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基于投票的用户之间的相似性

基于投票的用户之间的相似性是一种常见的推荐系统算法，它通过比较用户的兴趣和行为来计算他们之间的相似性，并根据相似性为用户推荐相似的内容。这种算法的主要优势是能够快速地计算用户之间的相似性，并且能够为用户提供个性化的推荐。

基于投票的用户之间的相似性可以应用于各种场景，例如电影推荐、音乐推荐、商品推荐等。在电影推荐中，可以通过比较用户对电影的评分来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的电影。在音乐推荐中，可以通过比较用户对音乐的喜好来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的音乐。在商品推荐中，可以通过比较用户对商品的购买行为来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的商品。

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以上是基于投票的用户之间的相似性的相关信息，如果您有其他问题，请随时提问。

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基于用户投票的排名算法（一）：Delicious和Hacker News

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内容运营连接用户和产品之间的纽带！

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摩尔投票的原理详解

摩尔投票算法介绍摩尔投票算法（Boyer-Moore Majority Vote Algorithm）是一种用于查找数组中出现次数超过一半的主要元素的高效算法。...它的核心思想是通过消除不同的元素对来找到主要元素，这个算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。...摩尔投票算法适用于大多数寻找主要元素的问题，例如，查找出现次数超过一半的元素，查找众数等。它是一个高效的算法，通常用于解决此类问题。...这就是摩尔投票算法的工作原理，通过不断消除不同的元素对，最终找到了主要元素。在这个示例中，主要元素是 2。算法只需要进行一次遍历，具有高效的时间复杂度。...摩尔投票算法，解决的问题是如何在任意多的候选人中，选出票数超过一半的那个人。假设投票是这样的，[A, C, A, A, B]，ABC 是指三个候选人。

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1934: Vote 善意的投票

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已有的方法从单一的角度度量测试目标相似性会使得他们的性能很容易受到字面文本修改的影响。此外，已有方法推荐的测试用例缺少必要的依赖，这会使得推荐的测试用例难以理解。　　...在本文中，我们提出一种新的测试用例推荐方法，其从多个方面准确地度量测试目标相似性，包括方法签名、注释和代码。这些方面都可以从一定程度上反映出测试目标在功能上的相似性。...特别地，在代码方面，我们将控制流上的相似性考虑在内以弥补在仅度量字面文本上相似性上发现的不足。...基于该集合，我们实施了全面的实验以评估 TBooster，评估结果显示 TBooster 可以有效地推荐相关的测试用例并优于现有的最新技术。 2....单元测试粒度是指一个测试方法测试的测试目标数量。每个测试方法应当仅测试一个测试目标而不应该将多个不相关的测试组合在单个测试方法中。直接将不规范的测试方法推荐给开发者是不合适且用户友好的。

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基于XGBoost的用户流失预测

基于XGBoost的用户流失预测小P：小H，我怎么能知道哪些用户有可能会流失呢？我这里有一份数据，你帮忙看看哪些字段更有助于寻找流失用户小H：我只需要告诉你哪些特征更重要是吗？...小P：对对～小H：这个可以用机器学习的算法进行训练，最常见的就是Kaggle大杀器XGBoost 在日常业务挖掘中，XGBoost具有准确性高、数据友好等优点，可以快速地对历史数据进行训练，数据分析师也往往是基于业务角度去进行数据挖掘...当然这种逻辑思维也会有一定的缺陷，那就是考虑的特征不全面。本文主要介绍在日常数据挖掘过程中的一些流程化的东西，例如从数据探索->特征工程->数据建模->结果展示。...只需简单的一句analyze即可得到所有变量的信息，以及和y的关系图。 !...基于业务角度的特征工程较少（因为在通过sql提取数据时基本已经处理过了），这也是数据分析与算法工程师的区别之一，算法工程师在清洗数据和特征工程的工作量往往是最大的。

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