，进行目标的定位和实例划分。为了避免知识嘈杂，大家晕头转向，我没有把一些过程
问题描述 默认情况下PotPlayer会自动向播放列表添加相似文件 统一目录下大量连续文件会被同时加载 解决办法 参数选项-基本-基本设置-相似文件策略 设置为仅打开选定的文件
1. 文献信息 题目： Learning Combinatorial Embedding Networks for Deep Graph Matching（基于图嵌入的深度图匹配） 作者：上海交通大学研究团队（Runzhong Wang ,Junchi Yan,Xiaokang Yang） 期刊：ICCV 2019 注：此篇论文篇幅较长，其中涉及图匹配等问题，为方便阅读，保留了较多关键信息。 2. 背景
知识图谱的实体往往面临数据融合的问题，因为知识图谱的数据源可能有多个，在不同数据源有对同一实体的不同表达，即使在同一个数据源里也可能存在这种情况，需要通过一定手段将其合并。 知识图谱的数据融合过程通常如下： 1，数据预处理：输入的原始数据源往往存在脏数据和格式不一致
COHEN, L., MALLOY, C. and NGUYEN, Q. (2020), Lazy Prices. The Journal of Finance. Accepted Author Manuscript. doi:10.1111/jofi.12885 哈佛商学院Lauren Cohen的这篇Lazy Prices，2018年放在NBER上，现在已经被Journal of Finance接收了。这篇文章的题目就挺吸引人的，故事也是
转自：https://blog.csdn.net/Stupid_human/article/details/99414013 1.上下文相同的词，词义很大可能也相同。 比如这个例子中，单词可能意思是beer，和beer相似。 2.怎么做文本分类？ 两篇文章的向量相似，那么两篇文章也相似。 3.https://www.youtube.com/channel/UC_48v322owNVt
山东大学——线性代数: http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:SDUx+00931800X+sp/courseware/45412e228fef48e08a937bdebd19a5a0/61676d9b49ce410290738e6bbc5ed468/ 自反性：自己跟自己相似，相似变换矩阵E（单位阵）。 对称性：A和B相似，B与A也相似，相似变换矩阵P-1
一、莱文斯坦（相似度）算法 使用Levenshtein(莱文斯坦)编辑距离来实现相似度算法 所谓Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，操作包括一切你使用的手段将一个字符串转换成另一个字符串，比如插入一个字符、删除一个字符..等等；操作次
由于工作需要，开始学习推荐算法，参考【极客时间】->【刑无刀大牛】的【推荐系统三十六式】，学习并整理。 3 原理篇之紧邻推荐 3.1 协同过滤 要说提到推荐系统中，什么算法最名满天下，我想一定是协同过滤。在很多场合，甚至有人把协同过滤和推荐系统划等号，可见二者的关系多么紧密。 协同
谱聚类是基于谱图理论基础上的一种聚类方法，与传统的聚类方法相比: 具有在任意形状的样本空间上聚类并且收敛于全局最优解的优点。 通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据进行聚类的目的; 其本质是将聚类问题转换为图的最优划分问题，是一种点对
简述 在文本语义相似度等句子对的回归任务上，BERT , RoBERTa 拿到sota。 但是，它要求两个句子都被输入到网络中，从而导致巨大开销：从10000个句子集合中找到最相似的sentence-pair需要进行大约5000万个推理计算（约65小时）。 BERT不适合语义相似度搜索，也不适合非监督任务，比如聚类。 解
Python 是一门运用很广泛的语言，自动化脚本、爬虫，甚至在深度学习领域也都有 Python 的身影。作为一名前端开发者，也了解 ES6 中的很多特性借鉴自 Python (比如默认参数、解构赋值、Decorator等)，同时本文会对 Python 的一些用法与 JS 进行类比。不管是提升自己的知识广度，还是更好地迎
众所周知，移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集，挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本篇以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点，全面介绍了实践中行之有的数据处理算法，是在校学生和相关从业人员的必备读物。主要内容包括10大内容:◆分布式文件系统
1. 推荐算法简介 0x1：关于推荐的几个小故事 在开始讨论抽象具体的算法和公式之前，笔者希望先通过几个小故事，来帮助读者朋友建立一个对推荐算法的感性理解。同时我们也可以更好地体会到在现实复杂世界中，推荐是一项非常复杂的事情，现在的最新的推荐算法可能只模拟了其中30%不到的程度。
