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数据挖掘入门系列教程（五）之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 数据挖掘入门系列教程（五）之Apriori算法Python实现 在上一篇 博客 中，我们介绍了Apriori算法的算法流程，在这一片博客中，主要介绍使用Python实现Apriori算法。数据集来自 grouplens 中的电影数据，同样我的 GitHub 上面也有这个数据集。 推荐下载这个数据集，1MB大小够了，因为你会发现数据集大了你根本跑不动，Apriori的算法的复杂度实在是😔。 那么，这个我们使用数据集的作用是什么呢？简单点来说，就是某一个用户如喜欢看 电影，那么他很可能也喜欢看 电影。我们就是需要分析这个关系。 万物始于加载数据集 加载数据集 因为下载的数据集是一个zip压缩包，首先，我们需要将数据解压出来： import zipfile zFile = zipfile.ZipFile( "ml-latest-small.zip", "r") #ZipFile.namelist(): 获取ZIP文档内所有文件的名称列表 for fileM in zFile.namelist(): zFile.extract(fileM) 解压出来的数据如下图： 主要介绍两个文件 ratings.csv

REF: 原文 Recommender Systems: Issues, Challenges, and Research Opportunities Shah Khusro, Zafar Ali and Irfan Ullah Abstract A recommender system is an Information Retrieval technology that improves access and proactively recommends relevant items to users by consider-ing the users’ explicitly mentioned preferences and objective behaviors. A recommender system is one of the major techniques that handle information overload problem of Information Retrieval by suggesting users with appropriate and relevant items. Today, several recommender systems have been developed for different domains however

1. Welcome 主要讲四部分内容： non-personized systems 　　popularity: 基于流行度或者最大利益化的推荐。 缺点也明显：你可能在特殊地方有些特殊需求， 或者你本来就是大多数人不一样 　　Association: 找出订单里一起下单的物品的相关性，一般有Aproiri, FP 等算法 collaborative filtering matrix factorization (and its variant like probablistic matrix factorization), also known as SVD Deep learning 　　 2. Simple recommentation systems 基于popularity 的推荐要考虑时效性，比如一则新闻虽然曾经是爆炸性的阅读量很多，但是不合适出现新闻的推荐中，这就需要在popularity 和 age(时间老化) 之间做平衡. 具体地，Hacker News 网站用的公式为：也叫 rank formula 另一个具体的例子是Reddit: 如果平均值一样，那么需要考虑rating 个数，可以参考下面公式： google 的 PageRank 算法是基于 Markov 模型的. Markov 模型就是NLP里面的unigram, bigram 的概念

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/ ， 一篇详细的入门级的推荐系统的文章，这篇文章内容详实，格式漂亮，推荐给大家. 下面是翻译，翻译关注的是意思，不是直译哈，大家将就着看, 如果英文好，推荐看原文，原文的排版比我这个舒服多了. NOTE： 原文中发现一个有误的地方，下面我会用 红色 标出来. 同时，我在翻译的过程中，有疑虑或者值得商榷的地方，我会用 蓝色 标出来. Comprehensive Guide to build a Recommendation Engine from scratch (in Python) 从0开始搭建推荐系统 Introduction / 简介 In today’s world, every customer is faced with multiple choices. For example, If I’m looking for a book to read without any specific idea of what I want, there’s a wide range of possibilities how my search might pan out. I might

