互联网面孔-暖!互联网改变的100张面孔-有与你相似的故事吗-_(2).docx
2022-06-04 16:00:15
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输入 x [1 1 2 3 4] 输入下限： -1 输入上限： 3 输入 h： [1 3 5 7 9 2 4 6 8] 输入下限： -2 输入上限： 6 x(n) 是： 1 1 2 3 4
z(n) 是： 8 6 4 2 9 7 5 3 1
y(n) 是： 8 14 26 42 69 56 52 57 71 50 31 15 4
2022-06-02 15:40:52
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阐述了最长公共子序列算法在程序代码结构相似度度量中的应用，列举了两种计算最优值和一种获取最长公共标识符子序列的算法。根据最优值得到结构相似度值，进而可以查找出结构相似程序对。最后探讨了程序代码相似度的实际应用。
2022-05-31 14:55:15
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本文实例讲述了Python实现简单的文本相似度分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
学习目标：
1.利用gensim包分析文档相似度
2.使用jieba进行中文分词
3.了解TF-IDF模型
环境：
Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)
工具：
jupyter notebook
注：为了简化问题，本文没有剔除停用词“stop-word”。实际应用中应该要剔除停用词。
首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim
import jieba
from gensim import corpora,models,similarities
以下
2022-05-30 21:44:42
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线性规划的matlab代码
RecommenderSystems
主要是对推荐系统常用算法
matlab
代码版的编写。
包括了Pearson相似度算法，基于用户的UserCF算法，基于物品的ItemCF算法，slope
one算法，TopN推荐，MAE，RMSE，topN推荐准确度，覆盖率计算等常用算法
实验代码有些是两年前写的，编写有些不太规范，且个别程序时间复杂度上较高，先存在这上面，供以后自己有需要时能够方便温故、翻新。
关于编写协同过滤推荐算法代码中的一些需要注意的参数细节：
由于推荐系统方面学术研究方面大多是是离线实验，且实验参数较多，每个学者改进的点不一样各固定参数可能与别的学者很少出现全部一直，所有完全复制一篇论文中的实验结果是极其困难的。且很多学者在文章中并没有交代，比如数据集中测试集和训练集的划分比例、实验次数、随机划分策略、目标用户和目标项目的占项目的比例、由于传统公式的缺陷性各种为出现无穷大和为1或者为0时的处理、近邻数量的设置、推荐列表长度的设置等等，所有的这些，有一个参数不一样，实验数据都会发生很大的变化。
那些曾经踩过的坑，待续……
2022-05-30 10:37:57
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人工智能大作业_基于同义词林的语义相似度计算
词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、
信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很
多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算
是基于《同义词词林》的。
为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点.该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性.进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性.
2022-05-29 09:08:28
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本文提出了结合主题和各主题下关键特征的文本相似度算法,目的在于更准确的挖掘被描述对象的近邻对象集。本文首先介绍卡方统检验特征统计法,并利用改进的卡方检验,计算训练集中已知主题的文本的特征;而后介绍了最小编辑距离算法、余弦相似度算法和杰卡德相似系数,在论证了主题对文本相似度的重要性后,又针对难提取主题的文本加以改进,最终提出了基于主题和特征的文本相似度算法;然后对各个算法在测试集上的相似度计算结果进行分析,证明本文提出的算法在速度和精确度上明显优于其他算法;最后将该算法应用于股票的概念股题材标注上,分析结果
2022-05-28 10:41:26
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