基于内容的推荐算法
基于内容的推荐算法是最早应用于工程实践的推荐算法，有大量的应用案例，如今日头条的推荐有很大比例是基于内容的推荐算法。
智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。基于内容的推荐算法：根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。
推荐系统通常被分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法以及混合模型推荐算法三大类。 基于内容的推荐算法，其本质是对物品或用户的内容进行分析建立属性特征。系统根据其属性特征，为用户推荐与其感兴趣的属性特征相似的信息。
因此，基于内容的推荐算法有两个最基本的要求： 下面我们以一个简单的电影推荐来介绍基于内容的推荐算法。 现在有两个用户A、B和他们看过的电影以及打分情况如下： 其中问好(？)表示用户未看过。
算法分发最大的有点，我想就是缩短用户获取信息的时间，信息内容会自动推荐到你面前。根据你长期看到的内容，给你推荐相似的内容。算法推荐一般分为五种：基于内容推荐： 这个应该很好理解。
如何通过词向量技术来计算2个文档的相似度
FC——文件比较命令 1．功能：比较文件的异同，并列出差异处。
用爬虫比较两篇文章相似度的基本方法是：抽取网页新闻中的关键词，接着将关键词向量化，然后将得到的各个词向量相加，最后得到的一个词向量总和代表网页新闻的向量化表示，利用这个总的向量计算网页相似度。
string为你需要获取向量的词，double[] array = vec.getWordVector(string)；array是这个词的向量。首先在创建vec的时候要保证.minWordFrequency(1)，否则有些词你是得不到向量的，这个方法是设置词的最小使用频率。
因此可能取平均和取最大都不能很好的描述两个词之间的相似度。而语料的方法则可以得到词的常用和罕见意义这一信息。
word2vec这个代名词也好计算软件也好，对于一个不太懂软件的人来说真的是很陌生，也可以说是一窍不通，但是从朋友那了解了很多，所以我觉得计算两个句子之间的相似度我觉得定义句子相似度是这个问题的关键。
那如何度量语义的相似呢。词向量技术的兴起是语义匹配的前提，所谓词向量，是将孤立的传统的token表示映射到相互关联的向量空间中，这种关联性，或者说是相似性，是通过词语的上下文的来描述的。
达观数据怎么实现文本大数据的机器学习自动分类的
KNN算法的关键是要比较需要分类的数据与样本数据之间的距离，这在机器学习中通常的做法是：提取数据的特征值，根据特征值组成一个n维实数向量空间(这个空间也被称作特征空间)，然后计算向量之间的空间距离。
在机器学习领域，分类的目标是指对给定的数据集进行学习，从中提取特征，并通过模型建立并预测出相应的类别标签作为输出结果。在分类任务中，模型需学习如何从输入数据中自动学习特征并根据这些特征将输入数据分配到标记的类别中。
这些规则和方法可以分为两类：监督式学习和非监督式学习。监督式学习是机器学习中最常用的方法之一。在监督式学习中，算法会接收到一个标记数据集（已有标签的数据集），并从中学习特定的模式。
gensim怎么读
1、gensim (/dnsm/) 的读音是jen-sim，其中g发j音。gensim的名字来自于Generate Similar，意为生成相似的文本数据。
2、以下是使用gensim库从海量文本中提取主题的基本步骤：准备数据：将文本数据转换为gensim期望的输入格式，即词袋（bag-of-words）表示法或TF-IDF（词频-逆文档频率）表示法。
3、选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。
4、这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
word2vec概述
1、Word2vec主要有CBOW和Skip-gram两种模式，其中CBOW是从原始语句推测目标字词，而Skip-gram是从目标字词推测出原始语句（滑动窗口范围内），其中CBOW对小型数据比较合适，Skip-fram在大型语料中表现得更好。
2、word2vec glove fasttext word2vec改进→doc2vec：word2vec丢失了文本的语序信息，而文本的语序包含了重要信息。
3、Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bag of words）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
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