最近，下班后，结合我自己的理解和论坛上的一些帖子，用户画像的算法有哪些，我编辑了一篇关于用户肖像的文章。我个人认为这篇文章以宏观的方式描述了用户肖像的主要内容。(文章中的图片来自不同的帖子，应该分享和删除)。 首先，什么是用户肖像，用户画像智能匹配是什么，用户肖像指的是从诸如用户属性、用户偏好 ...

　　在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 　　为了方便下面的解释 ...

在越来越火的大数据和机器学习的浪潮中，准确的定位用户的行为和用户未来的习惯预测，才是真正的产品研发方向。并非市场和运营导向。 消费者越来越个性化，多元化，如何细分用户群体？ 首先产品经理要明白产品 ...

相似度计算 1 相似度的计算简介 关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度 ...

一、余弦相似度： 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" 二维向量的余弦相似度： 多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)： 收集用户行为 减噪与归一化 ...

Hash算法有三种，分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。 针对以上三种的Hash算法详解见博客园文章 https://www.cnblogs.com/Kalafinaian/p/11260808.html 本文实现针对平均哈希算法 ...

相似数据检测算法对给定的一对数据序列计算两者之间的相似度([0,1], 1表示完全相同)或距离([0, ), 0表示完全相同)，从而度量数据之间的相似程度。相似数据检测在信息科学领域具有非常重要的应用价值，比如搜索引擎检索结果的聚类与排序、数据聚类与分类、Spam检测、论文剽窃检测、重复数据删除 ...

利用直方图原理实现图像内容相似度比较 ，作为笔记记录在随笔中。 public class PhotoDigest { public static void main(String[] args) throws Exception ...