聚类分析的概念聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样本，要求能合理地按各自的特性进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况下进行的。比如说;谁经常光顾商店，谁买什么东西，买多少？按会员卡记录的光临次数、光临时间、性别、年龄、职业、购物种类、金额等变量分类这样商店可以……识别顾客购买模式（如喜欢一大早来买酸奶和鲜
原创
2022-07-18 08:22:26
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很多新手朋友对于搜索词报告呈现的数据看不明白，也不知道如何通过报告做分析,因为在这里整理了最常遇到的问题进行解答。 1.搜索词报告简介 搜索词报告是关于搜索词的报告，能告诉你，网民通过哪些搜索词来访到你的网站。搜索词报告只能查看最近30天内的数据。你可以使用搜索词报告来做以下两件事： ①发现高价值关键词：可以通过搜索词统计报告来看网民是通过搜哪些词到达自己网站的，通过分析之后可以找到一些效果好的词
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2023-11-03 20:43:02
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 redis业务场景业务场景1在这里插入图片描述 使用redis来进行秒杀活动，将商家id作为key,商品的类型作为filed,商品的数量作为value。但是会业务中会涉及到商品超卖的问题，我们在业务中先获取商品的数量，在减一操作，虽然redis是单线程操作，但在我们的业务处理中，可能拿到别人的，经过了判断还没有操作的商品数据，导致超
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2023-10-11 12:38:45
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安装从这里下载相关的安装文本1. 安装fortran yum install libgfortran yum install gcc-gfortran2. 安装blas rpm -ivh blas-3.2.1-5.el6.x86_64.rpm rp
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2024-08-01 16:05:48
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一种面向搜索引擎的中文切分
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2023-11-03 19:53:38
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1：很久以来，对搜索的认识一直停留在百度搜索，觉得这种东西自己的项目关系不大2：学会了sql之后，对搜索的了解上升到模糊查询，LIKE '%****%'，3：了解到lucene.NET的存在后，知道了社区里面有专业的搜索方案，但中文分词缺乏，所以我拒绝使用。一直到我经历了下面这些丑事 1：数据库的一个表分表后，要得到满足条件一组的数据，以前简单的select出来，现在sel
聚类简介与基本概念1 聚类简介2 聚类的基本概念2.1 相似度或距离2.1.1 闵可夫斯基距离2.1.2 马哈拉诺比斯距离2.1.3 相关系数2.1.4 夹角余弦2.1.5 总结2.2 类或簇2.3 类与类之间的距离 # 只需 shift+回车 运行本单元格，就可以让jupyter notebook宽屏显示
from IPython.core.display import display, HT
面对海量的信息，我们很容易被淹没在信息的海洋中；当我们需要查找某个信息的时候，我们就会输入能够体现我们意图的关键字，搜索引擎会通过解析我们的关键字从而构造相应的查询表示方法；然后搜索引擎通过构造的查询在内存存储的文档集合中查找跟用户需求相关的文档，并根据相关度进行排序；以上搜索引擎进行计算的过程就是相关度计算，而其相关的理论基础就是检索模型；用户输入的是关键字，搜索引擎输出的是相关文档，从关键字和
搜索词扩展实战实战中使用到的搜索词扩展方法word2vec词向量相关性方法LDA相关性方法搜索词对 -- 置信度、支持度搜索词、购买物 -- 置信度基于业务规则的扩展方法结论思考 实战中使用到的搜索词扩展方法我们做这个任务的目的是为了售卖搜索词包，因此我们本身就有一个完整的搜索词包，搜索词包中的搜索词都是规则的，不存在用户杂七杂八的搜索关键词。word2vec词向量相关性方法对源站上的文本先进行
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2024-04-03 13:28:46
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文章目录1 聚类算法分类2 常见聚类算法2.1 kmeans2.1.1 工作原理2.1.2 计算距离的方式2.1.3 kmeans的损失函数2.1.4 k-means算法的优缺点2.2 层次聚类2.3 密度聚类2.3.1 DBSCAN2.3.2 密度最大值算法3 聚类算法的模型评估指标3.1 当真实标签已知的时候3.2 当真实标签未知的时候：轮廓系数3.3 当真实标签未知的时候：Calinski
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2024-05-29 08:08:43
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1. 聚类定义“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。”  
搜索引擎中往往有一个可选的搜索词的列表，当搜索结果太少时，可以帮助用户扩展搜索内容，或者搜索结果太多的时候可以帮助用户深入定向搜索。一种方法是从搜索日志中挖掘字面相似的词作为相关搜索词列表。另一种方法是把用户共同查询的词作为相关搜索词，需要有搜索日志才能实现。【摘自《Lucene In Action》】下面使用的是第一种方法：package com.tan.code;//省略引入public class RelateWords { private static final String TEXT_FIELD = "text"; /** * * @param words 候選
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2013-09-16 19:30:00
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# 使用Redis实现热门搜索词功能
在现代应用程序中，热门搜索词不仅可以帮助提升用户体验，还能增强搜索引擎优化（SEO）。Redis，作为一个高性能的内存数据存储，可以为我们提供快速的数据操作，特别是在处理热门搜索词时。本文将探讨如何利用Redis实现热门搜索词的功能，并提供代码示例和可视化图表。
## Redis简介
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开
使用Java代码操作ES创建微服务项目services-search添加依赖<!--elasticsearch版本 7.4.2 -->
<properties>
<elasticsearch.version>7.4.2</elasticsearch.version>
</properties>
&
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2024-10-13 23:00:41
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前言： 在开发项目中一般都会有搜索功能。如果是面向C端的搜索功能，往往都特别考验性能。比如普通的商城系统中的商品搜索或者一些资源的站内搜索。 可能以前的做法就是对商品表做一个按名称或商品描述做模糊查询。更好一点的是对搜索关键字进行分词，并且专门建一个搜索词库表。不过前期需要对搜索词进行拆解然后幂集组合并于商品ID关联，搜索字与词库表的字以完全匹配
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2024-04-15 12:58:07
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二叉搜索树的删除算法的确是比较复杂的...画了一个删除算法的活动图,希望可以帮助到各位博友.以下是关于二叉搜索树的代码,比较难懂的都在代码中有注释:节点类:Nodepackage selfimpr.datastruct.binarysearchtree; /** * * @author selfimpr * @mail lgg860911@yahoo.com.cn * @blog */ publ
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2024-08-09 16:05:33
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前言 通过获取搜索词，可以及时了解访客搜索意图；从而衡量广告的效果;转化质量度加分，低成本提升转化；转化漏斗细分，优化流程减少流失；为网站的精细化运营决策和网店提供数据支持，进而有效提高企业和店铺的投资回报率。 操作方式如下：item_search_data
原创
2023-04-10 14:53:08
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聚类算法： 用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。 聚类算法与分类算法最大的区别： 聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。KMeans简述： K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 这里的K为常数
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2023-12-24 07:55:41
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$s = file_get_contents('http://suggest.taobao.com/sug?extras=1&code=utf-8&callback=g_ks_suggest_callback&q=%E6%B5%8B%E8%AF%95'); preg_match('/\{.+\}/', $s, $m); foreach (json_decode($m[0])->result as...
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2018-09-29 20:49:00
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