最近，下班后，結合我自己的理解和論壇上的一些帖子，用戶畫像的算法有哪些，我編輯了一篇關於用戶肖像的文章。我個人認為這篇文章以宏觀的方式描述了用戶肖像的主要內容。(文章中的圖片來自不同的帖子，應該分享和刪除)。 首先，什么是用戶肖像，用戶畫像智能匹配是什么，用戶肖像指的是從諸如用戶屬性、用戶偏好 ...

　　在數據分析和數據挖掘的過程中，我們經常需要知道個體間差異的大小，進而評價個體的相似性和類別。最常見的是數據分析中的相關分析，數據挖掘中的分類和聚類算法，如K最近鄰（KNN）和K均值（K-Means）。當然衡量個體差異的方法有很多，最近查閱了相關的資料，這里整理羅列下。 　　為了方便下面的解釋 ...

在越來越火的大數據和機器學習的浪潮中，准確的定位用戶的行為和用戶未來的習慣預測，才是真正的產品研發方向。並非市場和運營導向。 消費者越來越個性化，多元化，如何細分用戶群體？ 首先產品經理要明白產品 ...

相似度計算 1 相似度的計算簡介 關於相似度的計算，現有的幾種基本方法都是基於向量（Vector）的，其實也就是計算兩個向量的距離，距離越近相似度越大。在推薦的場景中，在用戶-物品偏好的二維矩陣中，我們可以將一個用戶對所有物品的偏好作為一個向量來計算用戶之間的相似度 ...

一、余弦相似度： 余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，這就叫"余弦相似性" 二維向量的余弦相似度： 多維向量的余弦相似度（類比） 協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱 CF)： 收集用戶行為 減噪與歸一化 ...

Hash算法有三種，分別為平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差異哈哈希算法(dHash)。 針對以上三種的Hash算法詳解見博客園文章 https://www.cnblogs.com/Kalafinaian/p/11260808.html 本文實現針對平均哈希算法 ...

相似數據檢測算法對給定的一對數據序列計算兩者之間的相似度([0,1], 1表示完全相同)或距離([0, ), 0表示完全相同)，從而度量數據之間的相似程度。相似數據檢測在信息科學領域具有非常重要的應用價值，比如搜索引擎檢索結果的聚類與排序、數據聚類與分類、Spam檢測、論文剽竊檢測、重復數據刪除 ...

利用直方圖原理實現圖像內容相似度比較 ，作為筆記記錄在隨筆中。 public class PhotoDigest { public static void main(String[] args) throws Exception ...