CCF 201909-4 推荐系统

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CCF认证201909-4推荐系统

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CCF 201909-4 推荐系统

CCF 201909-4 推荐系统试题编号: 201909-4 试题名称: 推荐系统时间限制: 5.0s 内存限制: 512.0MB 问题描述: 算法设计由于我们需要选出得分最大的K件商品,得出相同的先按类号从小到大排序,再按编号从小到大排序.那么我们可以将所有商品放入到一个set变量bbt中进行自动排序.另外,同类商品编号必然不同,不同类商品编号可能相同,所以我们可以用类号+编号来唯一标识一件商品.由于商品的编号在10^9 以内,而类号在以内,我们可以用类号∗109+编号类号*10^9…

CCF模拟题-201909

2.小明种苹果(续)(100分) #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #define maxn 1010 using namespace std; int n,op,x,m,a[maxn]; long long sum; bool vis[maxn]; int main(){ //freopen("Cola.txt","r",stdin); scanf(&qu…

CCF 试题编号： 201909-4 试题名称：推荐系统

这题是stl的综合应用,map要想快,直接上unordered_map,这样查询接近O(1),是不是很嗨皮. 思路其实还是很简单的,type+id做个Hash,由于set.insert的第一个返回值是指向该插入元素的迭代器,所以,对于每一个type+id我们都可以存下它对应的迭代器,这样删除不就很快了吗,省去查找. 这题是我第一次用c++11的语法, 原谅我的low,嘻嘻,auto还挺好用. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const…

SVD的几何意义，以及在去噪，推荐系统中的应用

很多文章说到奇异值分解的时候总是大概罗列下它的功能,并没有对功能及物理意义进行过多的阐述,现在我来对奇异值进行整理一下. 一奇异值分解对任意的矩阵A∈Fmn,rank(A)=r(矩阵的秩),总可以取A的如下分解:,其中U和V是正交矩阵.分别为左右奇异值向量. U是m×m阶酉矩阵:Σ是m×n阶非负实数对角矩阵:而V*,即V的共轭转置,是n×n阶酉矩阵.这样的分解就称作M的奇异值分解.Σ对角线上的元素Σii即为M的奇异值. V的列(columns)组成一套对M的正交"输入"或"…

F#之旅6 - 简单AV推荐系统

上回说到用F#来写爬虫,这只是F#学习第一阶段的第一步.最开始,就对第一阶段做了这样的安排: 1.爬虫爬取AV数据 2.数据处理和挖掘 3.数据可视化(使用ECharts) 4.推荐系统第一步很快就搞完了,整个爬虫下载.解析和格式处理的代码,加起来几百行,爬了两个晚上.最终的数据是20G左右的图片和一份极简的data(大约50M).包含三万多女优信息,八万多AV信息,以及各种分类.出品商.导演什么的. 数据分析有一个很重要的点:不要为了分析而分析.所以,第二步和第三步简单玩下就过了. 重点是第…

CCF考试

第八次CCF考试记录代码还不知道对不对,过两天出成绩. 成绩出来了,310分. 100+100+100+10+0: 考试13:27开始,17:30结束,提交第4题后不再答题,只是检查前四题的代码第一次提交:1 13:342 14:00左右3 15:324 16:565 最后一次提交:1 13:342 16:063 15:324 16:565 代码行数(不算空行,算无用的include,算注释掉的部分)1 232 503 1014 715共 245 行源代码: 1 #include <ios…

[Recommendation System] 推荐系统之协同过滤（CF）算法详解和实现

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…