推荐算法参考来源

什么叫算法描述啊 算法描述（Algorithm Description）是指对设计出的算法，用一种方式进行详细的描述，以便与人交流。算法可采用多种描述语言来描述，各种描述语言在对问题的描述能力方面存在一定的差异，可以使用自然语言、伪代码，也可使用程序流程图，但描述的结果必须满足算法的五个特征。算法可采用多种描述语言来描述，例如，自然语言、计算机语言或某些伪语言。各种描述语言在对问题的描述能力方面存在一定的差异。例如，自然语言较为灵活，但不够严谨。而计算机语言虽然严谨，但由于语法方面的限制，使得灵活性不足。因此，许多教材中采用的是以一种计算机语言为基础，适当添加某些功能或放宽某些限制而得到的一种类语言。这些类语言既具有计算机语言的严谨性，又具有灵活性，同时也容易上机实现，因而被广泛接受。目前，许多“数据结构”教材采用类PASCAL语言、类C++或类C语言作为算法描述语言。扩展资料：算法的特征1、输入：一个算法必须有零个或以上输入量。2、输出：一个算法应有一个或以上输出量，输出量是算法计算的结果。3、明确性：算法的描述必须无歧义，以保证算法的实际执行结果是精确地符合要求或期望，32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e推荐算法有哪些？ 移动APP,视频网站视频等,如果让全局优秀的内容被大家看到，同时让新加入的“好”内容快速被发现和提拔起…数据结构的排序算法中，哪些排序是稳定的，哪些排序是不稳定的？ 一、稳定排序算法52611、冒泡排序41022、鸡尾酒排序3、插入排序4、桶排序5、计数排序6、合1653并排序7、基数排序8、二叉排序树排序二、不稳定排序算法1、选择排序2、希尔排序3、组合排序4、堆排序5、平滑排序6、快速排序排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。一个排序算法是稳定的，就是当有两个相等记录的关键字R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。做这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较，就会被决定使用在原先数据次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。扩展资料：排序算法的分类：1、通过时间复杂度分类计算的复杂度（最差、平均、和最好性能），依据列表(list)的大小(n)。一般而言，好的性能是 O(nlogn)，且坏的性能是 O(n^2)。对于一个排序理想的性能是 O(n)。而仅使用一个抽象关键图解8大排序算法讲解 图解8大排序算法讲解,排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程算法的评价指标有哪些 时间复杂度和空间复杂度。1、时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。T(n)=Ο(f(n))因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n)的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。2、空间复杂度算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。空间复杂度记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1)。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。扩展资料：算法的方法：1、递推法递推是序列计算机中的一种常用算法。它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定项的值。其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。2、递归法程序调用自身的编程技巧称为递归今日头条的机器算法推荐，是根据什么计算的？ 今日头条的口号是“你关心的，才是头条”。因此，今日头条的机器算法推荐，其总体思路就是建立用户的兴趣模型，然后基于兴趣模型，给用户推荐可能感兴趣的内容，并根据用户行为，进一步优化兴趣模型。用户行为统计用户行为，最简单直接的方式就是看用户是否点击阅读了推荐的内容，以及阅读之后的进一步互动，包括评论、收藏、转发等。但实际上，今日头条的做法要更精细。比如阅读里面实际上有很多行为可供观察分析，比如，用户是点开看了以后直接关掉或退出了，滑动到当中也就是读到一半才退出，还是一直滑动到底部阅读完了全文。然后用户是否细致地读完了全文，还是粗略地浏览？（2015年，今日头条CEO张一鸣极客公园创新大会作了演讲《机器学习能带来更有趣的世界吗》，其中提到今日头条App通过点击、停留、滑动、顶踩、评论、分享等动作来构建用户行为模型。冷启动上面的用户行为分析有助于解决个性化推荐系统的冷启动的问题。就是当一个新用户刚开始使用头条App的时候，头条App对该用户一无所知，这种情况下，该给用户推荐什么内容呢？很容易想到的思路就是：给用户推荐一些热门内容。热门内容之所以被称为热门内容，就是有很多很多人关心的内容。然后通过分析用户行为，二进制算法？ 二进制的或运算2113：遇1得1二进制的与运算：遇52610得0二进制的非运算：各4102位取反加法法则：0+0=0，0+1=1，1+0=1，1+1=10减法，当需要向上一1653位借数时，必须把上一位的1看成下一位的（2）10。减法法则：0-0=0，1-0=1，1-1=0，0-1=1 有借位，借1当(10)看成 2 则 0-1-1=0 有借位 1-1-1=1 有借位。乘法法则：0×0=0，0×1=0，1×0=0，1×1=1除法应注意：0÷0=0(无意义)，0÷1=0，1÷0=0(无意义)除法法则：0÷1=0，1÷1=1扩展资料：二进制算法的优点：1、数字装置简单可靠，所用元件少。2、只有两个数码0和1，因此它的每一位数都可用任何具有两个不同稳定状态的元件来表示。3、基本运算规则简单，运算操作方便。二进制算法的缺点：1、用二进制表示一个数时，位数多。因此实际使用中多采用送入数字系统前用十进制，送入机器后再转换成二进制数，让数字系统进行运算，运算结束后再将二进制转换为十进制供人们阅读。2、二进制和十六进制的互相转换比较重要。不过这二者的转换却不用计算，每个C，C++程序员都能做到看见二进制数，直接就能转换为十六进制数，反之亦然。参考资料来源：百度百科-二进制算法算法和数据结构有什么区别？？ 一、指代不同1、算法：是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。2、数据结构：指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。二、目的不同1、算法：指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。2、数据结构：研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。三、特点不同1、算法：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成。2、数据结构：核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。参考资料来源：百度百科-数据结构参考资料来源：百度百科-算法算法可以使用哪些描述方式，各有什么优势? 算法的描述方式有：自然语言，流程图，伪代码等。1、自然语言的优势：自然语言即人类语言，描述的算法通俗易懂，不用专门的训练，较为灵活。2、流程图的优势：流程图描述的今日头条的机器算法推荐，是根据什么计算的？ 头条的算法其实很简单，首先机器会给一些初始的推荐量，也叫试推荐量然后通过初始的推荐量算出点击率，阅读率，互动率，文章跳出率，视频看完率等等来确定第二波的推荐量多少，如下图：这是我找到的几篇文章分析结果得出的表格在这个过程中其实还包含了以下这个图的参考：这个四个方面的参数也会决定了，下一波推荐量的多少假如你的文章或视频在这几个方面表现还可以，那么机器默认为你这篇文章还不错，还会接着推荐给更多的人看。如果表现不理想，后面的推荐量就几乎为0了。还有一方面是文章里面有没有现在当下的热搜词，热点新闻词，这也会很大程度上决定你的文章的推荐量多少，但是根据我的观察，我发现还有一个矛盾的地方就是，假如大家都在用相同的热词来做为文章的标签或者内容，那么机器还有几个去重机制，机器不会推荐给读者相同的内容。所以，这样就会存在一个不确定的问题就是，一边要去重复，一边还要推荐热点。每天上传的那么多的热点文章到底要推荐谁的呢？这里还有一个问题是机器要考虑的，那就是权重比。权重比就是你的头条号的指数高低，你头条号的活跃度，粉丝数量，这也是影响推荐量的其中一个因素，本人亲自试过，同样发一条视频，我的

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