过滤算法
Ⅰ 基于权重均值的不良网页过滤算法研究 怎么设计！赏分啊！急救
打个比方说, 一件事情, 你给它打100分, 你的老板给它打60分, 如果平均, 则是(100+60)/2=80分. 但因为老板说的话分量比你重, 假如老板的权重是2, 你是1, 这时求平均值就是加权平均了, 结果是(100*1 + 60*2)/(1+2)=73.3分, 显然向你的老板那里倾斜了。假如老板权重是1，你的权重是3，结果是（100*3+60*1）/（1+3）=90。这就是根据权重的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。
Ⅱ 新手Python过滤算法代码
书上的程序附带有数据集啊，而且也可以自己从网上下载数据集埃其实也就是跑跑验证一下，重要的还是思考自己需要应用的地方。
Ⅲ C语言过滤相同行算法
简而言之：
每检查一行，都查看该行之后是否有与之相同的行，有则删除。
最后得到的就是过滤好的文本。
你可以这样做：
char * line； //记录 每一行的信息；
int lineTotal; // 总行数
for( i=0; i<lineTotal; i++ )
{
该行读入line。
检查 i行之后是否有某行与line 内容相同。有则删除。
}
Ⅳ 基于用户的的协同过滤算法怎样算准确率
协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程
协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。
本人认为，协同过滤技术应包括如下几方面:(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。
Ⅳ 基于用户的协同过滤算法和基于物品的区别
协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程
Ⅵ 相似度的计算 用哪个算法 协同过滤 算法
SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.
首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.
然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约,因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下,其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)为图像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1
2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)为图像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2
d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差
d(x)d(y) + C3
而图像质量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分别用来控制三个要素的重要性，为了计算方便可以均选择为1，C1，C2，C3为比较小的数值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1
Ⅶ 协同过滤算法和聚类算法有什么区别
协同过滤多处理的是异构数据，数据差别大种类多；聚类多处理的是同构数据
Ⅷ 基于item的协同过滤算法是什么意思
电子商务推荐系统的一种主要算法。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，
Ⅸ 基于用户的系统过滤 什么是推荐算法
什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿么办？最典型的例子就是，如果我打开豆瓣找电影，或者我去买说，我实际上不知道我想要买什么或者看什么，这时候推荐系统就可以派上用场了。 推荐算法的条件 推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件 根据和你共同喜好的人来给你推荐 根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐 根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了 根据上面的几种条件组合起来给你推荐 实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。 基于用户的协同过滤算法 我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你，与之对应的是基于物品的推荐算法，这种更加强调把和你你喜欢的物品相似的物品推荐给你。 然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。 所以，综合起来说就是这么一个算法，那些和你有相似爱好的小伙伴们一起来商量一下，然后告诉你什么东西你会喜欢。 算法描述 相似性计算 我们尽量不使用复杂的数学公式，一是怕大家看不懂，难理解，二是我是用mac写的blog,公式不好画，太麻烦了。。 所谓计算相似度，有两个比较经典的算法 Jaccard算法，就是交集除以并集，详细可以看看我这篇文章。 余弦距离相似性算法，这个算法应用很广，一般用来计算向量间的相似度，具体公式大家google一下吧，或者看看这里 各种其他算法，比如欧氏距离算法等等。 不管使用Jaccard还是用余弦算法，本质上需要做的还是求两个向量的相似程度，使用哪种算法完全取决于现实情况。 我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。 与目标用户最相邻的K个用户 我们知道，在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候，我们可能可以找到几百个，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那么一般的，我们会定一个数K，和你最相似的K个小伙伴就是你的好基友了，他们的爱好可能和你的爱好相差不大，让他们来推荐东西给你（比如肥皂）是最好不过了。
Ⅹ 短信关键字过滤算法有哪些
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;}