基于文本内容的协同过滤推荐算法单机版代码实现

2024-06-04 01:18

本文主要是介绍基于文本内容的协同过滤推荐算法单机版代码实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

基于文本内容的协同过滤推荐算法单机版代码实现

一、开发工具及使用技术

MyEclipse10、jdk1.7。

二、实现过程

借鉴hashmap算法找出可以hash的key值,因为我们使用的simhash是局部敏感哈希,这个算法的特点是只要相似的字符串只有个别的位数是有差别变化。那这样我们可以推断两个相似的文本,至少有16位的simhash是一样的。具体选择16位、8位、4位,大家根据自己的数据测试选择,虽然比较的位数越小越精准,但是空间会变大。分为4个16位段的存储空间是单独simhash存储空间的4倍。之前算出5000w数据是 382 Mb,扩大4倍1.5G左右,还可以接受:)  通过这样计算,我们的simhash查找过程全部降到了1毫秒以下。就加了一个hash效果这么厉害?我们可以算一下,原来是5000w次顺序比较,现在是少了2的16次方比较,前面16位变成了hash查找。后面的顺序比较的个数是多少? 2^16 = 65536, 5000w/65536 = 763 次。。。。实际最后链表比较的数据也才 763次!所以效率大大提高!  到目前第一点降到3.6毫秒、支持5000w数据相似度比较做完了。还有第二点同一时刻发出的文本如果重复也只能保留一条和短文本相识度比较怎么解决。其实上面的问题解决了,这两个就不是什么问题了。  之前的评估一直都是按照线性计算来估计的,就算有多线程提交相似度计算比较,我们提供相似度计算服务器也需要线性计算。比如同时客户端发送过来两条需要比较相似度的请求,在服务器这边都进行了一个排队处理,一个接着一个,第一个处理完了在处理第二个,等到第一个处理完了也就加入了simhash库。所以只要服务端加了队列,就不存在同时请求不能判断的情况。 simhash如何处理短文本?换一种思路,simhash可以作为局部敏感哈希第一次计算缩小整个比较的范围,等到我们只有比较700多次比较时,就算使用我们之前精准度高计算很慢的编辑距离也可以搞定。当然如果觉得慢了,也可以使用余弦夹角等效率稍微高点的相似度算法。

1、分词,把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。 最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重,我们假设权重分为5个级别(1~5)。只要相似的字符串只有个别的位数是有差别变化。那这样我们可以推断两个相似的文本, 比如:“ 美国“51区”雇员称内部有9架飞碟,曾看见灰色外星人 ” ==> 分词后为 “ 美国(4) 51区(5) 雇员(3) 称(1) 内部(2) 有(1) 9架(3) 飞碟(5) 曾(1) 看见(3) 灰色(4) 外星人(5)”, 括号里是代表单词在整个句子里重要程度,数字越大越重要。 2、hash,通过hash算法把每个词变成hash值, 比如“美国”通过hash算法计算为 100101, “51区”通过hash算法计算为 101011。 这样我们的字符串就变成了一串串数字,还记得文章开头说过的吗,要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能,现在是降维过程进行时。 3、加权,通过 2步骤的hash生成结果,需要按照单词的权重形成加权数字串, 比如“美国”的hash值为“100101”,通过加权计算为“4 -4 -4 4 -4 4”;“51区”的hash值为“101011”,通过加权计算为 “ 5 -5 5 -5 5 5”。 4、合并,把上面各个单词算出来的序列值累加,变成只有一个序列串。 比如 “美国”的 “4 -4 -4 4 -4 4”,“51区”的 “ 5 -5 5 -5 5 5”, 把每一位进行累加, “4+5 -4+-5 -4+5 4+-5 -4+5 4+5” ==》 “9 -9 1 -1 1 9”。 这里作为示例只算了两个单词的,真实计算需要把所有单词的序列串累加。 5、降维,把4步算出来的 “9 -9 1 -1 1 9” 变成 0 1 串,形成我们最终的simhash签名。 如果每一位大于0 记为 1,小于0 是统优先公司。

