高斯衰减python实现

本文介绍了一种计算时间权重分数的方法,该方法使用了正态分布概率密度函数去除常数项后的公式来评估数据的新鲜度。当当前数据与原始数据之间的差异小于给定偏移量时,返回的权重为1;否则,将应用一个根据差异和尺度参数调整的指数衰减公式。
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def get_score_time_weight(original, offset,scale,current_data):
    diff = current_data-original
    if  math.fabs(diff) < offset:
        return 1
    else:
        var_sqr = scale**2/(2*math.log(2))
        return math.pow(math.e,-(math.fabs(diff)-offset)**2/(2*var_sqr))

效果如下:

 

对应的实际计算公式正态分布概率密度函数去掉常数项为:

 score=e^{-\frac{diff^{2}}{2*\delta^{2} }}

 

 

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