文本挖掘算法总结
文本数据挖掘算法应用小结
1、基于概率统计的贝叶斯分类
2、ID3 决策树分类
3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘
4、基于k-means聚类
5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering
6、SOM神经元网络聚类
7、基于Meaning的文本相似度计算
8、文本模糊聚类计算
9、文本k-means聚类
10、文本分类
11、关联模式发现
12、序列模式发现
13、PCA主成分分析
1、基于概率统计的贝叶斯分类
算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则：
P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出
贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)
贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有：
贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。
解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。
2、ID3 决策树分类
算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
解决问题：预测所属分类。通过已知样本集记录，生成一颗“分类知识树”，给定一个未知“标签”记录，通过“分类知识树”来确定其所属分类。
3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘
算法概述：1982年波兰学者Z. Paw lak 提出了粗糙集理论Rough Sets Theory，它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具，能有效分析不精确、不一致（Inconsistent)、不完整（Incomplete) 等各种不完备信息，利用数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。粗糙集理论是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性事物的数学工具。粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的，它将分类理解为在特定空间上的等价关系，而等价关系构成了对该空间的划分。粗糙集理论将知识理解为对数据的划分，每一被划分的集合称为概念。其主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似）刻画。
解决问题：预测所属分类。粗糙集分类将样本空间S划分为上近似集（Upper approximation)、下近似集（Lower approximation）、边界集（Boundary region)，挖掘条件属性C与决策属性D集合所包含的不可分记录（不能再细分，该集合中的所有记录都属于某一决策属性Di的取值），这些记录形成不可辨识的关系（Indiscernibility relation)，由此确定分类规则：
IF <条件属性C成立> THEN <决策属性Di发生>
即，如果满条件C，则其所属分类为Di。IF中的条件C可以是单一条件，也可以是组合and （并且）组合条件。
BIC给出的是“最小分类规则”。所谓“最小分类规则”是，最少的条件组合。例如一个人属于“高”、“富”、“帅”，条件为：“身高”、“财富”、“工资性收入”、“财产性收入”、“产业收入”、“脸型”、“眼睛大小”、“鼻梁形状”、“英俊”等条件来判别，通过“粗糙集”分类计算，得出最小分类规则可能是
“IF 财富>=XXX1 and 身高>=185cm and 相貌=英俊”
其他条件可以忽略不计，这就是“最小分类规则”。
“粗糙集”分类规则为“百分之百确定型”分类规则，这是对样本集的统计结果，如果出现非“样本集”中出现过的条件变量属性，将无法得出“粗糙集”，可转而使用概率型“贝叶斯分类”进行计算。
4、基于k-means聚类
算法概述：给定一个包括n条记录、每条记录有m个属性的样本集，再给出分类数k，要求将样本集中的记录，按记录间的相似性大小（或距离远近），将相似性最大（或距离最近）的记录划分到k个类中，相同分类中记录间的距离要尽可能地小，而分类之间的距离要尽可能地大。
BIC改进了常规的k-means聚类算法，在聚类过程中，同时计算分类质量（类内均差、类
间均距和），并求解最优聚类max{ }。
解决问题：将n条记录聚成k个分类。对n个样本集记录，指定分类个数k，为k个分类指定初始迭代记录为k个分类中心，通过计算其他记录对k个分类中心的距离，对不断变换分类、变换类中心，收敛都当分类不再变化时，计算结束。由此，将n个样本集记录分配到k 个分类中，得到k个分类中心指标。
5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering
算法概述：在实际解决聚类问题时，很多数事物是“模糊”的，其特征属性A无法确进行量化，如：人的相貌、人与人之间的关系、人的性格、购买商品的意愿等，这就需要用模糊数学来进行相似性计算。模糊数学是伴随着上世纪五六十年代兴起的控制论、信息论、系统论（俗称“老三论”）而形成的一种决策方法，是美国加利福尼亚大学伯克利分校Lotfi Zadeh 教授于1965年创立的。
模糊聚类基本计算步骤为：
（1）将样本集中的n条记录变换成n x n的模糊相似矩阵；
（2）通过传递包卷积计算将模糊相似矩阵变换成等价相似矩阵；
（3）最后通过λ截矩阵将n条记录分成1-n个分类。
K-means聚类需事先确定聚类数k，而模糊聚类Fuzzy Clustering无需事先确定聚类数k，可以从最小的k=1（所有学习集中的n条记录为1个分类），到k=n（所有学习集中的n条记录各为1个分类）。
解决问题：将n条记录聚成1-n个分类。模糊聚类Fuzzy Clustering算法完全基于数据自然
状况进行聚类，可产生聚类的解集合 (k=1,2,,,,,n)，因此，可以在解集合中求解最优聚类
max{ }，这对观察分析样本集的数据性态非常有用，可供观察不同情况下的“聚类”状况。
