1、对微博数据进行信息采集。
2、对微博数据进行文本特征项抽取。
3、对文本进行向量化。
4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。
5、采用K均值聚类算法进行聚类。
6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。
2、对微博数据进行文本特征项抽取。
3、对文本进行向量化。
4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。
5、采用K均值聚类算法进行聚类。
6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。
2025/12/3 16:07:01
45KB
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pan.baidu.com/s/1aoPtPDx9gi5RPGFrW36qUgAmazon亚马逊ASIN批量查类目关键词排名关键词热度广告排名工具
2025/3/17 10:13:49
3.31MB
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准确了解用户对视频热度的选择（PP）的差异性对丰富的用户画像，提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。
2024/8/10 16:42:34
224KB
1
Python语言作为IEEE发布的2017年编程语言排行榜中高居首位的编程语言，在大数据分析、人工智能研究等前沿领域具有极高的热度。
本安装包为Python3.8.164位版本。
本安装包为Python3.8.164位版本。
2024/5/14 7:28:30
26MB
1
本文来自于techweb，介绍了随着边缘计算热度不断升温，边缘计算和雾计算的差别，边缘计算如何分层部署等现实问题。
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数
边缘计算强调的是边缘。
如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理，那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。
正是基于这一特性，边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输，因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
相关预测显示，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
随着物联网、云计算的发展，边缘计算正在兴起。
边缘计算源于工业领域，主要部署在终端设备或者网络节点上，旨在帮助工业生产中的设备，在数
2024/5/7 3:13:30
189KB
1
自行下载最喜欢的小说1部，存储为文本文档。
要求长篇小说，20万字以上。
任取其中10个人物，考虑他们的姓名、别名等等一系列因素。
①将10个人在小说中出现的次数进行统计，出现越多说明热度越高。
将这10人的热度进行排序。
②每个人在小说中活跃的位置是不一样的。
任意输入10人中的1人，显示他在小说中出现的密度，画出密度图。
建议用颜色深浅表示密度。
③如果两人在相距较短的一段文字中出现，我们认为两人有关系，距离越短，关系越近；
如果多次在较短篇幅出现，则关系更近。
自行设计统计标准，任意输入10人中的1人，列出该人和其他9人关系的紧密程度排名。
看与你的直觉是否符合？如果不太符合，说明可能的原因。
要求长篇小说，20万字以上。
任取其中10个人物，考虑他们的姓名、别名等等一系列因素。
①将10个人在小说中出现的次数进行统计，出现越多说明热度越高。
将这10人的热度进行排序。
②每个人在小说中活跃的位置是不一样的。
任意输入10人中的1人，显示他在小说中出现的密度，画出密度图。
建议用颜色深浅表示密度。
③如果两人在相距较短的一段文字中出现，我们认为两人有关系，距离越短，关系越近；
如果多次在较短篇幅出现，则关系更近。
自行设计统计标准，任意输入10人中的1人，列出该人和其他9人关系的紧密程度排名。
看与你的直觉是否符合？如果不太符合，说明可能的原因。
2023/10/7 13:24:22
1.48MB
1
matlab实现可视化的浓度分布图，具有学习参考价值！代码以中国大学生数学建模2011A题为例，实现各个重金属元素的浓度分布热度图！
2023/8/15 3:32:09
641B
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Python言语作为IEEE发布的2017年编程言语排行榜中高居首位的编程言语，在大数据分析、人工智能研究等前沿领域具有极高的热度。
本安装包为Python3.8.064位版本。
本安装包为Python3.8.064位版本。
2023/3/9 19:24:23
25.97MB
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1.1.6.1升级：1、更新了热议搜索算法；
2、升级了过滤失效热议算法；
3、加快速度；
简介：石青百度热议软件，是针对百度手机热议模块研发的推行软件，基于热议信息的热度来做营销文章的工具。
2、升级了过滤失效热议算法；
3、加快速度；
简介：石青百度热议软件，是针对百度手机热议模块研发的推行软件，基于热议信息的热度来做营销文章的工具。
2023/3/6 6:37:35
11.61MB
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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。
2024-04-09 15:03
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