目的是社区SNS中间用户的数据挖掘，找寻用户联系，以作为推荐好友和广告推广的依据
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请问用于社区SNS开发需要的技术和算法有哪些？
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我正在开发这个东西 但是 到现在似乎还是没接触到算法 什么的
关键是得有个推荐引擎
用于信息的推荐
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我知道哦~连发了两贴啊。。。。你。。。很急么？
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没啥高深算法
不是科研第一线的产品
关键是运作和推广，通过啥途径被找到，怎么样的体验才得客户的心。。。
先做起来，碰到具体问题再解决个人觉得会敏捷一点。
- 电子设计.doc
0260、S51下载线的制作——单片机实用技术探讨 0261、SL-DIY02-3：单片机创新开发与机器人制作的核心控制板 0262、TEA1504开关电源低功耗控制IC 0263、TL494脉宽调制控制电路 0264、USB接口设计 0265、步进电机的...
- python学习笔记05——机器学习——K-近邻算法
K-近邻算法 1、K-近邻算法简介 1.1 定义： 就是通过你的“邻居”来判断你属于那个类别 1.2 如何计算你到你的“邻居”的距离 一般时候，都是使用欧氏距离 2、K-近邻算法API初步使用 2.1 安装scikit-learn...
- 机器学习——贝叶斯分类算法
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。...然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。
- python——柱状图（几种算法准确率比较）
记一下可能会用到的python画图代码。 1.柱状图（几种算法准确率比较） import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns models = ['RandomForest','LogisticRegression','NaiveBayes','KernelSVM','KNN'...
- 推荐系统中的常用算法——基于Session的推荐
1. 概述
- 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)
在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加...
- 《数据结构与算法》实验：排序算法实验比较——选择排序 & 堆排序
《数据结构与算法》实验和课程Github资源 《数据结构与算法》实验：线性结构及其应用——算术表达式求值 ...《数据结构与算法》实验：排序算法实验比较——选择排序 & 堆排序 《数据结构...
- 机器学习实战——kaggle 泰坦尼克号生存预测——六种算法模型实现与比较
我对kaggle的了解也是基于实战的需要，想做一些项目来巩固我的认知，发现更多有用的技能。 kaggle 竞赛，里面有很多项目，对熟悉数据处理与学习各种算法帮助很大。 二、项目介绍 完整代码见k.
- 文字检测算法——PSENet阅读笔记
大多数最先进的算法都需要精确的四边形bounding box来定位任意形状的文本，而不能检测curve文本，如Fig. 1（b） 对于两个比较接近的文本行可能会导致一个错误的检测，检测结果会覆盖两个实例，如Fig. ...
- Python机器学习算法——决策树
决策树简介决策树是常见的机器学习算法之一。主要用于分类和回归。是一种非参数的监督式学习方法。 决策树中的几个词： 属性、特征、属性选择度量、属性特征的拓扑结构、分裂属性特征。
- 决策树算法——ID3算法，C4.5算法
31ID3算法32C45算法 4关于决策树的几点补充说明 41如果属性用完了怎么办42关于剪枝 决策树算法 1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。...
- 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）
并且通常在图形处理单元（GPU）上进行，同时为了获得最优的模型性能，可能需要网络架构和超参数的反复修改和调整，通常此过程取决于实际问题和网络架构设计人员的经验，而利用遗传算法可以将此过程自动化，同时可以...
- 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 1.2、分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点
- 算法模型——决策树
决策树 决策树属于监督学习，是一种预测模型。 1. 概念 **决策树(Decision Tree）**是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析...
- 分类算法学习（二）——贝叶斯算法的原理及简单实现
1.3、贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个...
- python 广告分析算法_广告效果分析——基于K-Means算法分层
现在需要对广告效果分析实现有针对性的广告效果测量和优化工作。数据13个维度介绍1、渠道代号：渠道唯一标识2、日均UV：每天的独立访问量3、平均注册率=日均注册用户数/平均每日访问量4、平均搜索量：每个访问的搜索...
- 算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)
2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类...
- Android逆向入门3——怎样才能找到sign算法
鸽鸽鸽 明天更新
- 瞎聊机器学习——DBSCAN算法
密度聚类算法 ...密度聚类可以克服K-means，BIRCH算法只适用于凸样本的缺点，密度聚类算法既可以适用于凸样本集也可以用于非凸样本集。 常见的密度聚类算法有：DBSCAN、MDCA、OPTICS、DENCLUE等。...
- 线性回归——机器学习的第一个算法
介绍 定义：线性回归在假设特证满足线性关系，根据给定的训练数据训练一个模型，并用此模型进行预测。 （小萌A：）什么意思？ 简单来说，我们把每个数据样本比作一个点，对于这堆点，我们试着用一条直线去拟合它们，...
- 算法和数据结构——图
图这种数据结构表现的是对象集合以及其间关系的集合。图里的“对象”称为结点(Node)或者顶点(Vertex)。"关系"表示顶点与顶点之间的关系，称为边(Edge)。 图大致分为以下四类： ...直接来了解一下图的表示与术语：...
- 分类算法——决策树
决策树计算方法，ID3，C4.5
- 毕设准备——算法总结<一>
决策树（Decision Tree）是一种...2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 如何预测 先看看下面的数据表格： ID 拥有房产（是/否
- 机器学习算法入门梳理——决策树的分类预测详解
基于决策树的分类预测 机器学习算法详解，day2 打卡！ 决策树概念 信息熵 基尼系数 剪枝 ...决策树（decision tree）也是机器学习中的一个重要算法，但是我们可能平时在决策的时候就常常用到，...import seaborn as sns
- python 矩阵乘法梯度下降_【机器学习】线性回归——多变量向量化梯度下降算法实现（Python版）...
【向量化】单一变量的线性回归函数，我们将其假设为：hθ(χ)=θ0+θ1χh_\theta(\chi)=\theta_0+\theta_1\chihθ(χ)=θ0+θ1χ但是如果我们的变量个数不止一个的话，那么我们的假设函数就应该是如下的形式：...
- PaddlePaddle学习课程——课节1：Python数据分析处理——Python数据分析入门
PaddlePaddle学习课程 ...如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑...
- C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子（有C#客户端）完整实例源码
例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。
- 从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf
首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出
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