评论数据存在稀疏问题，不足以支撑学习出更全面的用户偏好。针对评论稀疏问题进行了研究，并提出一种应对评论稀疏的即插即用辅助网络（NRSN），其能与不同的模型进行结合，以添加辅助信息的方式，来重新调整当前模型输出的用户偏好向量。首先根据目标用户，使用aspect-attention机制从其近邻用户评论中学习出近邻用户的偏好，然后采用co-attention机制将近邻用户和目标用户进行契合度匹配，调整出目标用户新的偏好向量。在三组公开数据集下的实验结果表明，NRSN不仅能提高所结合模型的推荐性能，且能有效应对“冷启动”场景下的评论稀疏问题。

利用C语言编写的数据挖掘算法——K-近邻算法（KNN）。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

基于K最近邻算法的票房预测.pptx

机器学习K最近邻算法.py

主要介绍了python 图像插值 最近邻、双线性、双三次实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

机器学习之k-近邻算法这篇blog对于的源码和数据集

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。

https://blog.csdn.net/Alvarez/article/details/115981497 配套代码 C++实现k近邻算法，遍历求距离

K最近的NEIGHBOUR-KNN算法 KNN表示K最近邻算法。 KNN是最简单的监督式机器学习算法，主要用于数据分类。 在继续学习KNN之前，让我们简单地看一下机器学习和KNN所属的类别。 机器学习（ML）是对计算机算法的研究，该算法会根据经验和给定的数据集自动改进。 机器学习算法基于样本数据（称为“训练数据”）构建模型，以便进行预测或决策而无需明确地编程。 如今，机器学习一直在解决不同领域类别的问题，例如：计算金融，图像处理和计算机视觉，计算生物学，能源生产，汽车，航空航天和制造，自然语言处理（NLP）。 如今，这些技术发现了数据中的隐藏模式或内在结构。 它有助于我们产生洞察力，并帮助我们做出更好的决策和预测。 在机器学习模型中，它允许用户根据过去的数据进行预测。 阅读更多@

模式识别最近邻法和fisher判别法区分sonar