这次的比赛充满着玄学的气息 ， 玄学链接 首先讲一下为什么 没有第十四场 其实今天早上9点时看到题目就叫了： 原题！ 没错， 整套试卷 都做过，我还写了 题解 然后老叶就说换一套，但如果仅仅是这样就没什么 但等13min后结束这场考试后，一评测发现有人A了T1 但老叶并没有开启 Unrated ，然后大家集体垫底被踩 然后我就 莫名掉了74Rating 但是之后第二场很快就开始了，但是等第二场测完之后还是没有进行Unrated处理，结果就白掉分了 真是Dog至极 然后讲一下题目，这次主要是T2炸了，花了蛮长时间写O(n^2)的玄学的，然后所有数据点中竟没有一个点的n小于5000（全是90000+） 但是 T3莫名快速幂 多得了40pts还是很令人欣慰的 ###T1 这道题无疑是本场最不可做的一道题 具体的满分算法需要 二维树状数组 or 主席树 来搞 这里就直接优化一下暴力得50pts就很 优秀 了 由于本题数据n的范围不大，可以直接 埃式筛 来搞 50CODE #include<cstdio> using namespace std; const int N=100005,MAX_SIZE=1000005; int a[N],n,q,l[N],r[N],x[N],y[N],max_num; bool prime[MAX_SIZE]; inline char tc(void) {

前言 上个月由于期末考试和准备防震减灾知识竞赛的缘故几乎没去过机房，因此差不多快一个月没碰过电脑了。 而防震减灾知识竞赛刚好是在$Jul\ 4th$举办的，因此我就无法和其他人一起坐车去绍兴，只得自己在比赛完后晚上坐高铁赶往。 不管怎样，对这次集训还是挺兴奋的吧。 $Jul\ 4th$ 今天上午+下午在丽水进行防震减灾知识竞赛，我们学校三人组得了个第$6$名（初中学校中排名第$2$名），只有三等奖。这次比赛中失误较多，挺可惜的，本来正常发挥的话二等奖（第$2\sim4$名）应该是稳的。 下午比完赛之后，就匆忙吃完饭（真的是很匆忙啊，老师不停催，说怕搭不到高铁），打的到了车站（司机开车特快，还闯了几个红灯），结果发现才$18:11$，离$18:39$的车还有二十几分钟。。。 然后$18:30$左右便检了票，再等了会儿便独自坐上了前往杭州的高铁（我们学校其他人都是直接坐车回衢州，因此就我一人）。 在高铁上没网，还是挺无聊的，好不容易才在$20:20$左右迷迷糊糊地挨到了杭州站。 接下来$20:34$换乘前往绍兴，杭州和绍兴还是挺近的，十几分钟便到达了。 然后在高铁站困了很久，好不容易打到车，到了宾馆已经快$9$点半了。 晚上看了一下 拉格朗日插值 ，没写题。 $Jul\ 5th$ 今天一早就是一场模拟赛。 $T2,T3$题都只会写暴力，$T1$推了$3$个多小时式子依然爆$0$，最后

###测试目的： cts的补充测试，可以理解为没法自动化的cts测试，这个是人工测试。 AuthorBlog：秋城 https://www.cnblogs.com/houser0323/ ###测试前提： 1.user版本 2.selinux：Enable 5.外网环境 ###设备需求： 2个待测设备；1个手机或平板；u口带麦耳机； ###测试准备： 准备版本，过开机向导，安装从Google下载的CtsVerifier.apk ###测试流程&动作： 打开CtsVerifier.apk，按顺序开启测试。备注：测试结束记得点击测试通过的绿色对号按钮，整体报告保存在apk主页右上角 AUDIO Audio Frequency Speaker Test ---测试动作：插上usb耳机，检测到后点击test按钮 Hifi Ultrasound Speaker Test 测试解释：该项测试用于测试超声的收录&播放，耳机的作用是麦，收录声音 ---测试动作：需要两台盒子，需要耳机，接电视，电视&盒子音量调到70%以上 参考设备上同样打开这条测试项，插耳机，耳机放在testing电视附近。然后先点参考设备的record按钮，后点testing设备的play按 钮，两次点击间隔不超过一秒。 如果testing按钮变绿，则代表测试pass DEVICE ADMINISTRATION Usb

