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基于ALS模型协同过滤推荐算法的研究 下载：80 浏览：326

舒珏 淋吴晟 《数据与科学》 2020年6期

摘要:
针对协同过滤算法存在着数据稀疏性、准确性以及可扩展性问题,提出了一种结合Word2Vec词向量模型和LSH局部敏感哈希的矩阵分解推荐算法。首先通过Word2Vec模型高速将词的相似性转换为向量之间的相似性,然后基于改进的LSH局部敏感哈希高速计算项目向量之间的相似矩阵,最后结合用户-项目原评分矩阵计算出未评分项目的预评分进行数据的填充,同时在ALS矩阵分解阶段加入相似性,以减少隐含特征因子信息的丢失。实验结果表明,改进的算法比传统的协同过滤推荐算法的MAE值低,具有更优的性能。

基于相似性摘要算法的应用与研究 下载：80 浏览：487

肖锦琦 《计算机研究与应用》 2018年5期

摘要:
算法可以将任意大小的数据转换成一段极短的摘要信息,并通过摘要信息计算两组数据的相似程度,在电子犯罪取证调查、恶意软件检测、垃圾邮件过滤等安全领域极具应用价值。将相似性摘要算法分为基于内容分割的分片哈希算法、特征提取算法以及局部敏感哈希算法等三个类别,分别讨论其特点和适用范围,以及在恶意软件以及文本文件等应用场景中测试相似性检测效果,同时指出现有算法的不足以及研究方向。
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