6、SOM神经元网络聚类
算法概述：人类对事物的认知是一个不断积累的过程，通过对事物的观察，不断地认识和修正因果关系，最后逐渐稳定为认知规则。医学证明，人眼的视网膜、脊髓和海马中存一种侧抑制现象，即，当一个神经细胞兴奋后，会对其周围的神经细胞产生抑制作用。这种侧抑制使神经细胞之间呈现出竞争，开始时可能多个细胞同时兴奋，但一个兴奋程度最强的神经细胞对周围神经细胞的抑制作用也最强，其结果使其周围神经细胞兴奋程度减弱，从而该神经细胞是这次竞争的“胜者”，其它神经细胞在竞争中失败。
1981年芬兰学者kohonen提出一个称为自组织特征映射（Self Organization Feature Map-SOM 或SOFM）网络，前述大脑神经细胞兴奋规律等，在该网络中都得到了反应。在竞争层神经元之间的连线，它们是模拟生物神经网络层内神经元相互抑制现象的权值，这类抑制性权值满足一定的分布关系，如距离近的抑制强，距离远的抑制弱。
通过上述可知，SOM聚类算法设计的核心思想是体现神经元在认知过程中的3个特性：（1）根据样本比较，逐步积累、不断修正、渐近稳定特性？
（2）神经元之间的侧抑由近到远、逐步衰弱制特性？
（3）神经元兴奋区域随认知次数逐步缩小范围特性？
BIC采用欧氏距离作为输入模式Xi与各输出神经元Wj之间的相似度，选择具有最小距离的神经元为兴奋神经元；采用（1-ti/tm）作为学习衰减函数，其中ti 为当前学习次数（第几次样本训练），tm 为总的学习数，以此来体现上述特性“1”；采用（1-ti/T）、C/Wij作为神经元侧抑制函数，其中C为设定的常数、Wij为被选中的神经元与其他神经元最远距离，来体现上述特性“2”、“3”。
解决问题：将n条记录按m个输出神经元聚成m个分类。模仿人类的学习方法，对事物的认识是一个由浅入深、逐步学习、修正的过程，将对各种要素组态的认识逐步稳定到认知领域，由此进行“聚类”。
7、基于Meaning的文本相似度计算
算法概述：给出一组n个文档D{ }，BIC为每个文档计算出一组最
具有代表性的词组，同时，计算出相互间内容接近度及接近序列。
BIC的Meaning挖掘与自动搜索不同于现有Baidu、Google人工输入关键词的搜索方式，现有搜索引擎不考虑语义和语境，只考虑词W与文档D的包含关系和词在文档内的
频数TF，因此，关键词的搜索与文档内容无关。
例如：“姚明”是中国篮球的骄傲，但“姚明”还投身于公益事业，如果在搜索引擎中输入“姚明”，不见得搜索的文档内容只包含与篮球相关的内容，还可能包括公益及其他包含“姚明”的文档，可见，关键词搜索具有不确定性。如果在搜索引擎输入一组词{“姚明”、“得
分”、“篮板”}，搜出文档是篮球比赛内容的概率更大，显然，形成的交集缩小了搜
索范围，但组词{“姚明”、“得分”、“篮板”}是经过人思考给出的。
BIC通过计算得出文档代表词组，相当于人工输入{“姚
明”、“得分”、“篮板”}，同时计算词在句子中语序关系的发生概率与马尔科夫链，因此，能够更好地确定搜索词的语义和语境，通过对文档间的相关性（接近度）进行聚类计算，可按Meaning“接近度”进行自动搜索而无需人工干预，并随文档内容的变化而自动跟踪Meaning变化，使搜索更加准确、更加自动化，让搜索“随用户的心而动”。
BIC可用于基于Meaning计算的搜索、舆情分析、特定情报分析、垂直搜索和相似内容推荐
等文本挖掘。
解决问题：计算两个文本的相似度。
8、文本模糊聚类计算
算法概述：基于模糊聚类算法，BIC首先计算将n个文本组成相似矩阵（第i个文本文档对第j个文本文档的相似度），然后将相似矩阵变成模糊相似矩阵，通过求模糊相似矩阵的等价矩阵和截矩阵，将n个文本文档分成1-n个分类，同时，按相同分类中的
文本具有最接近的内容相似度Min{ }，不同文本分类间具有最大差异Max{ }，来求解按文本内容进行最优分类方案。
解决问题：在不确定将文本划分成几类的情况下，将n个文本聚成1-n个分类，以此来观察“聚类”效果。
9、文本k-means聚类
算法概述：基于k-means聚类，在BIC平台上，用户上传或输入n个文本，确定希望分类数量k和k个分类样本，BIC将以k个样本作为初始迭代点进行k-means聚类计算，将n个文本分成k个分类。
解决问题：在已经确定了k个分类的情况下，将文本划分到k个“分类”中。
10、文本分类
算法概述：通过“文本模糊聚类”或“文本k-means”聚类，BIC不仅将n个文本按内容相似度进行分类，同时挖掘出各个分类的“分类代表词组”，以后，用户任意给出一个文本，BIC将根据其对各个“分类代表词组”的相似度，选择最相似的分类MaxSim{i}，将该待分类文档分配到MaxSim{i}类。
解决问题：在已经完成文本聚类的情况下，将不确定的文本划分到“分类”中。
11、关联模式发现
算法概述：关联分析的目的是挖掘隐藏的关联(Association) 模型，最著名的关联模式应用是挖掘“购物篮”问题，是从发现购买行中，发现商品之间的关联关系。
给定一组交易记录：
每笔交易ID包含m个商品{}，n条记录组成二维表，构成矩阵，
BIC可计算得出任意两商品组合的Confidence(A->B)=P(A | B)置信度和支持度
Support(A->B)=P(A U B)，可用于分析商品之间的关联性“购物篮”问题。
BIC的关联模式发现是一个快速、交互式Apriore计算过程：从发现最基本的2个Item关联高频项集开始，计算支持度Support(A->B)=P(A U B)和置信度Confidence(A->B)=P(A | B)，
逐步计算和发现2、3、4…Item关联频繁项集。
因为：
（1）任何求解高频关联事务T中的项数Item必然大于等于2，如果只有1个Item不存在关联；
（2）任何交易记录T中无论有多少个Item组合，如果存在大于2个Item的高频组合，都必然存在2关联的高频真子集。
如：交易记录T1={Item1，Item2}，交易记录T2={Item1，Item3，Item4，Item2}，则T1为T2的非空真子集T1?T2。
所以，如果存在3关联的高频Item组合，必然存在2关联的高频组合；如果存在4关联的Item高频组合，必然存在3关联高频组合…。BIC就是通过最基本的2关联高频项集发现开始，逐步缩小记录集合，逐步发现所有任意数量Item组合的高频项集。因此，BIC的关联计算是一个快速、交互式计算的Apriore算法。
解决问题：从样本集中发现有较强“置信度”的关联规则。
12、序列模式发现
