基于标签的电影推荐算法研究_张萌

最新推荐文章于 2025-08-14 18:10:12 发布

Wzideng

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分类专栏：科研--论文--实验神仙参考文献！！！文章标签：推荐算法算法机器学习矩阵线性代数排序算法数据挖掘

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该博客探讨了如何计算用户对电影标签的喜好和依赖程度，以优化推荐算法。通过连续数值表示用户的喜好程度，并构建物品标签基因矩阵，提升推荐系统的精准度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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２　标签推荐算法计算过程

２．１　计算用户对标签的喜好程度

用户对一个标签的认可度可以使用二元关系来表示，这种关系只有“是”“否”两种结果，实际上难以准确地表达出用户对物品的喜好程度。因此，我们可以用连续数值来表示用户对物品的喜好程度，范围在０～１之间，便于对喜好程度进行区分和排序。
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２．２　优化用户对标签的喜好程度

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２．３　计算用户对标签的依赖程度

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题目3180:蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-互质数的个数======及探讨互质专题
LoisAnn: [code=java] out.flush(); out.close(); } //计算下一个 public static long solve(long x){ return ans = ans * (x - 1) % mod * inv(x) % mod; } //获取逆元 public static long inv(long x){ return fastPow(x,mod-2); } public static long fastPow(long a,long b){ long re=1; while (b!=0){ if((b&1)==1){ re=((re%mod)*(a%mod))%mod; } a=((a%mod)*(a%mod))%mod; b>>=1; } return re; }} [/code]
题目3180:蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-互质数的个数======及探讨互质专题
LoisAnn: 应该是错的，最后一个答案虽然可以AC cppdot，但是蓝桥杯官网上是错误的。正确的做法是用费马小定理取逆元，cppdot的做法就是直接取模得出的，而且遍历不需要遍历那么多，只需要到a就可以了。[code=java] package LQ2024; import java.io.*; import java.util.*; public class Main { static long ans=0; static long mod = 998244353L; public static void main(String[] args) throws Exception { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); PrintWriter out=new PrintWriter(System.out); StringTokenizer st=new StringTokenizer(br.readLine()); long a=Long.parseLong(st.nextToken()); long b=Long.parseLong(st.nextToken()); ans=fastPow(a,b); //枚举a的所有质数 for (int i = 2; i*i<=a ; i++) { int cnt=0; while(a%i==0){ a/=i; cnt++; } if(cnt!=0){ solve(i); } } // 如果 a > 1，说明剩下的 a 本身是一个质因子 if (a != 1) { solve(a); } System.out.println(ans); [/code]
hadoop102网页无法打开
qq_74459997: 太感谢大大了，我整了一下午都进不了网页，看了这个之后终于进去了
609. 在系统中查找重复文件
普通网友: 你的博客内容深入浅出，总是让我不再感到学习的困难，每一篇博文都是我学习的宝库。【我也写了一些相关领域的文章，希望能够得到博主的指导，共同进步！】
题目3180:蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-棋盘=========及=====探讨输入输出对竞赛的影响
我系然然: 把qipan数组类型改为boolean，然后按照最简单的第一种方法也能过

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