日记 且视他人之疑目如盏盏鬼火，大胆地去走你的夜路. 新的一年，新的自己，也是时候，换一篇新的日记了 （其实换一篇的原因仅仅是为了用 markdown ） 旧的日记地址: 流年. 2020.05.01 五一快乐 去上文化课了 2020.04.30 两个发烧的大佬都成功回家了= = 我一点都不羡慕，真的 在学校里很棒，能够好好学习，上课也能认真起来 回家太颓废了，动不动就玩 但是 你觉得我说的是真话吗？ 明天开文化课了 2020.04.29 怎么感觉概率期望比反演还难淦？！ 大佬们都开始发烧了……脑子里东西太多了吧 2020.04.28 一个月不回家，早晚得炸毛 五一文化课老师就来了= =，淦！ 昊然弟弟好好看(♥∀♥) 2020.04.27 我爱我的表弟 \(zyx\) ！ 改天要开篇博客专门歌颂一下他 晚上18:30： 耳机突然坏了……听不了网课了草 （奇怪的网课减少了= =） 这我能有什么办法= = 2020.04.26 看个网课都能笑个半死 某网课老师：“请同学们快速整理一下B记。” 某网课：奇怪的敲门声、奇怪的跺脚声、奇怪的杂音、奇怪的咩咩声、奇怪的青蛙声，还有奇怪的一整节课没声 某节课某老师家的麦出了问题后 （哧啦哧啦的声音，完全听不出来） ，同学 （沙雕网友） 们的精选评论 我 \(tm\) 直接迷惑 某网课学生在线开怼 敢问同学们哪里来的勇气啊 好牛哦

日记 且视他人之疑目如盏盏鬼火，大胆地去走你的夜路. 新的一年，新的自己，也是时候，换一篇新的日记了 （其实换一篇的原因仅仅是为了用 markdown ） 旧的日记地址: 流年. 2020.05.01 五一快乐 去上文化课了 2020.04.30 两个发烧的大佬都成功回家了= = 我一点都不羡慕，真的 在学校里很棒，能够好好学习，上课也能认真起来 回家太颓废了，动不动就玩 但是 你觉得我说的是真话吗？ 明天开文化课了 2020.04.29 怎么感觉概率期望比反演还难淦？！ 大佬们都开始发烧了……脑子里东西太多了吧 2020.04.28 一个月不回家，早晚得炸毛 五一文化课老师就来了= =，淦！ 昊然弟弟好好看(♥∀♥) 2020.04.27 我爱我的表弟 \(zyx\) ！ 改天要开篇博客专门歌颂一下他 晚上18:30： 耳机突然坏了……听不了网课了草 （奇怪的网课减少了= =） 这我能有什么办法= = 2020.04.26 看个网课都能笑个半死 某网课老师：“请同学们快速整理一下B记。” 某网课：奇怪的敲门声、奇怪的跺脚声、奇怪的杂音、奇怪的咩咩声、奇怪的青蛙声，还有奇怪的一整节课没声 某节课某老师家的麦出了问题后 （哧啦哧啦的声音，完全听不出来） ，同学 （沙雕网友） 们的精选评论 我 \(tm\) 直接迷惑 某网课学生在线开怼 敢问同学们哪里来的勇气啊 好牛哦

前言： 接着 上一篇项目总结 ，这一篇 是学习过程记录的最后一篇，这里会梳理：评论组件、商家组件、优化、打包、相关资料链接。项目github地址： https://github.com/66Web/ljq_eleme ，欢迎Star。 ratings seller 一、评论组件-ratings 评论组件主要分为三块 评分信息-overview 评论选择-ratingselect 评论详细信息 评分信息部分 左侧评分 布局Dom < div class ="ratings-content" > < div class ="overview" > < div class ="overview-left" > < h1 class ="score" > {{seller.score}} </ h1 > < div class ="title" > 综合评分 </ div > < div class ="rank" > 高于周边商家{{seller.rankRate}}% </ div > </ div > < div class ="overview-right" > ..... </ div > </ div > < split ></ split > CSS样式 .overview display flex padding 18px 0 18px 18px .overview