算法概述：算法原理同“关联分析”，但统计点在于事物（或商品购买）发生的先后序列。如商品购买行为预测：汽车改装爱好者，购买某种品牌增压器的人，很多人后来还购买了活塞环、又购买了某品牌机油…，通过序列分析，发现其购买序列、预测下一步购买行为；如疾病诊断：患有某种疾病的人，先出现A症状、后出现B症状、又出现C症状…，通过出现症状的序列分析，发现疾病发生、发展的序列模式，对疾病进行诊断；
如Web访问行为模式发现：每个IP访问网站都是一个Web会话Session，每个Session由一系列的URL序列组成，通过Session计统计得到高频URL序列，预测用户的访问行为；
不限于上述例子，还包括生物进化序列模式、DNA序列、地震、火灾、战争冲突爆发序列模式预测等，序列规律是大量存在的，只要有足够的统计数据，都可以通过BIC发现最率并进行预测。
序列模式发现与关联模式发现在算法上很相似，但序列模式强调Item的先后顺序，而关联模式发现不关心顺序，只看是否在一个事物T中2个Item（或多个）是否同时出现。
BIC的序列模式发现是一个快速、交互式Apriore计算过程：从发现2个Item序列高频序列开始，计置信度Confidence(A->B)=P(A | B)，逐步计算和发现2、3、4…Item序列频繁序列。因为：
（1）任何求解高频序列事务T中的项数Item必然大于等于2，如果只有1个Item不存在关联；
（2）任何事务记录T中无论有多少个Item序列组合，如果存在大于2个Item的高频序列组合，都必然存在2序列的高频序列真子集。
如：事务序列记录T1={Item1，Item2}，事务序列记录T2={Item1，Item3，Item4，Item2}，则T1为T2的非空真子集T1?T2。
所以，如果存在3个Item序列的高频Item组合，必然存在2序列的高频序列组合，如果存在4个Item的高频序列组合，必然存在3高频序列组合…。BIC就是通过最基本的2序列高频序列发现开始，逐步缩小记录集合，逐步发现所有任意数量Item组合的高频序列组合。因此，BIC的序列计算是一个*快速、交互式计算的Apriore算法。
解决问题：序列模式发现的目的是挖掘事务发生、发展的序列(Sequencing)模式，从样本集发现有较强“置信度”的序列规则。
13、PCA主成分分析
算法概述：假设一个事物由多种因素构成，设有n个样本，每个样本共有m个属性（指标、构成要素），构成一个n×m阶的成分数据矩阵，
PCA算法的目的是：
（1）降低维度
当矩阵X的维数m较大时，在m维空间中考察问题比较麻烦，需要降低维度，在不影响对事物评价的基础上，选择较少的几个主要指标P（p < m）来代替原来较多的变量指标m。（2）消除变量间的相关性
（3）分析指标体系中各个指标的对事物的区分性。衡量一个事物好坏由多个指标所决定，但指标对事物的区分性有强弱之分，通过PCA计算，可以分析哪些指标有更好的区分性，哪些指标的区分性较弱。
PCA解决算法原理：
PCA算法的核心是，将非实对称矩阵X变成实对称矩阵A，求矩阵A的特征值和特征向量，特征值为P个指标，特征向量为P个指标对原来m个指标的荷载参数。BIC采用Jacobi（雅可比）方法来求特征值和特征向量。
Jacobi方法的基本理论是，对于一实对称矩阵A，必有一正交矩阵U，使得，
可以证明，如果，则矩阵D为矩阵A的相似矩阵，相似矩阵具有相同的特征
值和特征向量。Jacobi方法通过平一系列的面旋转变换来求，变换过程中，让
非对角线上的元素逐步变小，对角线上的元素逐渐变大，最后将矩阵D中非对角线上的元素变成0（或趋近于0），对角线上的元素li 是矩阵A 的特征值，正交阵U 的第j 列是A 的属于li 的特征向量，以此求解矩阵A的特征值和特征向量。
解决问题：
PCA可广泛用于事物要素（指标）分析。任何一个事物都是由多个指标组成，包括商业行为、医学诊断、药理分析、生产质量控制、生产工艺设计、经济分析，甚至是军事、外交事物等。人们需要掌握，构成事物的要素（指标）与事物的结果是什么关系？哪些是主要指标？哪些是次要指标？指标和指标之间存在什么关系？PCA通过一组样本集的计算分析，就可以精确回答这些问题。
调试试用期工作总结(精选多篇)
调试试用期工作总结(精选多篇) 第一篇：调试工作总结调试工作汇报 内蒙古国电能源投资有限公司，在二连浩特开发建设了33台单机容量为1500kw的风机，装机容量为49.5mw。在本公司项目部的积极努力下，风场顺利进入调试阶段。 人员配备到位，调试工作得到了公司的高度重视。调试人员进行了明确的分工，责任到位，做好危险点分析和作业中可能出现的严重危及到人生，设备安全的预防控制措施，确保调试工作安全稳步进行。 现将调试工作以来的情况如下； 1.目前主变常规试验、35kv开关及pt，ct试验、35kv系统耐压,20kv侧pt、ct试验、开关试验，箱变常规试验及电缆内压已全部完成 2.厂家说明书和设计院图纸进行装置校验，然后进行开关远方及就地分合（及回路传动），及二次校线工作。将全场所有保护信号上传到主控室。 3.站所有远传信号上传到中调、区调和对侧玉龙站做对调传动试验已全部完成。 调试工作已全部完成，且所有设备已投入运行。 部门：调试日期：2020.7.20 第二篇：调试总结调试总结来到海南昌江项目部电气队已经有50多天了，我有幸加入到调试队。听师傅们说：
“调试现在改新模式了，我们是 第一批加入进来的，机会真是千载难逢，要我们务必抓住这次机会！”听后我激动异常，暗暗下决心机会是留给有准备的人的，现在机会就放在我面前，我若不抓住，岂不是白白浪费？所以，努力与学习以及实践与理论都将为此而进行。 调试是一门技术活，彭师傅说过：“干调试要多问，多看，少动手。”说实话，刚听到这我就想“不是应该多动手吗？这样才能更加的熟练技能。”后来，我明白了“少动手”的意思是不要乱动、乱摸，调试不仅危险高压电，而且一旦产生事故十分严重，那些仪器仪表十分昂贵。一定要熟悉弄懂后才按规定操作，这也就要坐到前面说的“多问、多看。” 最近我们干的活主要是环吊、门吊、半门吊，具体就是一些接线，打磨，放电缆、装网架等等。在此过程中我深深明白四个字：眼高手低。这也是在学校时，实习老师常常教导我们的“干活最容易犯的是眼高手低，一个很简单的活看起来很容易，一旦动手，你就发现不是那么回事。”现在回想起来，才明白老师的淳淳教导。就在前几天，郭师傅跟牛师傅交给我一个任务，让我协助焊工把角钢焊上，再把网架固定在上面，结果我没把角钢扶正，导致角钢向两边偏了整整5cm。事后，牛 师傅严厉的批评了我，我无言以对，默默的思索自己错在了什么地方。最后，我用磨光机把角钢切下来，重新再安装上去。就是这一次，我真正懂得了“眼高手低。”当然了，这段时间，我也发生了许多别的失误。例如：常常忘记一些该办的要紧事、有些方面操作不当以及把螺丝弄丢等等。这些都不一一列举了。总之，干这些活，我明白了许多，也成熟了许多，我会尽自己的努力做好自己的工作。 这两个星期也感觉挺忙的，周一周三延点、周二周四培训、