算法找出可以hash的key值,因为我们使用的simhash是局部敏感哈希,这个算法的特点是只要相似的字 把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。 最后形成去掉噪音词的只要相似的字符串只有个别的位数是有差别变化。那这样我们可以推断两个相似的文本,单词序分词是代表单词在整个句子里重要程度,数字越大越重要。  2、hash,通过hash算法把每个词变成hash值, 比如“美国”通过hash算法计算为 100101, “51区”通过hash算法计算为 101011。 这样我们的字符串就变成了一串串数字,还记得文章开头说过的吗,要把文章变为数字加权,通过 家可能会有疑问,经过这么多步骤搞这么麻烦,不就是为了得到个 0 1 字符串吗?我直接把这个文本作为字符串输入v较,前面16位变成了hash查找。后面的顺序比较的个数是多,用hd5是用于生成唯一签来相差甚远;hashmap也是用于键值对查找,便于快速插入和查找的数据结构。不过我们主要解决的是文本相似度计算,要比较的是两个文章是否相识,当然我们降维生成了hashcode也是用于这个目的。看到这里估计大家就明白了,我们使用的sim是这样的,传统hash函数解决的是生成唯一值,比如 md5、hashmap等。md5是用于生成唯一签名串,只要稍微多加一个字符md5的两个数字看起来相差甚远;hashmap也是用于键值对查找,便于快速插入和查找的数据结构。不过我们主要解决的是文本相似度计算,要比较的是两个文章是否相识,当然我们降维生成了hashcode也是用于这个目的。看到这里估计大家就明白了,我们使用的simhash就算把文章中的字符串变成 01 串也还是可以用于计算相似度的,而传统的hashcode却不行。我们可以来做个测试,两个相差只有一个字符的文本串,“你妈妈喊你回家吃饭哦,回家罗回家罗” 和 “你妈妈叫你回家吃饭啦,回家罗回家罗”。短文本大量重复信息不会被过滤,是不是。

最后形成去掉噪音词的单词序分词是代表单词在整个句子里重要程度,数字越大越重要。 最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重 2、hash,通过hash算法把每个词变成hash值, 比如“美国”通过hash算法计算为 100101, “51区”通过hash算法计算为 101011。 这样我们的字符串就变成了一串串数字,还记得文章开头说过的吗,分为4个16位段的存储空间是单独simhash存储空间的4倍。之前算出5000w数据是 382 Mb,扩大4倍1.5G左右,还可以接受:) 要把文章变为数字加权,通过 家可能会有疑问,经过这么多步骤搞这么麻烦,不就是为了得到个 0 1 字符串吗?我直接把这个文本作为字符串输入,用hd5是用于生成唯一签来相差甚远;hashmap也是用于键值对查找,便于快速插入和查找的数据结构。不过我们主要解决的是文本相似度计算,要比较的是两个文章是否相识,当然我们降维生成了hashcode也是用于这个目的。看到这里估计大家就明白了,我们使用的sim是这样的,传统hash函数解决的是生成唯一值,比如 md5、hashmap等。md5是用于生成唯一签名串,只要稍微多加一个字符md5的两个数字看起来相差甚远;hashmap也是用于键值对查找,便于快速插入和查找的数据结构。不过我们主要解决的是文本相似度计算,要比较的是两个文章是否相识,当然我们降维生成了hashcode也是用于这个目的。看到这里估计大家就明白了,我们使用的simhash就算把文章中的字符串变成 01 串也还是可以用于计算相似度的,而传统的hashcode却不行。我们可以来做个测试,两个相差只有一个字符的文本串,“你妈妈喊你回家吃饭哦,回家罗回家罗” 和 “你妈妈叫你回家吃饭啦,回家罗回家罗”。短文本大量重复信息不会被过滤。

三、运算结果

 

项目源代码:https://download.csdn.net/download/u011291472/11971769

这篇关于基于文本内容的协同过滤推荐算法单机版代码实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1028651

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来