Epic 面试

学生相似度计算方法
本文介绍了一种基于课程选择情况来衡量学生间相似度的方法。通过构建哈希表存储每位学生选择的课程,并将课程信息编码为二进制形式,进而使用余弦相似度计算任意两位学生间的相似程度。
部署运行你感兴趣的模型镜像

1、m students, n courses, 如果两个学生有重复课程就表示similar,重复的越多越similar,问如何根据similar进行排序

A:建hashtable,key是学生名字,value是他选的课,选的课可以存为二进制数(如{“xx”:010010})。然后两个学生的similarity就是其value的余弦相似性(Cosine similarity)。


def Cosine_Similarity(A,B):
    numerator, denominator1, denominator2 = 0, 0, 0
    for item in range(len(A)):
        numerator += A[item] * B[item]
        denominator1 += A[item] ** 2
        denominator2 += B[item] ** 2
    similarity = numerator / ((denominator1**0.5) * (denominator2**0.5))
    return (similarity)


您可能感兴趣的与本文相关的镜像

HunyuanVideo-Foley

HunyuanVideo-Foley

语音合成

HunyuanVideo-Foley是由腾讯混元2025年8月28日宣布开源端到端视频音效生成模型,用户只需输入视频和文字,就能为视频匹配电影级音效

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值