相关阅读
相关 推荐系统-召回层-算法-近似最近邻搜索算法（ANN）：LSH【高维稀疏向量相似查找】【算法实现：MinHash】
我们在推荐相似文章的时候，其实并不会用到所有文章，也就是TOPK个相似文章会被推荐出去，经过排序之后的结果。如果我们的设备资源、时间也真充足的话，可以进行某频道全量所有的两两相
﹏ヽ暗。殇╰゛Y相关 推荐系统-召回层-召回算法：Item2vec、Node2vec
学习总结 1. 用Spark生成Item2vec和Graph Embedding。运用 Spark 实现经典的 Embedding 方法 Item2vec 和 Deep W
不念不忘少年蓝@相关 推荐系统-召回层-算法：近似最近邻搜索算法（ANN）【高维稀疏向量相似查找：LSH（SimHash/MinHash）用于离线场景】【稠密向量相似查找：Faiss（HNSW）、Annoy、ScaNN】
推荐系统-召回层-算法：近似最近邻搜索算法（ANN）【Approximate Nearest Neighbors】【海量数据相似数据查】【开源算法：Faiss、Annoy、Sc
相关 minhash算法检索相似文本_基于检索的问答系统
![7dbf04cca19e0622097b54b6a021b905.png][] 1. 概述 本篇文章是对基于检索的问答系统的总结梳理，整体的实现结构如下： 
超、凢脫俗相关 k近邻算法matlab实现_k近邻算法
k 近邻法 (k-NN) 是一种基于实例的学习方法，无法转化为对参数空间的搜索问题(参数最优化 问题)。它的特点是对特征空间进行搜索。除了k近邻法，本章还对以下几个问题进行较深
相关 【数据结构与算法】【算法思想】【推荐系统】向量空间
背景知识 欧几里得的距离公式 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0
相关 最近邻查找算法kd-tree
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307][blog.csdn.net_pipisorry_articl
野性酷女相关 算法随笔 — 搜索查找算法 — 二分查找
二分查找原理 二分查找是应用于 顺序 序列的一种算法，在查找的过程中我们在 保证目标值在查找范围 的前提下不断 缩小 查找范围，最终找到目标值 首先介绍最朴素的二分查找
相关 KNN（最近邻算法）
转载自[独立寒风][Link 1] KNN是最简单的机器学习算法之一。 在模式识别中，K-近邻算法（或近邻的简称）是一种用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下，输入包含
相关 minhash算法
minhash算法 大数据量计算相似度的时候，我们使用minhash（最小哈希）进行降维，使用LSH算法进行近似查询。 相似性的度量： 使用雅卡尔系数，交集数量除以并
╰+攻爆jí腚メ
还没有评论，来说两句吧...