挖掘机工作总结
挖掘机工作总结 20xx年时间转瞬逝去了，在各位领导的带领下、在同事们的支持和帮助下，我坚持不断地学习理论知识、工作总结范文工作经验，加强自身思想修养，努力提高综合素质，严格遵守各项规章制度，从而完成了自己岗位的各项职责。在此，我要感谢大家。正是因为你们的这种支持和帮助，以及你们对我的严格要求，使我感觉到我已融入了凯斯售后服务部这个团队，感受到了来自凯斯的温暖。 在山东格瑞特售后服务部德州办事处我主要是从事挖掘机维修方面的工作。任现职以来，严格履行维修工程师的岗位职责，认真学习，努力工作，较好地完成了本职工作和领导交给的各项任务。现将一年来的工作情况总结如下： 一、我的工作主要是负责挖掘机的维修保养技术支持，负责检修作业检查和不良设备的维修，积极参与挖掘机各种故障的处理，按照客户要求，对出现问题的挖掘机进行检测维修;监管检修记录台帐，建立并完善设备履历档案管理;仓库管理，配件进货，出库记录等。 二、当公司的挖掘机卖出时，根据公司领导的需求，我需和挖掘机同往至交货地点，进行设备的交接，完成整个销售过程。并确认联系人和联系方式，签署售后合同，检查设备是否能正常运行，检查随车佩带工具及赠送配件是否齐全等。将设备完好无损的交给用户，给客户讲解车辆基础保养
时间和日常保养事项，以及基本操作，使用户对设备足够的熟悉后，让对方签字验单。方便以后对客户进行回访时，询问设备使用情况以及对出现的问题给与及时的解答和回复。 三、配件销售方面，与去年相比有较大的进步。保内用户没有发现再使用副厂配件的，以及保外部分用户也在使用原厂配件，以油类配件最多，滤芯等相对比较少。关于这方面我与很多用户沟通过，保内用户使用是基于设备没有出保，使用副厂配件设备出现故障厂家不给予索赔和免费保养。保外用户不使用原厂配件基本是嫌配件太贵又不给予免费保养，又认为在一些大配件重要配件使用原厂的，小配件像滤芯等使用副厂的常保养下就无多大碍的误区。导致这样的现象主要还是由于我们在与客户沟通方面的问题，没有使用户认识到使用副厂配件对设备的损害。我还需改进和学习与用户沟通的方法与知识。 在过去20xx年的工作中，我基本达到所需完成工作的要求和领导交付的任务。通过这一年的锻炼，使我成长不少，但是，工作中还存在不少问题： 1.工作上善欠缺主观性与积极性。工作任务越来越繁重，工作压力也越来越大，但是在任务重、压力大的情况下，工作心态还比较懒散，态度不端正，一定程度上影响了工作效率。 2. 独自作业时欠缺经验，应对及应变措施还达不到所
推荐系统的架构
本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 图1 界面UI那一块包含3块东西：1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)；2) 给的推荐理由；3) 数据反馈改进个性化推荐；关于用户数据的存放地方：1)数据库/缓存用来实时取数据；2) hdfs文件上面； 抽象出来的三种推荐方式 图2
图3 图3中，推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等 图4 图4中，A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了） HULU的推荐系统
总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单。更多的是对推荐系统在线部分的一种描述，离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中，供推荐系统在线部分调用。系统的整个流程是这样的，首先获取用户的行为，包括(watch、subscribe、vote)，这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。同时这些行为也会产生对应的topic，系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。两种数据进行混合，然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程，最后生成用户看到的推荐数据。 淘宝的推荐系统(详细跟简单版)
机电工程师年终工作总结范文
机电工程师年终工作总结范文 xxxx年是我在公司工作的第三年，在这三年里随着公司在不断的发展和壮大我 个人也从一个不知所谓的棱头青逐渐的变的成熟，从一个对平衡机毫无了解的门 外汉变成一个熟悉平衡机原理熟悉公司各种产品的专业技术人员，而且在对部门 的管理和与人沟通方面我也有了更深层次的认识，我深知我取得的这些进步和公 司领导的培养是分不开的。没有他们不厌其烦的教导和一次次的给予机会我不会 取得今天的进步，展望xx年是机遇和挑战并存的一年，我将团结在公司领导核心 周围，努力工作，艰苦奋斗，为公司向更高层次发展做出自己的贡献。 回首xxxx初，虽然在xx年公司取得了可喜的成果，但是公司领导并没有沾沾自喜，反而为xxxx年制定了更高的目标。我也在经过短暂的调整之后马上进入自己 的角色，当时按照领导的指示，我负责研发部管理和电气车间生产管理的工作。、 我首先指定的部门工作范畴细则，明确了整个部门的工作任务。又对每个部门的 成员在整个部门工作中所负责的范畴做了规定并已书面的形式发放到他们手中， 我制定了部门成员结构组成图，明确上下级的从属关系。我想在完成公司交给的 部门任务的同时建立一个有纪律，有向心力的团队更好的为公司服务是领导更希 望我能做到的。在xxxx年初我的部门人员发生了很大的变化，首先是李鑫的离职 按照公司领导的指示我迅速调整了部门的结构，将原来主要负责电气生产的董建 军接替李鑫的研发工作，将原来只参与电气生产的许建文安排在负责生产管理并 参与生产的位置，在我整理李鑫的工作备份时候，我发现一体机单片机程序不能 正常工作，我用其他方法找到李鑫要回了能用的程序，并完成当时李鑫负责的一 东项目， 4月份董建军离职，影响了第一台微电机自动平衡机部分编写，为了保 证设备参展，我连续加班，五一长假也不例外，最后实现了设备参展前有流畅动 作的目标。 