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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hadoop之MapReduce实现二度好友算法，包含输入数据demo，完整运算代码，在windows10下成功运行，输出结果为cat hello:2,hadoop:2,mr:1,world:1类似。
2022-05-27 16:25:12
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有关背离的描述，您可以查看： http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence
2022-05-25 09:02:47
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经过人群调查得出适合于江淮地区人体舒适度指数公式及预报指标。综合利用T106数值预报产品和地面常规资料，采用MOS预报的方法和天气气候统计方法预报出气温、风速、日照等与舒适度指数有关的气象要素。研制了合肥市人体舒适度预报系统，该系统具有明显的地方特色，和客观实用，易于操作等特点。
2022-05-25 01:34:22
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