K-means算法思想 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法。是一种比较简单的算法。其基本思想和核心内容就是在算法开始时随机给定若干（K）个中心，按照最近距离原则将样本点分配到各个中心点，之后按平均法计算聚类集的中心点位置，从而重新确定新的中心点位置。这样不断地迭代下去直至聚类集内的样本满足阈值为止。 单单概念无法理解k-means算法，接着看图a，如果普通人，很容易就可以区分出来两类数据。但是机器却无法区分，毕竟机器是死脑筋。如果机器来区分的话有以下步骤机器则随机定义了两个点红点和
引言TF-IDF是一种简单的特征提取算法。 在全文检索功能开发时，一定会设计到很多字段的搜索， 但是一般我们只需要搜索文章特定的关键字即可搜索出来？但是什么是关键字？关键字又是如何计算出来的呢？比如如下数据表信息中，如果提取文章的关键字呢？TF-IDF算法 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document
如下三句话：我爱妈妈。我爱祖国。你要去哪里?在人脑识别下，很容易可以识别出前两句话比较相似。但是机器缺没有人脑的思维，只有1和0，是或者不是，在这种相似度的计算中，没有办法直观的表达出来。
通过结巴进行分词，通过杰卡德相似系数来计算新闻的相似程度，相似度大于0.15时计算出相似的新闻可以接受，大家有如果有其他好的思路，请留言
文章目录前言一、电影推荐架构1.1、系统架构1.2、项目数据流程二、电影推荐思路1.引入库2.读入数据总结前言随着互联网的发展，推荐系统在各种互联网项目中占据了不可缺少的一部分，商品的推荐，抖音小视频推荐，音乐推荐，交友推荐等等。电影系统相对来说是一种简单的推荐，因此笔者也从电影系统入手，进军推荐系统的学习，请大家参考。 一、电影推荐架构1.1、系统架构用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示，主体采用AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。综合业务
文章目录前言一、ALS算法简介二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言本文阐述如何将电影评价矩阵通过ALS算法计算出电影特征，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ALS算法简介ALS是交替最小二乘法的简称，是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。这里可以想象一下，每个人的性格爱好可以认为是一个抽象的模型，每个人的模型都有自己的一个特点。因此，每个人对于商品的评价都有自己的一套规律，ALS算法就是可以通过这些已有的
文章目录前言一、实时推荐二 代码示例前言之前介绍了如何使用als算法进行离线的特征计算，本文阐述下如何已有的电影特征进行实时推荐。请大家参考。一、实时推荐 因为是初级推荐系统，请大家摒弃那些抖音实时推荐思路，那种会想当复杂。这里是电影实时推荐，只需要很简单思路实现即可。因为每一个电影栏位很多，会有一个单独的栏位进行实时推荐用户喜欢的内容。因此，实时算法如下： 当用户u对电影p进行了评分，将触发一次对u的推荐结果的更新。由于用户u对电影p评分，对于用户u来说，他与p最相似的电影们之
文章目录前言一、欠拟合和过拟合前言在推荐系统学习的过程中经常遇到欠拟合和过拟合两个词，一直不知道什么意思，在此笔者阐述下，请大家参考。 一、欠拟合和过拟合 如上图所示，在数据训练的过程中，我们需要根据现有的数据训练出模型，在数据训练的过程中一点点的调试参数，调试出自认为相对较好的模型。这里模型可以认为是图中的实线，通过实线的规律可以更好的预测用户下一个点的位置。图1，如果在训练的过程中数据特征不够，或者训练数据量太
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