文本過濾基於內容

1. 協同過濾，基於內容推薦有什麼區別

舉個簡單的小例子，我們已知道
用戶u1喜歡的電影是A，B，C
用戶u2喜歡的電影是A, C, E, F
用戶u3喜歡的電影是B，D
我們需要解決的問題是：決定對u1是不是應該推薦F這部電影
基於內容的做法：要分析F的特徵和u1所喜歡的A、B、C的特徵，需要知道的信息是A（戰爭片），B（戰爭片），C（劇情片），如果F（戰爭片），那麼F很大程度上可以推薦給u1，這是基於內容的做法，你需要對item進行特徵建立和建模。
協同過濾的辦法：那麼你完全可以忽略item的建模，因為這種辦法的決策是依賴user和item之間的關系，也就是這里的用戶和電影之間的關系。我們不再需要知道ABCF哪些是戰爭片，哪些是劇情片，我們只需要知道用戶u1和u2按照item向量表示，他們的相似度比較高，那麼我們可以把u2所喜歡的F這部影片推薦給u1。
根據數據源的不同推薦引擎可以分為三類
1、基於人口的統計學推薦(Demographic-based Recommendation)
2、基於內容的推薦(Content-based Recommendation)
3、基於協同過濾的推薦(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基於內容的推薦：
根據物品或內容的元數據，發現物品或內容的相關性，然後基於用戶以前的喜好記錄推薦給用戶相似的物品
基於內容推薦的一個典型的例子，電影推薦系統，首先我們需要對電影的元數據有一個建模，這里只簡單的描述了一下電影的類型；然後通過電影的元數據發現電影間的相似度，因為類型都是「愛情，浪漫」電影 A 和 C 被認為是相似的電影（當然，只根據類型是不夠的，要得到更好的推薦，我們還可以考慮電影的導演，演員等等）；最後實現推薦，對於用戶 A，他喜歡看電影 A，那麼系統就可以給他推薦類似的電影 C。

2. 如何對網路信息進行過濾和分析

通過對網路信息內容進行分析並對信息進行過濾,能夠保證信息的內安全性。在關鍵容字過濾和IP過濾基礎上,採用雙向最大匹配和基於內容分析的K-最鄰近文本分類演算法相結合進行內容過濾,以達到信息系統過濾信息的質量和速度的效果。

3. 內容過濾技術的應用領域包括

隨著用戶對網路信息傳輸控制要求的不斷提高，傳統的基於IP包頭信息的黑名單、白名單過濾技術，已經不能完全滿足用戶需要，更高層次的基於內容的過濾技術得到越來越廣泛的應用。
目前，內容過濾技術的主要應用在病毒過濾、網路攻擊過濾、關鍵信息過濾和垃圾郵件過濾等領域，被用於代理/防火牆、反病毒軟體以及其他網關程序中，主要是通過對應用

層數據的解包還原來判斷數據的合法性及安全性，並進行相應的控制。
與傳統的過濾方法相比，基於內容的過濾技術需要耗費更多的計算資源。如何突破內容過濾的性能瓶頸，已經成為用戶和廠商普遍關心的問題。

4. 協同過濾和基於內容推薦有什麼區別

你的問題是否是：基於物品的協同過濾和內容過濾有什麼區別？
基於物品的協同過濾，首先從資料庫里獲取他之前喜歡的東西，然後從剩下的物品中找到和他歷史興趣近似的物品給他。核心是要計算兩個物品的相似度。
內容過濾的基本思想是，給用戶和他們之前喜歡的物品在內容上相似的其他物品。核心任務就是計算物品的內容相似度。

您好，答題不易

如有幫助，

5. 論文翻譯：幫幫忙

（一）.不良的交通習慣1. 不走人行橫道，不靠路右邊走。2. 不走人行橫道、天橋，隨意橫穿馬路。3. 不注意道路和車輛信號，不服從交通管理。4. 在車行道、橋梁、隧道上追逐、玩耍、打鬧。5. 穿越、攀登、跨越道路隔離欄。6. 在鐵路道軌上行走，玩耍。7. 橫穿鐵路和鑽火車。8. 不聽從鐵道口管理和信號管理。（二）中學生騎自行車的問題1.未滿12歲的兒童獨自騎車。2.在人行道、機動車道騎車，逆行騎車。3.騎車橫沖直闖、爭道強行，與機動車搶道。4.轉彎不減速，不打手勢。5.在路口闖信號。 6.騎車雙手離把。7.追逐打鬧，三五並行。8.手攀機動車行駛，緊跟機動車行駛。（三）中學生交通事故發生的原因1.缺乏交通安全意識。2.缺乏交通安全知識。3.缺乏交通安全責任感。4.存在麻痹思想。5.存在僥幸心理。（四）正常的行路常識1.走人行道，靠路右邊走。2.橫過車行道，要走斑馬線，或走天橋。3.要注意各種信號燈的指示（紅綠燈、人行橫道信號燈）4.上下汽車要避讓過往車輛。5.不在馬路上逗留、玩耍、打鬧。（五）正常的騎自行車常識1.不要騎有故障的車。2.不在人行道上騎車，非機動車靠右行駛。3.橫穿馬路最好推車行駛。4.轉彎時減速慢行，觀察並打手勢。5.不要雙手離把，不並肩行駛。6.騎車不打鬧，追逐。

