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文本推薦

采用文本相似度識別、關鍵詞識別、標簽庫、聚類算法、知識圖譜推薦算法等綜合進行文本推薦
文本推薦
采用文本相似度識別、關鍵詞識別、標簽庫、聚類算法、知識圖譜推薦算法等綜合進行文本推薦
功能介紹

推薦系統(RS)主要是指應用協同智能(COLLABORATIVE INTELLIGENCE)做推薦的技術。推薦系統的兩大主流類型是基
于內容的推薦系統和協同過濾(Collaborative Filtering)。另外還有基于知識的推薦系統(包括基于本體和基于案例
的推薦系統)是一類特殊的推薦系統,這類系統更加注重知識表征和推理。

推薦系統(RS)主要是指應用協同智能(COLLABORATIVE INTELLIGENCE)做推薦的技術。推薦系統的兩大主流類型是基于內容的推薦系統和協同過濾(Collaborative Filtering)。另外還有基于知識的推薦系統(包括基于本體和基于案例的推薦系統)是一類特殊的推薦系統,這類系統更加注重知識表征和推理。

文本預處理

搭建底層文本素材庫、標簽庫,并將需要輸送給算法的文本進行預處理,
作為推薦依據

搭建底層文本素材庫、標簽庫,并將需要輸送給算法的文本進行預處理,作為推薦依據

文本聚類

文本聚類是在無標簽數據中生成分組,針對網站采集數據、新聞數據等,
通過文本聚類完成的“同類”識別。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚
類,依賴于向量相互之間的距離,以創建分組

文本聚類是在無標簽數據中生成分組,針對網站采集數據、新聞數據等,通過文本聚類完成的“同類”識別。采用 DBSCAN 基于密度的算法的聚類,依賴于向量相互之間的距離,以創建分組

應用場景

搜索引擎

通過匹配檢索文本和候選文本的相似度,支持搜索引擎的基礎能力

信息推薦

計算信息瀏覽歷史和其他詳細信息的相似度,從而為用戶推薦相關內容

智能問答

通過匹配問題和候選答案的文本相似度,支持智能問答系統的基礎能力

技術特色

圖譜聯想

結合知識圖譜相關技術完成智能推薦

結合知識圖譜相關技術完成智能推薦

多場景應用

多領域應用,底層數據搭建,支撐多場
景數據推薦應用

多領域應用,底層數據搭建,支撐多場景數據推薦應用