主题推荐算法
2015-01-08 14:38:20 22 举报
主题推荐算法是一种利用机器学习和自然语言处理技术,根据用户的兴趣和行为,为用户推荐相关主题的智能算法。它通过对大量数据的分析和挖掘,识别出用户的潜在需求和兴趣点,从而为用户提供个性化的主题推荐服务。这种算法具有高效、准确和实时性等特点,能够有效提高用户的浏览体验和满意度。目前,主题推荐算法已广泛应用于新闻、社交媒体、电商等领域,成为各大平台吸引用户和提升活跃度的重要手段。
作者其他创作
大纲/内容
计算平均相似度meanSim
yes
开始
保存找到的ID将该主题的得分在scoreMap中置为最小记录这个ID
outter: for循环开始i=0
计算因子factor=meanScore/meanSim*0.5
结束
找到最大的涨跌幅得分
no
计算平均涨跌幅meanScore
Inner:for循环主题涨跌幅集合
遍历完?
输入: 1. 主题之间的相似度simMap,key=subjectId132+subjectId22. 主题涨跌幅绝对值前100名scoreMap3.最终需要推荐的主题数量
初始化maxScore= - num,thisMaxId=0
第一次Outter for循环只找到涨跌幅最大的,从第二次开始
![主题推荐算法](https://www.processon.com/chart_image/template/thumb/54ade380e4b0f90535029171.png?tid=54add6e0e4b0f905350263d9)
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