3.2 在Spark平台上实现推荐算法的并行化系统,并对推荐系统进行了准确率、召回率和覆盖率等评测。实验中,训练集占总数据量的75%,测试集占25%。每个实验根据不同参数设置进行4次,取平均值作为最终结果(详见表3)。基于物品协同过滤推荐算法,在不同的推荐列表长度(L值)下,其性能如下:当L=20时,准确率最高达到20.74%,召回率为10.23%,覆盖率为15.37%。分析表明,推荐列表长度对算法性能影响显著,其选择需慎重考虑。随着推荐列表长度的增加,覆盖率逐渐降低,这是因为算法更倾向于推荐热门电影。结束语。
实验与结果分析-离散数学-学习指导与习题解析-第2版-屈婉婷--高清扫描版-带完整书签
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解析内容包括:
集合论
图论
数理逻辑
代数结构
适用人群:
四川大学数学系学生
学习离散数学课程的学生
对离散数学感兴趣的人士
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另外,如果你还对数据库有兴趣,也可以看看《SQLite 权威指南第 2 版高清扫描版》,那本书了多 SQLite 的基本操作和技巧。整体来说,如果你是想深入学习数据挖掘和 SQLite 的开发者,推荐你这两本书都试试看。
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邓俊辉的《数据结构 C++语言版》第 3 版,算是数据结构教材里比较有代表性的那一套。内容覆盖全,思路也挺系统,适合那种想扎实打基础,又想搞清楚背后逻辑的你。配套的习题解析也比较全,题型丰富,练手够用了。
主教材用面向对象的方式来讲各种数据结构,讲了怎么实现,啥场景适合用哪种结构,边讲边给例子。嗯,链表、树、图这些都讲到了,而且代码也不绕,注释还挺详细,看起来顺手。
配套的习题解析也挺良心,不是那种简单罗列答案的,是把每类题都归类、讲思路,像是带你一起剖析问题。遇到实在搞不明白的,也可以去看看推荐的经典书或者论文,里面给了不少延伸阅读材料,蛮适合扩展视野。
配套的随书代码整理得比较完整,不少地
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