【LSA推荐算法】简单理解
发布时间:2020-12-14 04:44:38 所属栏目:百科 来源:网络整理
导读:1:公式 ? 2:实例 2-1:实例文章标题 ? 2-2:每个关键词出现的次数(人为分辨) 2-3:S = T*S*D(也就是上面这个图的分解,公式分辨) ? ? 2-4:得出的二维图:(这里做下解释。如果两个文章的夹角越小,那么这两个文章越相似) ? 2-5:计算相似度:向量模型 ?(
1:公式 ? 2:实例 2-1:实例文章标题 ? 2-2:每个关键词出现的次数(人为分辨) 2-3:S = T*S*D(也就是上面这个图的分解,公式分辨) ? ? 2-4:得出的二维图:(这里做下解释。如果两个文章的夹角越小,那么这两个文章越相似) ? 2-5:计算相似度:向量模型 ?(将原始数据降为二维空间的数值,再进行公式的计算) ? ? ?总结:简单的大概步骤为: 将数据二值化,接着通过对应的计算相似度公式(比如最常用的余弦定理)去计算值,得到的最大的那一组就是最为相似的一组? (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |