java定义文章的难度系数

本文定义文章的难度系数为:平均句长难度系数+常用字难度系数。

思路:

(1)统计文章中。!?的数量来确定句子数,句子数除以总字符数即为平均句长,即可得到一个测评标准(句长);

(2)保存一个常用500字.txt文档库,用需要判定的文章逐字与常用500字.txt文档进行比较,得到文章的常用字数量,再除以总字符数即可得到另一个测评标准(常用字比例);

(3)设置对应的难度系数。

注:

(本次任务测试了5篇文档,分别是《三体》节选、《小石潭 记》、《荷塘月色》、《西游记》、《南渡北归》。)

其句长和常用字比例计算结果如下图所示。
在这里插入图片描述
由上可知:句长大多分布在15~20之间,常用字比例大多占70%左右。

其中句长难度系数的设置为:1星(0,10],2星(10,15],3星(15,23],4星(23,30],5星(30,+无穷)。

常用字难度系数的设置为:1星(0.8,1],2星(0.7,0.8],3星(0.6,0.7],4星(0.4,0.6],5星(0,0.4]。

但是,由于所选样本较少,所以设置难度系数的参数不够准确,后续还需要改进。

常用500字.txt:
在这里插入图片描述

代码如下:

//文件名:Diff.java
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.regex.Pattern;
import java.util.regex.Matcher;

class Diff
{
	public static void main(String[] args) throws Exception
	{
		File file1 = new File(args[0]);//创建一个文件对象
		BufferedReader br1=new BufferedReader(new FileReader(file1));  定义字符读取流
		String value1 = null; 							//定义一个临时接收文件中的字符串变量
        String newValue1 ="";    						//接收文件中所有字符串的变量
		int hzcount=0,bdcount=0;
        while((value1 = br1.readLine())!= null)			//开始读取文件中的字符
		{    	 	
			newValue1 = newValue1 + value1;    			//把全部字符存入newValue1变量中
			//统计句子数
			for(int i=0;i<value1.length();i++)			
			{
				String s=Character.toString(value1.charAt(i));//把char型转换成String型
				if(s.equals("。")||s.equals("!")||s.equals("?"))
				{
					bdcount++;
				}
			}
        }
		//统计汉字
		Pattern p=Pattern.compile("[\\u4e00-\\u9fa5]");//匹配汉字
		Matcher m=p.matcher(newValue1);
		while(m.find())//统计汉字个数
		{
			//System.out.println(m.group(0));//输出不带标点的全部汉字
			hzcount++;
		}
		//System.out.println("汉字数:"+hzcount+"   句子数:"+bdcount);
		/*1.以句长来定义难度系数*/
		double jc=(double)hzcount/(double)bdcount;
		//System.out.println("平均句长:"+jc);//输出平均句长
		int n1=0;	
		if(jc>0&&jc<=10)
		{
			n1=1;
		}
		else if(jc>10&&jc<=15)
		{
			n1=2;
		}
		else if(jc>15&&jc<=23)
		{
			n1=3;
		}
		else if(jc>23&&jc<=30)
		{
			n1=4;
		}
		else if(jc>30)
		{
			n1=5;
		}
		System.out.println("句长难度系数(5星):"+n1+"星");
		/*2.以常用字的数量来定义难度系数*/
		BufferedReader br2=new BufferedReader(new FileReader("常用500字.txt"));  定义字符读取流,读取“常用500字.txt”
		String value2 = null; 							//定义一个临时接收文件中的字符串变量
        String newValue2 ="";    						//接收文件中所有字符串的变量
        while((value2 = br2.readLine())!= null)			//开始读取文件中的字符
		{    	 	
			newValue2 = newValue2 + value2;    			//存入newValue2变量中
        }
		int cycount=0;
		for(int i=0;i<newValue1.length();i++)//统计读取文章常用字的个数
		{
			for(int j=0;j<newValue2.length();j++)//文章中的汉字逐个与常用字库进行对比
			{
				if((newValue1.charAt(i))==(newValue2.charAt(j)))//如果相同则计数
				{
					cycount++;
				}
			}
		}
		double cyz=(double)cycount/(double)hzcount;//难度系数n2=文章中常用字数除以文章总字数
		int n2=0;	
		if(cyz>0&&cyz<=0.4)
		{
			n2=5;
		}
		else if(cyz>0.4&&cyz<=0.6)
		{
			n2=4;
		}
		else if(cyz>0.6&&cyz<=0.7)
		{
			n2=3;
		}
		else if(cyz>0.7&&cyz<=0.8)
		{
			n2=2;
		}
		else if(cyz>0.8)
		{
			n2=1;
		}
		//System.out.println("常用字比例:"+cyz);//输出常用字比例
		System.out.println("常用字难度系数(5星):"+n2+"星");
		System.out.println(file1+"   的难度系数为:"+(n1+n2)+"星");
	}
}

结果如下:
在这里插入图片描述

### Java 实现协同过滤推荐算法的详解 #### 1. 协同过滤的概念与分类 协同过滤是一种经典的推荐算法,其核心思想是利用用户的历史行为数据挖掘用户的偏好,并据此向目标用户提供个性化的推荐[^2]。具体来说,协同过滤可以分为两种主要类型: - **基于用户的协同过滤 (User-Based Collaborative Filtering)**:通过找到与当前用户兴趣相似的其他用户,然后根据这些相似用户的偏好来推荐商品。 - **基于物品的协同过滤 (Item-Based Collaborative Filtering)**:通过分析不同物品之间的关联性,为用户推荐与其已知偏好的物品类似的其他物品。 #### 2. Mahout 中的协同过滤实现 Mahout 是一个开源的机器学习库,提供了丰富的推荐算法接口。它支持多种协同过滤模型的构建和训练。对于初学者而言,可以通过调用 Mahout 提供的 API 来快速搭建一个基础的推荐系统[^1]。下面是一个简单的例子: ```java import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity; import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel; import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood; import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem; import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.UserBasedRecommender; import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity; import java.io.File; import java.util.List; public class UserBasedCollaborativeFilteringExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载数据模型 DataModel model = new FileDataModel(new File("data.csv")); // 定义用户相似度计算方式(皮尔逊相关系数) UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model); // 定义最近邻域大小 UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model); // 构建基于用户的推荐器 UserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity); // 获取指定用户的推荐列表 List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(101, 3); // 用户ID=101,获取前3个推荐项 // 输出推荐结果 for (RecommendedItem recommendation : recommendations) { System.out.println(recommendation); } } } ``` 上述代码展示了如何使用 Mahout 的 `GenericUserBasedRecommender` 类创建一个基于用户的协同过滤推荐器。其中,`PearsonCorrelationSimilarity` 被用来衡量用户间的相似程度。 #### 3. 基于欧几里得距离的简单实现 除了 Mahout 外,还可以手动实现一些基本的协同过滤逻辑。例如,采用欧几里得距离作为用户间相似性的评估标准。下面是具体的实现示例: ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class EuclideanDistance { private Map<String, Map<String, Double>> data; // 存储用户评分的数据结构 public EuclideanDistance(Map<String, Map<String, Double>> data) { this.data = data; } /** * 计算两个用户之间的欧几里得距离 * * @param userA 用户 A * @param userB 用户 B * @return 欧几里得距离 */ public double computeEuclideanDistance(String userA, String userB) { Map<String, Double> ratingsA = data.get(userA); Map<String, Double> ratingsB = data.get(userB); double sumOfSquares = 0.0; for (String item : ratingsA.keySet()) { if (ratingsB.containsKey(item)) { // 只考虑两者都评过分的项目 double diff = ratingsA.get(item) - ratingsB.get(item); sumOfSquares += Math.pow(diff, 2); } } return Math.sqrt(sumOfSquares); } public static void main(String[] args) { Map<String, Map<String, Double>> userData = new HashMap<>(); userData.put("Alice", Map.of("Movie1", 4.0, "Movie2", 5.0)); userData.put("Bob", Map.of("Movie1", 3.0, "Movie2", 4.0)); EuclideanDistance ed = new EuclideanDistance(userData); double distance = ed.computeEuclideanDistance("Alice", "Bob"); System.out.printf("The Euclidean Distance between Alice and Bob is %.2f%n", distance); } } ``` 此程序定义了一个用于存储用户评分的嵌套映射表,并提供了一种方法来计算任意两位用户之间的欧几里得距离[^4]。 #### 4. 推荐系统的实际应用场景 推荐系统广泛应用于电商、社交网络等领域,帮助平台提升用户体验的同时增加销售额。例如,在电商平台中,协同过滤能够识别具有相似购物习惯的消费者群体,并针对每位个体推送个性化的产品建议[^3]。 --- ###
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