这时公司领导也不断的给我提供新的技术人员来补充部门工作。在新的人员还不 能完全胜任的阶段，为了能完成生产任务，我经常是身兼多职，从电气图设计， 到指导和参与配电完成再有新plc程序和触摸屏程序编写，设备厂内调试都由我 一个人来完成。很多时候为了不耽误工程的进度我就利用自己的业余休息时间加 班加点。加班到很晚没有车我就自己花钱打车回家。重庆自动线项目，上海自动 打孔机项目，德惠大华自动机项目都是这个阶段的完成的。 我还努力培养新人，把许建文掉到研发办公室，指导他使用protel制图软件，制作电气原理图，在plc编程上，我也经常把思路告诉他让他动手编写程序，但是 由于我太急功尽力给他的压力太大，使得他承受不住压力提出辞职。在此事情上 人身上我重新认识了培养人才的方法和观点，要想炼出好钢，就应该找到好的材 料，不管在意志品质上还是道德修养上，选中人才后再努力培养才不能造成人力 和物力的浪费。在接下来的工作中我也是按照这样的思想去选材，后来公司输送
挖机驾驶员工作总结
挖机驾驶员工作总结 挖掘机技术哪家强!相信大家都知道，不过，挖掘机驾驶员的工作怎么写呢?以下就是小编为大家整理的关于挖掘机驾驶员的工作总结范文，欢迎阅读。 2015年时间转瞬逝去了，在各位领导的带领下、在同事们的支持和帮助下，我坚持不断地学习理论知识、工作总结范文工作经验，加强自身思想修养，努力提高综合素质，严格遵守各项，从而完成了自己岗位的各项职责。在此，我要感谢大家。正是因为你们的这种支持和帮助，以及你们对我的严格要求，使我感觉到我已融入了凯斯售后服务部这个团队，感受到了来自凯斯的温暖。 在山东格瑞特售后服务部德州办事处我主要是从事挖掘机维修方面的工作。任现职以来，严格履行维修工程师的岗位职责，认真学习，努力工作，较好地完成了本职工作和领导交给的各项任务。现将一年来的工作情况总结如下： 一、我的工作主要是负责挖掘机的维修保养技术支持，负责检修作业检查和不良设备的'维修，积极参与挖掘机各种故障的处理，按照客户要求，对出现问题的挖掘机进行检测维修;监管检修记录台帐，建立并完善设备履历档案管理;仓库管理，配件进货，出库记录等。 二、当公司的挖掘机卖出时，根据公司领导的需求，我需和挖掘机同往至交货地点，进行设备的交接，完成整个销售过程。并确认联系人和联系方式，签署售后，检查设备是否能正常运行，检查随车佩带工具及赠送配件是否齐全等。将设备完好无损的交给用户，给客户讲解车辆基础保养时间和日常保养事项，以及基本操作，使用户对设备足够的熟悉后，让对方签字验单。方便以后对客户进行回访时，询问设备使用情况以及对出现的问题给与及时的解答和回复。 三、配件销售方面，与去年相比有较大的进步。保内用户没有发现再使用副厂配件的，以及保外部分用户也在使用原厂配件，以油类配件最多，滤芯等相对比较少。关于这方面我与很多用户沟通过，保内用户使用是基于设备没有出保，使用副厂配件设备出现故障厂家不给予索赔和免费保养。保外用户不使用原厂配件基本是嫌配件太贵又不给予免费保养，又认为在一些大配件重要配件使用原厂的，小配件像滤芯等使用副厂的常保养下就无多大碍的误区。导致这样的现象主要还是由于我们在与客户沟通方面的问题，没有使用户认识到使用副厂配件对设备的损害。我还需改进和学习与用户沟通的方法与知识。 在过去2015年的工作中，我基本达到所需完成工作的要求和领导交付的任务。通过这一年的锻炼，使我成长不少，但是，工作中还存在不少问题： 1.工作上善欠缺主观性与积极性。工作任务越来越繁重，工作压力也越来越大，但是在任务重、压力大的情况下，工作心态还比较懒散，态度不端正，一定程度上影响了工作效率。
【精品】高中数学 必修3_算法案例_知识点讲解+巩固练习(含答案)_提高
算法案例 【学习目标】 1.理解辗转相除法与更相减损术中蕴含的数学原理，并能根据这些原理进行算法分析； 2.基本能根据算法语句与程序框图的知识设计完整的程序框图并写出算法程序； 3.了解秦九韶算法的计算过程，并理解利用秦九韶算法可以减少计算次数提高计算效率的实质； 4.了解各种进位制与十进制之间转换的规律，会利用各种进位制与十进制之间的联系进行各种进位制之间的转换. 【要点梳理】 要点一、辗转相除法 也叫欧几里德算法，它是由欧几里德在公元前300年左右首先提出的.利用辗转相除法求最大公约数的步骤如下： 第一步：用较大的数m除以较小的数n得到一个商q 0和一个余数r ； 第二步：若r 0=0，则n为m，n的最大公约数；若r ≠0，则用除数n除以余数r 得到一个 商q 1和一个余数r 1 ； 第三步：若r 1=0，则r 为m，n的最大公约数；若r 1 ≠0，则用除数r 除以余数r 1 得到一个 商q 2和一个余数r 2 ； …… 依次计算直至r n =0，此时所得到的r n－1 即为所求的最大公约数. 用辗转相除法求最大公约数的程序框图为：
程序： INPUT “m=”;m INPUT “n=”;n IF m
WEND PRINT n END 要点诠释： 辗转相除法的基本步骤是用较大的数除以较小的数，考虑到算法中的赋值语句可以对同一变量多次赋值，我们可以把较大的数用变量m 表示，把较小的数用变量n 表示，这样式子 )0(n r r q n m <≤+?=就是一个反复执行的步骤，因此可以用循环结构实现算法. 要点二、更相减损术 我国早期也有解决求最大公约数问题的算法，就是更相减损术. 更相减损术求最大公约数的步骤如下：可半者半之，不可半者，副置分母、子之数，以少减多，更相减损，求其等也.以等数约之. 翻译出来为： 第一步：任意给出两个正整数；判断它们是否都是偶数.若是，用2约简；若不是，执行第二步. 第二步：以较大的数减去较小的数，接着把较小的数与所得的差比较，并以大数减小数.继续这个操作，直到所得的数相等为止，则这个数(等数)就是所求的最大公约数. 理论依据： 由r b a r b a +=→=-，得b a ,与r b ,有相同的公约数 更相减损术一般算法： 第一步，输入两个正整数)(,b a b a >； 第二步，如果b a ≠，则执行3S ，否则转到5S ； 第三步，将b a -的值赋予r ； 第四步，若r b >，则把b 赋予a ，把r 赋予b ，否则把r 赋予a ，重新执行2S ； 第五步，输出最大公约数b . 程序: INPUT “a=”，a INPUT “b=”，b WHILE a<>b
个性化推荐系统研究综述
个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的
文本挖掘
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
