我正计划实现一个使用神经网络的文档排名.如何通过考虑类似文章的评级来评价文件?这样做有什么好的python库吗?任何人都可以使用python代码为AI推荐一本好书.
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我打算制作一个推荐引擎,它可以提供类似用户的推荐,也可以使用使用标签聚类的数据.用户将有机会投票选择文章.将有大约十万篇文章.文档将根据其标记进行聚类.给定关键字文章将根据其标签获取并通过神经网络进行排名.
我想知道stumbleupon如何为其用户推荐文章?
它是使用神经网络还是某种机器学习算法,还是实际根据用户"喜欢"推荐文章,还是根据兴趣区域中的标签推荐文章?使用标签,我的意思是,使用像基于项目的协作过滤等?
recommendation-engine machine-learning similarity collaborative-filtering
我打算实现一个推荐引擎,其中给出细节在这里."Python"是我和'neo4j'数据库的首选.任何人都可以指出,'neo4j'如何与'django'等任何网络框架集成?是否有可能像'PHP'整合'MySQL'一样整合它们?.
提前致谢..
我可以使用ssh/telnet(无root访问权限)终端访问AIX机器.我需要使用C开发程序并使用xlc编译器进行编译.目前我可以使用RSE和编辑文件在eclipse(Juno)中打开远程文件,但代码完成和错误检查将不起作用.任何人都可以请,帮我设置eclipse,这样代码完成就可以了,而且,我可以从我的Windows机器编译代码.任何帮助将深表感谢.
有没有适合蓝牙编程的Python库?我试过PyBluez,但Eclipse不认识蓝牙模块.任何人都可以建议Python和蓝牙的教程?
我是Django的初学者.我需要设置一个网站,每个用户都有一个个人资料页面.我见过django admin.用户的个人资料页面应存储一些只能由用户编辑的信息.谁能指出我怎么可能?任何教程链接都会非常有用.此外,是否有任何django模块,可用于设置用户页面.
我正在使用scikit-learn来查找文档的Tf-idf权重,然后使用朴素
贝叶斯分类器对文本进行分类.但是文档中所有单词的Tf-idf权重都是负数,除了少数.但据我所知,负值意味着不重要的术语.那么有必要将整个Tf-idf值传递给贝叶斯分类器吗?如果我们只需要通过其中的一小部分,我们该怎么做呢?与linearSVC相比,贝叶斯分类器有多好或多坏?除了使用Tf-idf之外,还有更好的方法在文本中查找标签吗?
谢谢
我计划开发一个基于Web的应用程序,它可以抓取维基百科来查找关系并将其存储在数据库中.通过关系,我的意思是搜索一个名字,比如'比尔盖茨'并找到他的页面,下载它并从页面中提取各种信息并将其存储在数据库中.信息可能包括他的出生日期,他的公司和其他一些事情.但我需要知道是否有任何方法可以从页面中找到这些唯一数据,以便我可以将它们存储在数据库中.任何特定的书籍或算法将不胜感激.还提到好的开源库会很有帮助.
谢谢
我正在使用标记节点和url节点构建数据库,并且url节点连接到标记节点.在这种情况下,如果将相同的URL插入到数据库中,则应该链接到标记节点,而不是创建重复的url节点.我认为索引可以解决这个问题.如何使用neo4jrestclient进行索引和遍历?链接到教程会很好.我目前正在使用versae neo4jrestclient.
谢谢
我有两个未签名的长号l1和l2.我将这些数字转换为浮动并将它们保存为f1和f2.
f1 = (float) l1;
f2 = (float) l2;
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
现在考虑l1> l2一些任意数量,比如100.
是否会出现f1< f2?(这里f1转换的l1大于l2).如果是的话,你能否证明如何找到这样的号码?
sizeof(float) = 4 and sizeof(unsigned long long) = 8.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 您建议使用哪种库来执行Java中与ADB相关的任务。我有一个基本的原型,可以在其中派生adb进程并从该进程获取输出。是否有更好的方法通过库执行此操作?我也看了看android提供的ddmlib库,但是好像它没有被积极开发。是否有更好的库或ddmlib可以胜任?
谢谢
python ×6
django ×2
neo4j ×2
adb ×1
aix ×1
android ×1
autocomplete ×1
bayesian ×1
bluetooth ×1
c ×1
data-mining ×1
eclipse ×1
java ×1
rest-client ×1
scikit-learn ×1
scikits ×1
similarity ×1
text-mining ×1
wikipedia ×1
xlc ×1