当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

关键词聚类算法在线播放_关键词提取算法(2024年11月免费观看)

内容来源：我赢网所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

关键词聚类算法

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

如何用文本分析法提升会计研究？在会计领域，文本分析法可以成为一种强大的研究工具。以下是一些关键步骤，帮助你利用文本数据来深化对会计问题的理解。 𐟔 明确研究目的首先，你需要明确自己希望通过文本分析获得什么信息。这可能包括探索特定问题、了解市场反馈或评估公司表现等。 𐟓š 选择文本来源确定你要分析的文本来源，这可能是财务报告、新闻媒体或社交媒体平台等。确保这些来源的数据是可靠和适当的。 𐟒𛠦•𐦍𗥏–和预处理收集文本数据并进行预处理，包括去除噪音、标准化文本格式、去除停用词（如“的”、“是”等）和进行词干提取（将词语转化为词干，如将“运行”和“运行中”视为同一词根“运行”）。 𐟔砦–‡本分析方法的选择选择适合你研究问题的文本分析方法。以下是几种常用的方法：情感分析：分析文本中的情感倾向，判断文本内容的情绪，例如，股东对公司的态度、评论的正负面情感等。主题建模：通过识别文本中隐藏的主题和模式，例如，LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型可以帮助识别并分组相关的词语。词频分析和关键词提取：分析文本中词语的频率和重要性，识别出关键词和热门主题。网络分析：如果数据包含社交媒体评论或互联网内容，网络分析可用于理解不同实体之间的关系，例如公司和其客户之间的互动等。 𐟓Š 分析和解释结果进行文本分析，并解释分析结果。将文本分析的结果与研究问题联系起来，探讨发现的意义和可能的影响。 𐟔젩ꌨ’Œ实证如果可能，将文本分析的结果与其他数据或实证研究结果相互验证，以增强研究的可信度和准确性。 𐟛 ️ 方法介绍自然语言处理（NLP）工具：使用NLP工具和库（如NLTK、SpaCy、Gensim等）对文本进行处理和分析，这些工具提供了文本分析所需的功能和算法。文本挖掘技术：利用文本挖掘技术，例如基于机器学习的分类器、聚类算法、词向量模型（如Word2Vec、BERT等），以发现文本中的模式和关联。情感分析工具：使用情感分析工具来识别文本中的情感极性，评估股民对公司或财务信息的情感倾向。话题建模技术：应用主题建模技术，诸如LDA、NMF（Non-negative Matrix Factorization）等模型，识别文本中的主题并进行分类。通过这些步骤，你可以更深入地了解会计数据背后的信息和趋势，从而做出更明智的决策。

0基础如何快速入门数据分析？很多朋友问我，如何从零开始学习数据分析？特别是文科生，担心自己理科思维跟不上。其实，没有什么知识是天生就会的，最好的方法就是勇敢尝试。数据分析入门其实很简单𐟚€ 初学阶段：Excel 首先，掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握：透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。进阶学习：Sql Sql语言相对容易上手，但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法，然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题，可以巩固和加强你的学习。业务指标了解一些基本的业务指标，比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。常用分析方法掌握一些基本的分析方法，比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。再进阶学习：Python Python的学习需要花一些时间，但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》，然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后，再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令掌握一些常用的Shell命令，比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。常用统计指标了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。数据挖掘常用算法学习一些数据挖掘的常用算法，比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。总结最难的不是怎么学，而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力，可以考虑报个班。总之，有付出才会有收获，希望大家都能早日成功！

200页书卖188元？这书到底值不值？最近我买了一本书，名字叫《AI量化投资》，结果发现这书真是贵得离谱，定价188元！先不说值不值，这书简直让我无语。简单来说，这本书就是一本内行看不上，外行看不懂的网文汇编。书的结构 𐟓š 这本书分为上下两篇，各占一半。上篇讲量化体系，下篇讲AI方法和投资策略。听起来挺高大上吧？但实际上呢？上篇讲了量化思想、方法、实践等等，下篇主要是讲遗传算法和神经网络的投资应用。200页的书不可能面面俱到，但至少得讲清楚吧？结果呢？完全没有！实用性差 𐟚늤𙦤𘭧쬷5页介绍了一个策略实现的常规流程，包括数据清洗、挖掘因子、机器学习、信号融合和自动交易五个环节。这个流程看起来很清晰，但书里完全没有按照这个流程展开。读完之后你还是不知道怎么做数据清洗，怎么挖因子，怎么应用机器学习。除了认识一些抽象名词，你什么也学不到。结构不清晰 𐟌€ 上篇的量化体系完全不成体系。比如第一章经过冗长的铺垫，终于在1.3节引入量化投资的概念，提出量化投资的三要素是算力、算法和因子。这里的算法就是AI算法。1.4节又单独写了一小节强调AI量化投资与量化投资的本质区别，关键词还是AI算法。但本质上有什么区别呢？另外第三章的量化方法里专门介绍了贝叶斯判别法和K-means聚类法，这些为什么不放在下篇？总之，整本书就是一堆七零八落的知识点，完全没有串起来。理论脱离实际 𐟌 整本书都是各种理论加上各种没用的引申，既不深入也不浅出，甚至还有一些常识错误。比如back propagation network翻译成前馈网络。最坑的是实例部分还是理论！比如第7章名为“遗传算法在黄金投资中的应用”，整章都是遗传算法理论，直到这章的第7节终于提到黄金，然后又是各种理论，直到最后半页语焉不详地说了下策略设计思路，就结束了！时效性不足 ⏳ 这本书最后一章名为“前沿探索”，但现在流行的图神经网络、大语言模型在投资中的应用完全没提，时效性显然不足。当然在众多缺点里这条算是最不严重的了。总结 𐟧銤𘺤𛀤𙈨🙤𙈦𐴯𜟧œ‹看作者简介就知道了，作者好像从没从事过量化投资。真不知道他怎么忽悠清华大学出版社给他出了这样一本书，还定这么高的价，也是个人才。总之，买这本书真是后悔死了，188元就这样打了水漂。希望大家买书的时候一定要擦亮眼睛，别被忽悠了！