调试员工作总结
调试员工作总结 篇一：调试员工作总结 年终总结 从今年年初来到公司，到现在不知不觉已经到了年末，细细品味，发觉自己在不轻易间 成熟了许多，对待工作的态度和为人处世的方式也有所改变，也许这就是成长。非常感谢公 司能给我这样一个平台，让我在工作中不断学习，不断进步，慢慢的提升自身的素质和才能。 回首过去一年，公司陪伴我走过重要的一个阶段，使我实现的自己的梦想，翻开了自己人生 崭新的一页，在此我向公司尊敬的领导和亲爱的同事们表示衷心的感谢，正是有了你们的帮 助和关心才能使我在公司的发展上一个台阶。虽然XX 年是我收获最大的一年，但是自身的不足之处也暴露无疑： 1. 虽然年轻充满干劲，但是缺乏经验，在工作中容易走“弯路”，处理一些新问题上存 在着一些的欠缺。 2. 工作中不够细致，不够用心，在装置调试的过程中，不该出现的小错误经常见到。 3. 有很多东西都是第一次着手，在思想上唯唯诺诺，不敢大胆放手去做，总是考虑半天
不动手，浪费了不少时间。虽然来调试组时间不长，个人能力和工作经验也有待提高，在工作中欠缺工作经验，但 是有个良好的工作态度，必定可以积极的处理遇到的问题，虚心的请教别人，来弥补经验的 不足。有的时候工作怕麻烦，不肯静下心来认真的认真的去学习调试方法，致使在调试的过 程中感觉比较累，无从下手，容易犯一些小错误，这个是日后工作中一定要解决的问题，做 事再细致点，方便别人，严格自我。随着时间的推移，调试过的装置也渐渐的多了，也对它 们有了一定的认识，以后再遇到就不会存在心理负担。因此在今后的工作和生活中，除了积 极改正自身缺点克服弱点，还需要注重知识的积累，和经验的总结，并以高标准要求自己， 不断学习，才能使自己更快的成为一名经验丰富的技术人员。 XX年是充满期待的一年。作为部门中的一员有义务、有责任、有目标、有理想的去做 好工作，做好自己工作范围内的事情。加强学习和实践，继续提高个人水平。针对自己的岗 位，重点是把高压系列和通信系列的装置做熟悉，要做到什么样的装置该怎么调试，那些事
挖掘机销售工作计划总结(精选多篇)
挖掘机销售工作总结(精选多篇) 挖掘机销售如何做好客户接触及拜访工作字体大小：大中小2014-05-3117:08:54来源：致信网作者：樊宇明 12.跟踪服务 一个接触目的达成后，随之会产生新的接触目的，在此接触目的基础上，业务员要与客户继续接触。 二．销售拜访流程 销售拜访是业务员以销售产品为目的对客户所作的拜访，目的明确、动机鲜明、毫不掩饰。一般业务员对客户的销售拜访按以下程序执行： 1.寻找客户 寻找客户是销售拜访的基础，客户是销售拜访的目标，达成销售时销售拜访的目的。业务员销售产品必须从寻找客户开始，如果连客户在哪里都不知道，销售时无从谈起的。在前面的内容里，我们曾经讲过我们的客户群体，其中说明了挖掘机使用和停放最集中的地方，同时介绍业务员该到什么地方去寻找客户。只要用心，其实客户是不难找到的。为了把生意做得更好，客户也在随时随地宣传着自己，他们不可能把自己藏起来让我们使劲找。 2.客户分析
寻找客户的过程是从大众人群内寻找对挖掘机感兴趣的人们的过程，客户分析的过程则是将对挖掘机感兴趣的人群进行分解的过程。 对挖掘机感兴趣的人群中除了业内人士之外，我们都可以把他们看作基础客户群体。我们的客户分析就是从分析基础客户群体开始的： ①首先我们按购买意向的强烈程度将客户分成若干等级； ②然后按资金实力再将客户分成若干等级； ③还可按客户信誉的好坏将客户分成若干等级； ④按是否拥有工程将客户分成若干等级； ⑤其它分级、分等原则。 购买意向与资金实力是我们进行客户分析的最关键因素，我们在具体分析过程中可以使用如下分析坐标： 如上图所示，“1”为购买意向强烈且资金实力雄厚的客户，这是需要我们首先要争取的客户，这部分客户如经考察信誉良好，我们可放心按规定与其操作业务；“2”为购买意向强烈，但资金实力相对较弱客户，对于这部分客户，如果经考察这其中信誉良好且有工程合同的客户，我们可以主张以银行按揭、分期付款或融资租赁的方式与其操作业务；“3”为购买意向不够强烈，但资金实力雄厚的客户，如经考察其信誉良好，我们可积极争取，以促成销售。“4”为购买意向不
挖机销售工作总结
挖机销售工作总结 第一篇：20XX年度神钢挖机营销企划工作半年会 20XX年6月，中远机械投资集团董事长李梦楚先生、副总裁王文玉先生参加了由成都神钢工程机械有限公司组办的关于“共拓、共担、共赢”为主题的《20XX年度神钢挖机营销企划工作半年会》。本次会议针对全国工程机械市场目前持续低迷的严峻形势，就如何做好下一步市场营销工作进行了全面的分析与研讨。 第二篇：20XX销售工作总结总结 20XX年已经过去，在这一年中，经过自已的努力和领导的支持，工作上有了一些收获，一年的工作经验，让我学会了如何去处理和客户之间的关系。在这新的一年到来之前，为了吸取教训，提高自已，现在对自己的工作做一下总结，20XX年的工作做的更好： 我是12年9月份到太和总店工作的，工作期间到各小区，广场独立搞活动发宣传资料，到附近村推广等等。参加的小型活动也是很多很多，每次活动我都是全身心的投入了战斗。在没有负责销售工作以前，我是没有经验的，仅凭对销售工作的热情，而缺乏对销售家电工作的知识。为了迅速融入到这个工作中来，到总店上班之后，一切从零开始，一边学习产品知识，一边摸索小家电工作，遇到销售和产品方
面的难点和问题，只能从网上及从其它渠道了解，通过不断的努力学习，我初步掌握了净水器的基本方法，具备了基本的销售能力，并且具备了独立带队做活动的能力。培养了自己的人际关系。锻炼了自己处理事情的能力。感谢恒纳公司给我锻炼机会。下面是我对于这一年来我所存在的不足的总结： 存在的不足： 1、对于销售市场了解的还不够深入，对产品的技术问题掌握的过度薄弱不 能十分清晰的向客、户解释。 2、有些关于销售上的问题出现的时候不能及时找出解决的办法。 3、做事总是畏手畏脚的，把自己的位置定的太低，总是害怕做错了事。 4、给自己的目标定的太低，做事有点拖拉，做事太慢。 未来的计划：家用净水器是一个直接关系到人们生命健康的环保产品，净水器功效显而易见，加上人们消费水平和健康意识的迅速提高，净水器早就应该步入大众家庭。也正是因为这些美好的前景，才有很多净水器厂家、经销商愿意投身到这一朝阳行业中，希望能抓住这一产业发展的黄金机遇。 在接下来的一年中，我们的工作重点是如何推广，及诚
【高中必修3数学算法案例总结】高中数学必修1