6. 怎麼過濾文本裡面的的所有東西，只保留數字

我已經把所有的演示步驟錄下來了，請查看下面動畫：
https://gss0..com/7LsWdDW5_xN3otqbppnN2DJv/dhxmr1110/pic/item/35a0375a59b9e3b3800a183a.jpg
宏最方便了。
打開excel，alt+F11,右側你的文件VBAProject（***.xls），右擊「插入--模塊--雙擊模塊，把下面代碼粘貼進去，保存退出。重新打開excel，啟用宏，就可以用了，具體A2=取值(取值(A1,"-zm"),"-sz")就可以得到了。
Function 取值(rng, types As String) As String
Dim obj As Object
Set obj = CreateObject("VBSCRIPT.REGEXP")
With obj
.Global = True
If types = "-hz" Then
.Pattern = "[一-﨩]"
ElseIf types = "-zm" Then
.Pattern = "[a-zA-Z]"
ElseIf types = "-sz" Then
.Pattern = "\d"
ElseIf types = "+hz" Then
.Pattern = "^[一-﨩]"
ElseIf types = "+zm" Then
.Pattern = "[^a-zA-Z]"
ElseIf types = "+sz" Then
.Pattern = "[^0-9]"
End If
取值 = .Replace(rng, "")
End With
End Function
'使用說明:
'去漢字:=取值(A2,"-hz")
'取漢字:=取值(A2,"+hz")
'去字母:=取值(A2,"-zm")
'取字母:=取值(A2,"+zm")
'去數字:=取值(A2,"-sz")
'取數字:=取值(A2,"+sz")

7. 個性化推薦系統的基本框架

個性化推薦系統的基本框架如下：
參考國內最具代表性的百分點推薦系統框架來講，個性化推薦系統的推薦引擎在個性化演算法的框架基礎之上，還引入場景引擎、規則引擎和展示引擎，形成全新的百分點推薦引擎的技術框架，系統通過綜合並利用用戶的興趣偏好、屬性，商品的屬性、內容、分類，以及用戶之間的社交關系等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品。
基於雲計算的個性化推薦平台。消除數據孤島，建立基於用戶全網興趣偏好軌跡的精準雲計算分析模型，打通用戶在多個網站的興趣偏好，形成成用戶行為偏好大數據中心。
多種智能演算法庫。基於多維度的數據挖掘、統計分析，進行演算法模型的建立和調優。綜合利用基於內容、基於用戶行為和基於社交關系網路的多種演算法，為用戶推薦其喜歡的商品、服務或內容。
電子商務推薦系統的主要演算法有：
（1） 基於關聯規則的推薦演算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基於內容的推薦演算法 (Content-based Recommendation)
內容過濾主要採用自然語言處理、人工智慧、概率統計和機器學習等技術進行過濾。
通過相關特徵的屬性來定義項目或對象,系統基於用戶評價對象的特徵學慣用戶的興趣,依據用戶資料與待預測項目的匹配程度進行推薦，努力向客戶推薦與其以前喜歡的產品相似的產品。如新聞組過濾系統News Weeder。
基於內容過濾的系統其優點是簡單、有效。尤其對於推薦系統常見的冷啟動（Cold Start）問題，Content-based方法能夠比較好的進行解決。因為該演算法不依賴於大量用戶的點擊日誌，只需要使用待推薦對象（item）本身的屬性、類目、關鍵詞等特徵，因此該方法在待推薦對象數量龐大、變化迅速、積累點擊數稀少等應用場景下有較好的效果。但該方法的缺點是對推薦物的描述能力有限，過分細化，推薦結果往往局限與原對象相似的類別中，無法為客戶發現新的感興趣的資源,只能發現和客戶已有興趣相似的資源。這種方法通常被限制在容易分析內容的商品的推薦，而對於一些較難提取出內容的商品，如音樂CD、電影等就不能產生滿意的推薦效果。
（3） 協同過濾推薦演算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
協同過濾是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
3）推薦的新穎性。 正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
協同過濾推薦演算法，可進一步細分為基於用戶的協同過濾（user-based collaborative filtering）和基於物品的協同過濾（item-based collaborative filtering）。
基於用戶的協同過濾的基本思想是：根據所有用戶對物品或者信息的偏好，發現與當前用戶口味和偏好相似的「鄰居」用戶群，在一般的應用中是採用計算「K- 鄰居」的演算法；然後，基於這 K 個鄰居的歷史偏好信息，為當前用戶進行物品的推薦。
基於物品的協同過濾的基本原理也類似，該方法根據用戶和物品直接歷史點擊或購買記錄，來計算物品和物品之間的相似度，然後根據用戶的歷史偏好的物品信息，將挖掘到的類似的物品推薦給用戶
基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾各自有其適用場景。總的來看，協同過濾方法的缺點是:
1）稀疏性問題：如果用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確;
2）可擴展性問題：隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
3）冷啟動問題：如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦。
4）長尾問題：對微小市場的推薦。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。

