最近疑惑的问题

1、海量存储,文件存储,数据库存储

2、怎样架一个网站(申请域名、空间?自己架apache,写代码)

3、大文件处理,比如日志文件的分析等

 

不知道从哪里入手学习。

使用KNN模型对推荐问题进行训练,有什么作用??我无法理解下面的技术方案,和实现原理,请你帮我解答疑惑: 使用KNN模型对推荐问题进行训练的主要作用是评估推荐问题与真实问题之间的相似度。具体来说,KNN模型在推荐系统中的作用可以总结为以下几点: 1. **相似度计算**: - KNN模型通过计算推荐问题与真实问题之间的距离(或相似度),来确定它们之间的相似程度。通常使用的距离度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。 2. **最近邻查找**: - KNN模型会找到每个真实问题在推荐问题集合中的K个最近邻。这里的K值是动态设置的,通常是推荐池大小的40%。通过这种方式,可以找到与每个真实问题最相似的推荐问题。 3. **评估推荐效果**: - 通过比较真实问题和其最近邻的推荐问题,可以评估推荐系统的性能。例如,如果推荐问题与真实问题的相似度很高,说明推荐系统的效果较好。 4. **阈值过滤**: - 在评估过程中,可以设置一个相似度阈值(例如0.9),只有相似度超过这个阈值的推荐问题才会被认为是有效的推荐。这有助于过滤掉不相关的推荐,提高推荐的准确性和相关性。 5. **生成评估结果**: - 最终,KNN模型的评估结果会被返回,用于后续的处理或展示。这些结果可以用来优化推荐算法,提高推荐系统的性能。 通过这些步骤,KNN模型能够有效地评估推荐系统的推荐效果,帮助开发者了解推荐系统的性能,并据此进行优化。
09-13
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