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余林丰

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初学数据挖掘——相似性度量(二)
  上一篇中介绍了四个算法,并用四个算法分别计算了两个人的相似度。这篇就来讲讲相似性算法在实际当中怎么用。第一:将指定的人与其他人作相似性比较,并从高到低进行排序;第二:对指定的人推荐未看过的电影。同样还是先给出具体分析,然后给出相应算法,再最后一起给出代码。   根据相似性从高到底排序。 def topMatchs(prefs, person, n=5, similarity=sim_pearson): scores=[(similarity(prefs, person, other),
用户1148394
2018-01-12
9860
初学数据挖掘——相似性度量(一)
  好久没有写这个了。也就是在去年到今年这个时间段里,同时决定好几件事情。第一:考研。第二:以后方向就是大数据或者是叫数据挖掘。这两件事当然是有联系的,第一件事就是考研考到北京,接着研究生的方向就是数据挖掘了吧。在一边准备考研的同时,还必须得一边准备着数据挖掘方面的知识。无奈本科前三年这方面接触得极少,只好利用现在的时间来恶补了。   不久前买了一边《集体智慧编程》,开篇即开始讲算法,或者是整本书都是在讲算法,而第一个算法就是——相似度度量。这个在现在用得非常多,在QQ音乐等音乐播放器上有类似“猜你喜欢”,
用户1148394
2018-01-12
9440
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