1、基于用户（User-CF）： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。 在一般的应用中是采用计算“K-近邻”的算法；基于这K个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。
2、基于人口统计学的推荐算法是推荐系统中最基础的方法。这种算法通过用户的年龄、性别、兴趣等基本信息，发现用户间的相似度，从而为用户推荐相似用户喜欢的物品。系统首先建立用户的属性模型，计算用户间的相似度。例如，如果系统发现用户A和C相似，它就会将A喜欢的物品推荐给C。
3、在推荐系统的召回路径中，i2i（item 到 item）、u2i（user 到 item）、u2i2i（从用户到一个物品再到另一个物品）、u2u2i（从一个用户到另一个用户再到一个物品）、u2tag2i（中间节点是Tag标签）以及基于图的算法（u22i*）都是常见的召回路径。
本文比较了五种词频统计方法：Linux shell、Hadoop MapReduce、Scala编程、Spark RDD和Scala流计算。实验数据来源于Blog Authorship Corpus（包含19320个博主博客，词汇量超过1亿）和Kaggle语料库，处理后的blogtxt文件达到了8GB的规模。
可以，抖音文案可以添加话题，把DOU＋小助手带上点击文本框，开始输入您想要的文案内容。您可以使用手机键盘输入，或者使用语音输入功能进行语音输入。在主屏幕上找到并点击“小艺”应用标，进入小艺智能助手界面。
这个方法基于英语单词的构词法，靠分解单词来记忆。每个英语单词都可以分解成一个核心词根，和前缀或后缀。例如在view（看法、景色）这个单词的基础上，加上表示“再一次”的前缀re，就是“复习”的意思；加上表示“人物”的后缀er，就有“观众、探视器”等的意思。
工作经验取均值，工资取区间的四分位数值，比较接近现实。 词云 我们将职位福利这一列的数据汇总，生成一个字符串，按照词频生成词云实现python可视化。以下是原图和词云的对比图，可见五险一金在职位福利里出现的频率最高，平台、福利、发展空间、弹性工作次之。
其实智橡树也罢 红杉树也罢 学考乐，作为智能英语三个耀眼的明星，分别代表着不同的智能英语时代。作为一个教育工作者，亲历智能英语这几年的变化，可谓血雨腥风。智能英语0时代：纯单词突击，学生自主练习。这是属于学考乐的时代！智能英语0时代：围绕单词突击增加听力语口语训练，学生自主练习。
推荐方法 时间：语法的安排相对灵活，时间多时候，每天可做5套左右的语法；时间少也可以做2－3持状态。语法得慢热，题量应该随时间而增多。但到最后差不多冲刺了，每天1套左右的保持状态即可。时间分配 共分3个阶段：入门了解阶段（第1－30天）目标：了解语法的2种题型，TOEFL语法考点。
1、tf-idf是一种衡量文章中词重要程度的方法。其值越大，表示词在文章中的重要性越高。具体公式如下：公式中，tf代表词频，即某个词在文章中出现的次数，这一指标能够反映词在文章中的重要性，符合人的主观直觉。然而，文章的长度存在差异，因此在应用时需要对词频进行归一化处理，即tf=n/N。
2、简介：TF-IDF（Term Frequency-InversDocumentFrequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法，根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。
3、IF-IDF 是信息检索（IR）中最常用的一种文本表示法。算法的思想很简单，就是统计每个词出现的 词频（TF） ，然后再为其附上一个 权值参数（IDF） 。
4、TFDF是一种统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
5、【3】TagBased-TFIDF：结合TF-IDF思想，使用tag_users[t]表示标签t被多少个不同的用户使用。基于领域推荐算法包含两个子类：UserCF和ItemCF。基于用户协同过滤（UserCF）参考文献：《基于用户的协同过滤算法（UserCF）原理以及代码实践》。
6、mahout算法分析 输入数据格式 为IntegerWritable， VectorWritable的matrix矩阵，key为待聚类文本的数字编号，value为待聚类文本的单词向量Vector， Vector的index为单词在字典中的编号， value为TFIDF值。