過濾演算法

Ⅰ 基於權重均值的不良網頁過濾演算法研究 怎麼設計！賞分啊！急救

打個比方說, 一件事情, 你給它打100分, 你的老闆給它打60分, 如果平均, 則是(100+60)/2=80分. 但因為老闆說的話分量比你重, 假如老闆的權重是2, 你是1, 這時求平均值就是加權平均了, 結果是(100*1 + 60*2)/(1+2)=73.3分, 顯然向你的老闆那裡傾斜了。假如老闆權重是1，你的權重是3，結果是（100*3+60*1）/（1+3）=90。這就是根據權重的不同進行的平均數的計算，所以又叫加權平均數。

Ⅱ 新手Python過濾演算法代碼

書上的程序附帶有數據集啊，而且也可以自己從網上下載數據集埃其實也就是跑跑驗證一下，重要的還是思考自己需要應用的地方。

Ⅲ C語言過濾相同行演算法

簡而言之：
每檢查一行，都查看該行之後是否有與之相同的行，有則刪除。
最後得到的就是過濾好的文本。

你可以這樣做：
char * line； //記錄 每一行的信息；
int lineTotal; // 總行數
for( i=0; i<lineTotal; i++ )
{
該行讀入line。
檢查 i行之後是否有某行與line 內容相同。有則刪除。

}

Ⅳ 基於用戶的的協同過濾演算法怎樣算準確率

協同過濾(Collaborative Filtering)的基本概念就是把這種推薦方式變成自動化的流程

協同過濾主要是以屬性或興趣相近的用戶經驗與建議作為提供個性化推薦的基礎。透過協同過濾，有助於搜集具有類似偏好或屬性的用戶，並將其意見提供給同一集群中的用戶作為參考，以滿足人們通常在決策之前參考他人意見的心態。

本人認為，協同過濾技術應包括如下幾方面:(1)一種比對和搜集每個用戶興趣偏好的過程;(2)它需要許多用戶的信息去預測個人的興趣偏好;(3)通過對用戶之間興趣偏好相關程度的統計去發展建議那些有相同興趣偏好的用戶。

Ⅳ 基於用戶的協同過濾演算法和基於物品的區別

協同過濾(Collaborative Filtering)的基本概念就是把這種推薦方式變成自動化的流程

Ⅵ 相似度的計算 用哪個演算法 協同過濾 演算法

SIM = Structural SIMilarity（結構相似性），這是一種用來評測圖像質量的一種方法。由於人類視覺很容易從圖像中抽取出結構信息,因此計算兩幅圖像結構信息的相似性就可以用來作為一種檢測圖像質量的好壞.

首先結構信息不應該受到照明的影響,因此在計算結構信息時需要去掉亮度信息,即需要減掉圖像的均值;其次結構信息不應該受到圖像對比度的影響,因此計算結構信息時需要歸一化圖像的方差;最後我們就可以對圖像求取結構信息了,通常我們可以簡單地計算一下這兩幅處理後的圖像的相關系數.

然而圖像質量的好壞也受到亮度信息和對比度信息的制約,因此在計算圖像質量好壞時,在考慮結構信息的同時也需要考慮這兩者的影響.通常使用的計算方法如下,其中C1,C2,C3用來增加計算結果的穩定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)為圖像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1

2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)為圖像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2

d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)為圖像x,y的協方差
d(x)d(y) + C3

而圖像質量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分別用來控制三個要素的重要性，為了計算方便可以均選擇為1，C1，C2，C3為比較小的數值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1

Ⅶ 協同過濾演算法和聚類演算法有什麼區別

協同過濾多處理的是異構數據，數據差別大種類多；聚類多處理的是同構數據

Ⅷ 基於item的協同過濾演算法是什麼意思

電子商務推薦系統的一種主要演算法。協同過濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，

Ⅸ 基於用戶的系統過濾 什麼是推薦演算法

什麼是推薦演算法 推薦演算法最早在1992年就提出來了，但是火起來實際上是最近這些年的事情，因為互聯網的爆發，有了更大的數據量可以供我們使用，推薦演算法才有了很大的用武之地。 最開始，所以我們在網上找資料，都是進yahoo，然後分門別類的點進去，找到你想要的東西，這是一個人工過程，到後來，我們用google，直接搜索自己需要的內容，這些都可以比較精準的找到你想要的東西，但是，如果我自己都不知道自己要找什麼腫么辦？最典型的例子就是，如果我打開豆瓣找電影，或者我去買說，我實際上不知道我想要買什麼或者看什麼，這時候推薦系統就可以派上用場了。 推薦演算法的條件 推薦演算法從92年開始，發展到現在也有20年了，當然，也出了各種各樣的推薦演算法，但是不管怎麼樣，都繞不開幾個條件，這是推薦的基本條件 根據和你共同喜好的人來給你推薦 根據你喜歡的物品找出和它相似的來給你推薦 根據你給出的關鍵字來給你推薦，這實際上就退化成搜索演算法了 根據上面的幾種條件組合起來給你推薦 實際上，現有的條件就這些啦，至於怎麼發揮這些條件就是八仙過海各顯神通了，這么多年沉澱了一些好的演算法，今天這篇文章要講的基於用戶的協同過濾演算法就是其中的一個，這也是最早出現的推薦演算法，並且發展到今天，基本思想沒有什麼變化，無非就是在處理速度上，計算相似度的演算法上出現了一些差別而已。 基於用戶的協同過濾演算法 我們先做個詞法分析基於用戶說明這個演算法是以用戶為主體的演算法，這種以用戶為主體的演算法比較強調的是社會性的屬性，也就是說這類演算法更加強調把和你有相似愛好的其他的用戶的物品推薦給你，與之對應的是基於物品的推薦演算法，這種更加強調把和你你喜歡的物品相似的物品推薦給你。 然後就是協同過濾了，所謂協同就是大家一起幫助你啦，然後後面跟個過濾，就是大家是商量過後才把結果告訴你的，不然信息量太大了。。 所以，綜合起來說就是這么一個演算法，那些和你有相似愛好的小夥伴們一起來商量一下，然後告訴你什麼東西你會喜歡。 演算法描述 相似性計算 我們盡量不使用復雜的數學公式，一是怕大家看不懂，難理解，二是我是用mac寫的blog,公式不好畫，太麻煩了。。 所謂計算相似度，有兩個比較經典的演算法 Jaccard演算法，就是交集除以並集，詳細可以看看我這篇文章。 餘弦距離相似性演算法，這個演算法應用很廣，一般用來計算向量間的相似度，具體公式大家google一下吧，或者看看這里 各種其他演算法，比如歐氏距離演算法等等。 不管使用Jaccard還是用餘弦演算法，本質上需要做的還是求兩個向量的相似程度，使用哪種演算法完全取決於現實情況。 我們在本文中用的是餘弦距離相似性來計算兩個用戶之間的相似度。 與目標用戶最相鄰的K個用戶 我們知道，在找和你興趣愛好相似的小夥伴的時候，我們可能可以找到幾百個，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那麼一般的，我們會定一個數K，和你最相似的K個小夥伴就是你的好基友了，他們的愛好可能和你的愛好相差不大，讓他們來推薦東西給你（比如肥皂）是最好不過了。

Ⅹ 簡訊關鍵字過濾演算法有哪些

bool CKeyWordManager::find(const std::string &key){ for (int n = 0; n < key.length (); ++n) { for (int i = 1; i < m_keyWordMaxLength && i + n < key.length (); ++i) { set <string>::iterator it = m_keWordList.find (key.substr (n, i)); if (it != m_keyWordList.end ()) return true; } } return false;}