【高中必修3数学算法案例总结】高中数学必修1 在高中数学必修3算法教学中，为帮助学生理解案例的数学本质,安排了算法案例一节内容，下面是小编给大家带来的高中必修3数学算法案例总结，希望对你有帮助。 高中必修3数学算法案例 高中数学学习方法 抓好基础是关键 数学习题无非就是数学概念和数学思想的组合应用，弄清数学基本概念、基本定理、基本方法是判断题目类型、知识范围的前提，是正确把握解题方法的依据。只有概念清楚，方法全面，遇到题目时，就能很快的得到解题方法，或者面对一个新的习题，就能联想到我们平时做过的习题的方法，达到迅速解答。弄清基本定理是正确、快速解答习题的前提条件，特别是在立体几何等章节的复习中，对基本定理熟悉和灵活掌握能使习题解答条理清楚、逻辑推理严密。反之，会使解题速度慢，逻辑混乱、叙述不清。 严防题海战术 做习题是为了巩固知识、提高应变能力、思维能力、计算能力。学数学要做一定量的习题，但学数学并不等于做题，在各种考试题中，有相当的习题是靠简单的知识点的堆积，利用公理化知识体系的演绎而就能解决的，这些习题是要通过做一定量的习题达到对解题方法的展移而实现的，但，随着高考的改革，高考已把考查的重点放在创造型、能力型的考查上。因此要精做习题，注意知识的理解和灵活应用，当你做完一道习题后不访自问：本题考查了什么知识点?什么方法?我们从中得到了解题的什么方法?这一类习题中有什么解题的通性?实现问题的完全解决我应用了怎样的解题策略?只有这样才会培养自己的悟性与创造性，开发其创造力。也将在遇到即将来临的期末考试和未来的高考题目中那些综合性强的题目时可以有一个科学的方法解决它。 归纳数学大思维
推荐系统总结
Xiaol v2009-Relevance is more significant than correlation: Information filtering on sparse data 本文提出了在针对数据稀疏时，使用相关性信息比关联性信息效果更好，因为在关联性信息中，会用到更多的数据， Recommendation System 推荐系统存在的主要挑战： 1.Data sparsity. 2.Scalability 解决该问题的一般方法（28-30） a)有必要考虑计算成本问题和需找推荐算法,这些算法要么是小点的要求 或易于并行化(或两者) b)使用基于增量的算法，随着数据的增加，不重新计算所有的数据，而是 微调的进行 3.Cold start 解决该问题的方法一般有 a)使用混合推荐技术，结合content和collaborative数据，或者需 要基础信息的使用比如用户年龄、位置、喜好genres（31、32） b)识别不同web服务上的单独用户。比如Baifendian开发了一个可以 跟踪到单独用户在几个电子商务网站上的活动，所以对于在网站A的一 个冷启动用户，我们可以根据他在B，C，D网站上的记录来解决其冷启 动问题。 4.Diversity vs. Accuracy（多样性和精确性） 将一些很受欢迎的且高评分的商品推荐给一个用户时，推荐非常高效，但是这种推荐不起多少作用，因为这些商品可以很容易的找到。因此一个好的推荐商
品的列表应该包含一些不明显的不容易被该用户自己搜索到的商品。解决该问题 的方法主要是提高推荐列表的多样性，以及使用混合推荐方法。（34-37） 5.Vulnerability to attacks 6.The value of time. 7.Evaluation of recommendations 8.er interface. 除了这些问题外，还有其他的。随着相关学科分支的出现，特别是网络分析工具，科学家考虑网络结构对推荐的效果影响，以及如何有效使用已知的结构属性来提 高推荐。比如，（45）分析了消费者-商品网络并提出了一个基于喜好边（preferring edges）改进的推荐算法，该算法提高了局部聚类属性。（46）设计并提高了算法，该算法充分利用了社区结构（community structure）。随之而来的挑战主要有：带有GPS移动手机成为主流，并且可以访问网络，因此，基于位置的推荐更需要精确的推荐，其需要对人的移动有一个高效预测能力（47、48）并且高质量的定义位置和人之间的相似性的方法。（49、50）。智能推荐系统需考虑不同人的不同行为模式。比如新用户比较喜欢访问popular商品并且选择相似的商品，而老的用户有更不同的喜好（51,52）用户行为在低风险商品和高风险商品之间更加的不同。（53,54） 推荐系统的一些概念 网络 网络分析对于复杂系统的组织原则的发现是一个万能的工具（5-9）。网络是 由一些元素点和连接点的边组成的。点即为个人或者组织，边为他们之间的交互。 网络G可用（V，E）表示，V（vertice）为节点的集合，E为边（edge）的 集合。在无向网络中，边无方向。在有向网络中，边有向。我们假设网络中不存 在回路以及两个节点之间不存在多条边。G(V,E)图中，一些参数表示是指与节点x连接的节点（即x的邻居）的集合。 即为x节点的度。
文本挖掘
文本挖掘算法总结
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出
贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概
工作总结-产品调试员个人工作总结 精品
产品调试员个人工作总结 产品调试员个人工作总结 2019年，我结束了学校生活，踏上了工作岗位，开始了新一轮不同于以往在学校的学习生涯。 这半年多以来，我在各领导及同事的帮助指导下，由一名初入社会没有任何经验的新人，成为了一名仍在不断摸索不断学习的技术员，而这半年多以来的学习使我无论是在敬业精神，思想境界，为人处事还是在业务素质，工作能力上都得到很大的提高，努力及时高效的完成领导赋予的工作任务，现将本人半年多以来的工作学习情况总结如下 1入职以来所做的工作 1图纸盖章签收 经由工程部和研发部派发下来新项目的图纸，我核对一下，盖章签收，作好记录，这样便于领导同事们的查找，修改。 项目是否对应好，图纸是否复印齐全，装订无误，这关系到接线安装人员能否对号准确安装接线，不返工。 每次复印我都会多复印一份，便于我们调试人员提前做好准备，用的哪种，需要调试哪些功能，思考下该怎样调试。 有时还会提前去接线区看看新来的接线同事有没有接错线，以免接完线，安装完后，不便于检查，电控里空间小了，板上线越来越多了，都不利于检查。 2调试出厂产品 经由车间工作人员安装接线完后，我们调试组便开始逐一检查产品各功能是否有效准确无误，还思考该用什么样的方法调试产品更加准确周到，便捷。 做到每项功能的调试准确不误漏，大家一起讨论研究各调试产品的功能，性能，用法等等。 这项工作是否完美的完成关系到公司的效益荣誉，操作人员的生命安全。 从部门同事间的讨论中，尤其售后同事反馈回的各种很实际的现象中，我深刻体会到调试人员的重要性。 3汇报工作 经我们调试完产品写完书面调试报告，由质检部审查后，我们进行软件上的