8. 信息檢索過濾類型

信息檢索按照類容分：可以分為
事實檢索、數據檢索和文獻檢索
信息檢索按照組織方式分：可以分為
目錄檢索、全文檢索、超文本檢索、超媒體檢索
信息檢索按照檢索手段分：可以分為
手工檢索、計算機檢索、網路檢索

因為信息檢索比較容易理解不再多說。下面照抄一段信息過濾的類型：

從不同角度可以對信息過濾作出了不同的分類，根據信息過濾的基本原理將其分為以下幾種：
①基於內容的信息過濾：又稱認知學過濾，是指首先對一則信息的內容和潛在信息接收者的信息需求進行表徵，然後利用這些表徵智能地把相匹配的信息傳送給信息接收者。目前，網路系統中使用的分配列表和關鍵詞匹配是最基本的基於內容的過濾形式。
⑨協作過濾：又稱社會學過濾，這種方法支持群體中個性化的和有組織的相互聯系。重點研究信息發出者的特點。其典型特徵是利用用戶群中興趣相似或相同的知識來間接獲取用戶特定需求，從而進行信息過濾並為用戶推薦相關信息。這種方法對事先不了解或很難表達自己的信息需求的用戶比較有效，對復合式的信息過濾系統識別初始用戶興趣文檔也具有重要的價值。
③基於經濟學的過濾：這種過濾方法主要利用各種成本一效益評價和顯性的或隱性的價格機制來實現信息過濾。即用戶常常根據成本與價值之比來確定是否對一則消息進行處理。信息的長度、潛在信息質量、成本、效益以及個性化程度等都是經濟過濾方法中需要考慮的重要指標。這樣的過濾系統原型目前還較為少見。
④基於環境的過濾：也稱作鏈接分析或超文本信息過濾。這是一種基於文獻與文獻鄰近度矩陣的過濾。用戶在網路上瀏覽文獻時，用戶的興趣常常強烈依賴於瀏覽的局部環境。該系統根據用戶瀏覽過的文獻之間的相關度推測用戶下一步可能會瀏覽哪些文獻，從而實現個性化的服務。
⑤基於智能代理的信息過濾：智能代理又稱智能體，是一種半自動化的執行程序，能感知環境的變化，有一定的預知功能。能夠不在人類的干預或較少干預下完成一定的任務，將智能代理引入信息過濾可自動地修改用戶興趣文檔並自動地進行相關的過濾操作，增強系統的可適性。系統能夠精確地學慣用戶行為並理解用戶行為與信息內容之間的聯系，代理之間還可以互相學習、協調行動完成預定的過濾任務。如美國麻省理工學院研製的Amalthaea系統就利用了兩種代理進行過濾：信息發現代理和信息過濾代理。
⑥復合型過濾：是將上述幾種方法不同程度地結合起來實施信息過濾。已運行的過濾系統實驗證明，任何兩種或兩種以上方法的結合都能不同程度地提高過濾的效率。

9. 個性化推薦演算法——協同過濾

有三種：協同過濾
用戶歷史行為
物品相似矩陣

10. 協同過濾和基於內容推薦有什麼區別

協同過濾和基於內容推薦核心思想是不同的：

協同過濾側重於從大數據（集體智慧）中尋找某些隱含的模式，以物品為核心，它是對基於用戶的協同過濾的一種改良。基於內容推薦則側重於通過對象的屬性信息來進行匹配建模進而尋找相似的用戶或者商品，本質是「你喜歡某一事物，給你推薦近似的事物。」。

簡介：

個性化推薦，是系統的智能推薦。個性化推薦的原理使用較多的是這3種方式：基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾、基於物品的協同過濾這3種推薦方式的核心則是計算相似度。