基于协同过滤的电子商务推荐系统极易遭到托攻击,托攻击者注入伪造的用户模型增加或减少目标对象的推荐频率,如何检测托攻击是目前推荐系统领域的热点研究课题.分析五种类型托攻击对不同协同过滤算法产生的危害性,提出一种特征选择算法,为不同类型托攻击选取有效的检测指标.基于选择出的指标,提出两种基于监督学习的托攻击检测算法,第一种算法基于朴素贝叶斯分类;第二种算法基于k近邻分类.最后,通过实验验证了特征选择算法的有效性,及两种算法的灵敏性和特效性.

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法_张明卫，分享给大家进修~

朴素贝叶斯估计朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法。
首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
具体的，根据训练数据集，学习先验概率的极大似然估计分布以及条件概率为Xl表示第l个特征，由于特征条件独立的假设，可得条件概率的极大似然估计为根据贝叶斯定理则由上式可以得到条件概率P(Y=ck|X=x)。
贝叶斯估计用极大似然估计可能会出现所估计的概率为0的情况。
后影响到后验概率结果的计算，使分类产生偏差。
采用如下方法处理。
条件概率的贝叶斯改为

自然语言处理自然语言处理代码和正文。
nb_classifier包是朴素贝叶斯分类器的Java实现，适用于对短句进行分类。
NB_notes文件包含理论和实现的粗略概述。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。