铁路员工工作总结范文
铁路员工工作总结范文 【范文一：铁路安全工作总结】 自全面推行安全风险管理以来，我站认真贯彻落实部、局及车站安全风险管理有关工作的部署，深刻领悟盛部长“问题在现场，原因在管理，根子在干部”的讲话内涵。管理人员深入作业现场，积极宣传安全风险管理理念，明确安全风险关键环节并制定对应的卡控措施，对影响运输生产安全的风险进行有效的控制。 一、明确风险管理目标，确定安全风险关键。 铁路安全工作一直以来是最重要的工作，也是最难做好的工作。在血的经验教训面前，只有尊重铁路安全生产规律，树立安全风险意识，从根本上查找安全管理的薄弱环节，才能最大限度地减少或消除安全风险，从而实现运输安全的长治久安。 1、充分利用各专项整治活动的平台，合理评估在接发列车、调车作业、劳动安全、专用线管理等方面存在的的安全风险，确立值班干部日常检查、添乘及跟班作业检查的安全风险关键点。 2、严格落实接发重点列车、动车组、切割正线调车等特殊情况干部上岗卡控制度，利用”;十五三”对规检查及时发现作业人员在执行作业标准过程中人员忽视的安全风险。
3、定期组织召开站区联劳会，协调组织工务、电务、接触网、公安对站区行车设备进行一次五位一体联合检查，排查设备隐患，同时将隐患及时纳入设备安全风险管理问题库。 二、把握风险管理规律，统筹分析评估风险。 安全风险管理，既是结合铁路安全工作实际，通过风险识别、风险研判和规避风险、转移风险、驾驭风险、监控风险等一系列活动来防范和消除风险。 1、对安全风险管理问题库中的问题，组织业务骨干成立专业小组，按照潜在损失或产生的风险后果分类为，然后映射到表格中进行分析。 2、对发生违线、严重违章问题的职工列为当月安全风险关键人，并由其所在班组的包班干部组织班组长、作业互控人及责任人进行问题分析。通过合理的安全风险评估，从而认识到工作中暴露的安全问题的根源。 3、利用职工日常业务学习、培训的时机，讲解全路的典型事故案例。从第三方的角度对案例进行分析讨论，引导职工对事故原因进行深入思考，把握安全风险点。 三、制定风险防范措施，积极主动应对风险。 实现安全风险的预先控制、超前防范，从源头上化解和降低风险是安全风险管理的首要环节。根据风险的性质、成因、规模、时段、力度及影响大小制定风险防范卡控措施，是强化安全管理基础的关键。
人教版高中数学【必修三】[知识点整理及重点题型梳理]_算法案例_基础
人教版高中数学必修三 知识点梳理 重点题型（常考知识点）巩固练习 算法案例 【学习目标】 1.理解辗转相除法与更相减损术中蕴含的数学原理，并能根据这些原理进行算法分析； 2.基本能根据算法语句与程序框图的知识设计完整的程序框图并写出算法程序； 3.了解秦九韶算法的计算过程，并理解利用秦九韶算法可以减少计算次数提高计算效率的实质； 4.了解各种进位制与十进制之间转换的规律，会利用各种进位制与十进制之间的联系进行各种进位制之间的转换. 【要点梳理】 要点一、辗转相除法 也叫欧几里德算法，它是由欧几里德在公元前300年左右首先提出的.利用辗转相除法求最大公约数的步骤如下： 第一步：用较大的数m除以较小的数n得到一个商q0和一个余数r0； 第二步：若r0=0，则n为m，n的最大公约数；若r0≠0，则用除数n除以余数r0得到一个商q1和一个余数r1； 第三步：若r1=0，则r0为m，n的最大公约数；若r1≠0，则用除数r0除以余数r1得到一个商q2和一个余数r2； …… 依次计算直至r n=0，此时所得到的r n－1即为所求的最大公约数. 用辗转相除法求最大公约数的程序框图为：
程序： INPUT “m=”;m INPUT “n=”;n IF m
推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比
基于内容推荐方法的优点是： 1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。 2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。 3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。 4）通过列出推荐项目的内容特征，可以解释为什么推荐那些项目。 5）已有比较好的技术，如关于分类学习方面的技术已相当成熟。 缺点是要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达，不能显式地得到其它用户的判断情况。 二、协同过滤推荐 协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。协同过滤最大优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。 协同过滤是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。协同过滤正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来，基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。 基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的，即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，如填写一些调查表格等。 和基于内容的过滤方法相比，协同过滤具有如下的优点： 1）能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息，如艺术品，音乐等。 2）共享其他人的经验，避免了内容分析的不完全和不精确，并且能够基于一些复杂的，难以表述的概念（如信息质量、个人品味）进行过滤。 3）有推荐新信息的能力。可以发现内容上完全不相似的信息，用户对推荐信息的内容事先是预料不到的。这也是协同过滤和基于内容的过滤一个较大的差别，基于内容的过滤推荐很多都是用户本
文本挖掘算法总结汇编
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。