Đang tải... (xem toàn văn)
Áp dụng thuật toán k lân cận để xây dựng cơ chế tư vấn tin tức
64
210
0
Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
Thông tin tài liệu
Ngày đăng: 10/07/2018, 23:49
Xem thêm:
Từ khóa liên quan
Mục lục
DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ
DANH MỤC CÁC BẢNG
PHẦN I : MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài:
2.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
3. Phương pháp nghiên cứu:
4. Nội dung đề tài:
PHẦN 2 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
1. Tổng quan về thuật toán K-NN
1.1 Khái niệm thuật toán K-NN:
1.2 Lịch sử ra đời thuật toán K-NN:
1.3 Nội dung thuật toán K-NN:
1.3.1 Ưu điểm của phương pháp K-NN:
1.3.2 Nhược điểm của phương pháp K-NN:
1.4 Ví dụ đơn giản về K-NN:
2.5 Ưu nhược điểm của TF-IDF:
3 Các công thức tính khoảng cách:
3.1 Công thức tính khoảng cách euclid (metric hoặc metric Pytago ):
4.2 Khái niệm hệ tư vấn:
4.3 Hướng tiếp cận của phương pháp lọc:
4.3.1 Phương pháp lọc dựa vào bộ nhớ:
4.3.2 Phương pháp lọc dựa vào mô hình:
4.4 Phương pháp lọc
4.4.1 Phương pháp lọc dựa trên nội dung :
4.4.1.1 Phát biểu bài toán lọc dựa trên nội dung:
4.4.1.2 Phương pháp Lọc nội dung dựa vào bộ nhớ :
Tài liệu cùng người dùng
Tài liệu liên quan