首先回顾一下，协同过滤算法主要有两种，一种是基于用户的协同过滤算法（UserCF），另一种是基于物品的协同过滤算法（ItemCF）。
基于用户的协同过滤算法主要有两步：
1）找到和目标用户兴趣相似的用户集合
2）找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。
基于物品的协同过滤算法主要有两步：
1）计算物品之间的相似度。
2）根据物品的相...
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2014-07-10 21:58:52
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基于物品的协同过滤算法（ItemCF）是业界应用最多的算法，主要思想是利用用户之前有过的行为，给用户推荐和之前物品类似的物品。
基于物品的协同过滤算法主要分为两步：
1）计算物品之间的相似度。
2）根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。
第一步的关键点在于计算物品之间的相似度，这里并不采用基于内容的相似性，而是去计算在喜欢物品i的用户中有多少是喜欢物品j的，这样计算的前提是用...
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2014-07-09 09:18:19
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题目：10602 - Editor Nottoobad
题目大意：有一个机子它由press的动作还有copy和delete字符的动作。给一组字符串，问要输入这样的一组字符串，最少要执行的press动作。
解题思路：将这一组字符串按照ascall码排序后，这样前后两个字符串的相似度是比较高的。然后后一个字符串和前一个字符串相比，看有多少相同的可以copy，就只要统计一下不相同的字...
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2014-07-08 19:33:44
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题目：
在中国，形容夫妻恩爱的词汇中，大家用的比较多的就是“夫妻相”。所谓“夫妻相”，就是两个人看上去比较般配，长相、身材等某些方面有一定的相似度。本题则另辟蹊径，从人的姓名维度，以字母重复个数来寻找最具“夫妻相”的人。
题目中预先给定一组女士的姓名拼音。输入男士的姓名拼音（拼音中间可以有空格,字母全部小写），依预先给定姓名拼音的先后遍历所有姓名，输出字母重复数最多的女士姓名。
规则1：...
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2014-07-08 17:25:41
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相似度计算是数据挖掘，推荐引擎中的最基本问题，例如在推荐系统(Recommender Systems，简称RSs)中计算带推荐物品(Item)相似度，或是用户(User)之间的相似度以期获得兴趣口味(Taste)相似的用户时，均需要使用到相似度计算技术。经常使用的相似度计算方式较多，且各有特点， 以...
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2014-07-07 12:09:43
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算法介绍:
编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。
步骤详解:
我们算V1中的值：以红色的0所在的格子为例
根据步骤5：
如果 s[i] 等于 t[j]，则编辑代价cost为 0；
如果 s[i] 不等于 t[j]，则编辑代价cost为1。
和
步骤6:
设置单元v1[j]为下面的最小值之一：
a、紧邻该单元上方+1：v1[j-1] + ...
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2014-07-06 08:31:41
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归一化：可以将大量重复特征聚合为单一特征，降低重复带来的相似度差异。方法: Vx = Vx /abs(v1)+...abs(Vn)词干处理：(变形词，同意词，近义词聚合) 减少特征的重复性 imaging-images buy-bought 我-俺 早餐-早饭.......停用词：（弱特征）大量出现的没有实际特征意义的虚词，副词，语气词等 I ,am, is ,a,an,always 我，啊，了...
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2014-07-02 10:41:28
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相似数据检测算法对给定的一对数据序列计算两者之间的相似度([0,1], 1表示完全相同)或距离([0, ), 0表示完全相同)，从而度量数据之间的相似程度。相似数据检测在信息科学领域具有非常重要的应用价值，比如搜索引擎检索结果的聚类与排序、数据聚类与分类、Spam检测、论文剽窃检测、重复数据删除、D...
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2014-07-01 23:15:24
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题目描述：计算相似度，其实本质就是计算编辑距离思路：一开始先递归，然后加备忘改DP，发现有很多重复子问题，再重新设计dp算法 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 #include 7 using ...
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2014-06-24 15:10:34
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安卓开发中ListView控件是一个使用频率相当的高级控件，通常用于展示一系列相似度极高的数据，当数据量极大或布局相当复杂时，ListView的性能优化就显得非常重要。所以在开发中不但功能上要满足，而且在性能上也不能马虎。 使用ListView是一个标准的适配器设计模式，ListView把数据、X....
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2014-06-22 23:04:40
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