【LSA推荐算法】简单理解   总结:简单的大概步骤为: 将数据二值化,接着通过对应的计算相似度公式(比如最常用的余弦定理)去计算值,得到的最大的那一组就是最为相似的一组

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1:公式

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2:实例

2-1:实例文章标题

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2-2:每个关键词出现的次数(人为分辨)

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2-3:S = T*S*D(也就是上面这个图的分解,公式分辨)

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2-4:得出的二维图:(这里做下解释。如果两个文章的夹角越小,那么这两个文章越相似)

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2-5:计算相似度:向量模型  (将原始数据降为二维空间的数值,再进行公式的计算)

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