全国大学生数学建模竞赛赛前准备与选题攻略 ### 赛前准备 𐟓š 加强训练：写作队员可以阅读往年获奖的优秀论文，重点学习论文的思路、文字表达和排版。建模队员需要了解各种模型的特点和应用场景。编程队员可以多做一些算法编程和数据爬虫的练习。资料准备：准备各类书籍和软件，如Matlab和优秀论文集。准备好论文写作模板，以便在比赛中快速套用，节省时间。确保所有需要的软件都已安装好，如Matlab和Origin。国赛选题指南 𐟌 问题分类：优化&规划：0-1规划、线性规划、多目标规划预测：时间序列、灰色预测、模糊预测、神经网络分类：简单分类、聚类、神经网络评价：层次分析、综合评分、综合指数数据处理：插值、拟合、回归、标准化、降维（主成分分析）题型分析： A题：偏向物理/工程类，专业性较强，有标准答案。需要根据物理定理使用微分方程和偏微分方程模型，采用模拟软件求解。非本专业不建议选择。 B题：题型不定，范围较广，可能涉及物理类、运筹优化类或多目标规划类。 C题：偏向经营/统筹/统计/数据分析类，赛题较开放易读懂。如为运筹优化类问题，一般没有严格的最优解，结果合理即可。选题建议： A题专业性较强，涉及较为深入的理工科知识。如果团队没有该专业的队员或者专业知识储备不足，不建议选择。拿到赛题后可以先查找资料或者遍历手边的资料库，选择支撑资料比较多的题目。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。排除题目都看不懂的题和背景都看不懂的题。若问题背景描述的语句都读不懂，则优先排除。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。定题策略：少数服从多数。先查资料文献，优先考虑资料较多的题目，包括书籍、知网、百度、谷歌等。啥都不会，尽量选C题，起码题目较易读懂。尽量开赛后当晚定题，不要轻易换题。万一做到一半发现做不出来，即使瞎编也要完成一整篇论文交上去。希望这些建议能帮助你在全国大学生数学建模竞赛中取得好成绩！𐟓ˆ

1920 x 1030 · png
CiteSpace文献分析案例讲解_citespace关键词聚类分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1920 x 1030 · png
CiteSpace关键词分析的可视化处理（三）_citespace关键词聚类分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1893 x 910 · png
CiteSpace文献分析案例讲解_citespace关键词聚类分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 317 · jpeg
CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析（CNKI）写作业的时候需要注意的几个事情 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1148 x 705 · jpeg
聚类算法评估指标 – 标点符
素材来自:biaodianfu.com
1080 x 726 · png
聚类分析原理和模型(聚类分析的基本步骤)_造梦网
素材来自:yywwg.com

1133 x 1070 · png
基于CiteSpace的经筋理论知识图谱可视化分析
素材来自:hanspub.org
1920 x 1030 · png
CiteSpace关键词分析的可视化处理（三）_citespace关键词聚类分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 353 · png
最常用的聚类算法——K-Means原理详解和实操应用(R&Python) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
577 x 514 · jpeg
主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类关键词：光伏聚类 K-means聚类时间序列_kmeans 光伏预测-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 423 · png
实例解析关键词聚类的方法策略_word文档在线阅读与下载_文档网
素材来自:wendangwang.com
1823 x 887 · png
word2vec tfidf 关键词提取，词聚类显示分析_基于word2vec词聚类的文本关键词抽取方法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 535 · jpeg
常用聚类算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 554 · png
聚类算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 610 · jpeg
K-means聚类算法研究现状_参考网
素材来自:fx361.com
1445 x 815 · png
最新版CiteSpace的基本操作流程 (6)：关键词聚类图谱绘制与调整_关键词聚类分析citespace-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 454 · jpeg
基于优化初始聚类中心的Kmeans聚类算法_参考网
素材来自:fx361.com
1310 x 685 · png
【机器学习】DBSCAN聚类算法的理论/实现与调参_dbscan聚类参数应该怎么调-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1904 x 958 · png
CiteSpace文献分析案例讲解_citespace关键词聚类分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1920 x 1080 · jpeg
04_05_聚类算法_算法进阶_SOM聚类_哔哩哔哩_bilibili
素材来自:bilibili.com

748 x 703 · jpeg
科学计量学公开课——关键词梳理和优质综述撰写 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
576 x 514 · jpeg
主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类关键词：光伏聚类 K-means聚类时间序列_kmeans 光伏预测-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 718 · jpeg
CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析（CNKI）写作业的时候需要注意的几个事情 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
320 x 184 · png
citespace时间线图中关键词聚类显示为问号_数据结构与算法-CSDN问答
素材来自:ask.csdn.net

476 x 188 · jpeg
关键词抽取算法TopicRank - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

611 x 500 ·
基于Word2vec词聚类的关键词实现
素材来自:hqwc.cn
1693 x 892 · png
画词云和关键词word2vec训练聚类显示代码模板_词汇之间聚类的可视化代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1361 x 518 · jpeg
图解机器学习 | 聚类算法详解-阿里云开发者社区
素材来自:developer.aliyun.com

702 x 628 · png
【聚类算法】带你轻松搞懂K-means聚类（含代码以及详细解释）-易微帮
素材来自:ewbang.com
1920 x 1440 · png
K均值聚类算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

907 x 414 · png
【数据挖掘】聚类分析_关键词聚类-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)