Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的user embedding、item embedding，对于embedding的使用非常的灵活： 输入user embedding，近邻搜索item embedding，可以给user推荐感兴趣的items 输入user embedding，近邻搜搜user embedding，可以给user推荐感兴趣的user 输入item embedding，近邻搜索item embedding，可以给item推荐相关的items 然而有一个工程问题，一旦u

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本文实例讲述了Python使用py2neo操作图数据库neo4j的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概念 图：数据结构中的图由节点和其之间的边组成。节点表示一个实体，边表示实体之间的联系。 图数据库：以图的结构存储管理数据的数据库。其中一些数据库将原生的图结构经过优化后直接存储，即原生图存储。还有一些图数据库将图数据序列化后保存到关系型或其他数据库中。 之所以使用图数据库存储数据是因为它在处理实体之间存在复杂关系的数据具有很大的优势。使用传统的关系型数据库在处理数据之间的关系时其实很不方便。例如查询选修一个课程的同学时需要join两个表，查询选修某个课程的同学还选修什么课程，这就需要

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LDA(Latent Dirichlet allocation)模型是一种常用而用途广泛地概率主题模型。其实现一般通过Variational inference和Gibbs Samping实现。作者在提出LDA模型时给出了其变分推理的C源码（后续贴出C++改编的类），这里贴出基于Python的第三方模块改写的LDA类及实现。 #coding:utf-8 import numpy as np import lda import lda.datasets import jieba import codecs class LDA_v20161130(): def __init__(self,

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