4 java wolfram-mathematica artificial-intelligence data-mining
我想为我的"找到类似的人"算法得到一些建议:).我有一个数据库,我存储以下实体:人,文章,关键字.因此,对于每个人,我都有一系列关键字(通过人员提及的数量)从人的文章关键字中编译出来.因此,我需要通过查看相关的关键字来获得类似的人,简单的解决方案是从一个人y获得x个关键字并找到所有共享相似关键字分数的人(不相等),但似乎这不是最佳方式.思考？
谢谢!
eri*_*son 6
听起来你的情况足够接近正常的信息检索系统"相似性"查询,你可以使用相同的向量空间模型.
对于每个人,计算每个关键字的出现次数.将每个关键字视为维度,将出现次数视为该维度中向量的大小.通常情况下,每个维度都被视为相同,但如果您发现某些关键字是兼容性的更好预测因子,则可以通过某个因子缩放该维度中的每个匹配项.
然后,不同人的矢量的点积给你一个他们有多相似的分数.或者,您可以输入自己的关键字并找到兴趣最接近的人.
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15 年 前
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