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用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心，针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足，提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性，在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户兴趣度，并结合用户的浏览内容提出了用户兴趣模型的表示和更新机制，从而建立用户兴趣模型。实验验证了兴趣度度量方法的有效性，将测试结果与K-means聚类模型进行比较，证明该模型的推荐准确度有明显提高。

本文详尽解答了高等代数简明教程蓝以中2.1m维向量空间的基础知识的课后习题，对经典例题的解法也做了记录，主要是网上没有系统的做出总结和分析，因此我整理解决后统一发布，对数学思考有益。

向量空间模型（VSM）的JAVA实现，从文档表示到相似度计算，使用两种相似度计算方式：cos和tf-idf算法

向量空间的概念基维数

简单向量空间模型可用于文档相似度的计算，也可以用于检索信息，配有详细的注释

科学出版社线性代数自测题之第3章向量空间自测题(答案)

中英文版本集合，PDF格式，可搜索复制 OPTIMIZATION BY VECTOR SPACE METHODS David G. Luenberger 1968 *优化的矢量空间方法 蒋*新 1987

信息检索系统 利用倒排索引和向量空间模型实现的信息检索系统。 完成工作： 带位置信息的倒排索引 转化空间模型 TOP K查询 BOOL查询 初步查询 拼写矫正 名词查询 拼写矫正（以下） 运行 环境要求：python3 在初次运行程序前请下载词干还原依赖的语料库 在SearchSystem/main.py中已经注释掉下载语料库的命令 nltk . download ( "wordnet" ) nltk . download ( "averaged_perceptron_tagger" ) nltk . download ( "punkt" ) nltk . download ( "maxnet_treebank_pos_tagger" ) 取消注释后运行一次即可，语料库下载完成立即正常运行 Windows下如果嫌弃弃语料库下载比较慢，可以直接转到目录下的nltk_data文件夹nltk_d

随着网络信息的迅猛发展，信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具，文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别文本类别的过程，本文对文本分类中所涉及的关键技术，包括向量空间模型、特征提取、机器学习方法，进行了研究和探讨，并且提出了基于向量空间模型的文本分类系统的结构，并给出了评估方法和实验结果。