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基于用户投票的排名算法(一):Delicious和Hacker News

互联网的出现,意味着"信息大爆炸"。 用户担心的,不再是信息太少,而是信息太多。如何从大量信息之中,快速有效地找出最重要的内容,成了互联网的一大核心问题。 各种各样的排名算法,是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名,意味着将信息按照重要性依次排列,并且及时进行更新。排列的依据,可以基于信息本身的特征,也可以基于用户的投票,即让用户决定,什么样的信息可以排在第一位。 下面,我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法,打算分成六个部分连载,今天是第一篇。 一、Delicious 最直觉、最简单的算法,莫过于

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【学习】如何利用互联网文本语义分析进行金融量化投资?

1.金融文本挖掘背景介绍 文本挖掘作为数据挖掘的一个分支,挖掘对象通常是非结构化的文本数据,常见的文本挖掘对象包括网页中的论坛、微博、新闻等。文本挖掘是目前金融量化研究的一个非常热门的领域,其主要原因有以下三点: 关注对冲量化与金融工程行业的读者,如果想加入“对冲量化与金融工程”专业讨论群,请即回复后台“金融工程”,我们审核通过后将尽快将您安排加入到相应的微群讨论组中。 一是对传统数值型数据的研究已经相对成熟了,而对文本数据的研究处于起步状态,在全新的数据源寻找超额收益相对容易。 二是网络文本数

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