相似度算法;人群标签推荐下载

weixin_39820535 2020-06-21 09:30:39
a=[01,02,04,06],b=[09.08,04,07].计算a,b的相似度。用户门户网站推荐,根据个人行为推荐。
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【资源介绍】 基于自动生成知识库的智能问答系统python源码+项目说明+数据+超详细注释.tar 说明 首先需保证机器拥有英伟达显卡,供tensorflow平台使用 电脑配置: Acer笔记本 CPU Inter Core i5-6200U GPU NVIDIA GeForce 940M Windows10 所需的环境: Anaconda3(64bit) CUDA-8.0 CuDNN-5.1 Python-3.5 TensorFlow 或者 TensorFlow-gpu Mysql 5.7.22 在本录下运行 pip3 install -r requirements.txt cd data 登录mysql将数据库导入 mysql -u root -p create database test use test source qa.sql exit cd .. cd web python3 web.py 开启服务器 访问localhost:5000/chat 即可访问智能问答页面 知识库 知识库传统的做法是三元组,但这个项目并不需要这样做,仅做笔记 知识字典 D 可用三元组表示如下: D = ( O , T , E ) 把三元组理解为 (实体entity,实体关系relation,实体entity),把实体看作是结点,把实体关系(包括属性,类别等等)看作是一条边,那么包含了大量三元组的知识库就成为了一个庞大的知识图。 知识库涉及到的两大关键技术是 实体链指(Entity linking) ,即将文档中的实体名字链接到知识库中特定的实体上。它主要涉及自然语言处理领域的两个经典问题实体识别 (Entity Recognition) 与实体消歧 (Entity Disambiguation),简单地来说,就是要从文档中识别出人名、地名、机构名、电影等命名实体。并且,在不同环境下同一实体名称可能存在歧义,如苹果,我们需要根据上下文环境进行消歧。 关系抽取 (Relation extraction),即将文档中的实体关系抽取出来,主要涉及到的技术有词性标注 (Part-of-Speech tagging, POS),语法分析,依存关系树 (dependency tree) 以及构建SVM、最大熵模型等分类器进行关系分类等。 理想的联合学习应该如下图:输入一个句子,通过实体识别和关系抽取联合模型,直接得到有关系的实体三元组。这种可以克服上面流水线方法的缺点,但是可能会有更复杂的结构。参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31672529 实体提取用哈工大的库pyltp(可以用CTB模型重新做分词模型),导入官方模型即可,也可以导入自己的 关系提取转换为分类问题,这个我在推理机里已经做了 文档结构树:做法不同于传统的文档结构树,由于数据集是网页,层次结构分明而答案并不需要经过NLP分析得到,只需要得到某一段落的文字。这样按标签提取即可,如h标签的通常是标题重要信息。原想用h标签做问题,答案用它的兄弟节点,可是网页层次不统一,情况复杂。并不适合用这种算法。所以自行做了创新:得到所有h标签,取两两中间的部分作为答案,准确率高 利用文档结构树从问题映射到答案。 数据库: 标准问题:通过规则组合关键词生成(基于文档结构树技术) 答案:带网页标签的答案 描述词:此数据的描述,由网页中提取出 问题词组:通过分词(全模式分词算法)和去除停用词等步骤得到的词组。用于计算文本相似度。 答案词组:通过分词(全模式分词算法)和去除停用词等步骤得到的词组。用于计算文本相似度。 感觉标准答案只是给评委看,并不是作为问题检索的最重要的方式。暂时先这样做,准确度和效率不行就只用结构。因为问句很难匹配,而结构只需词对上即可 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,也适用于小白学习入门进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或者热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
程序 = 数据结构 + 算法  程序是为了解决实际问题而存在的。然而为了解决问题,必定会使用到某些数据结构以及设计一个解决这种数据结构的算法。如果说各种编程语言是程序员的招式,那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。编程实战算法,不是念PPT,我们讲的就是实战与代码实现与企业应用。程序 = 数据结构 + 算法                ——图灵奖得主,计算机科学家N.Wirth(沃斯)作为程序员,我们做机器学习也好,做python开发也好,java开发也好。有一种对所有程序员无一例外的刚需 —— 算法与数据结构日常增删改查 + 粘贴复制 + 搜索引擎可以实现很多东西。同样,这样也是没有任何竞争力的。我们只可以粘贴复制相似度极高的功能,稍复杂的逻辑没有任何办法。语言有很多,开发框架更是日新月异3个月不学就落后我们可以学习很多语言,很多框架,但招聘不会考你用5种语言10种框架实现同一个功能。真正让程序员有区分度,企业招聘万年不变的重点 —— 算法与数据结构。算法代表程序员水平的珠穆朗玛。 本视频由微软全球最有价值专家尹成录制,拒绝念PPT,代码实战数据结构与算法导论。除了传统数据结构算法,加入高并发线程安全数据结构,分布式负载均衡算法,分布式哈希表,分布式排序等等现代算法。  算法,晦涩难懂,却又是IT领域受重视的素养之一。可以说,算法能力往往决定了一个程序员能够走多远。因此,BAT/FLAG等国内外各大名企非常喜欢在面试环节考核求职者的算法编程,这也成为了无数准程序员们过不去的一道“坎”。如何入门并成为一名出色的算法工程师?但无论半路出家还是科班出身,除学生时代搞算法竞赛的同学外真正用心学习过算法与数据结构太少太少。对于后期想要学习算法与数据结构却不得不面对以下问题:没有自己的知识框架,无法关联知识点,学习效率低有疑问而无人解答,有问题无法理解全靠猜测,一个问题卡好几天市面上资料题解质量参差不齐,正确性未可知Google算法-工程师尹成大哥学习算法

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