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相关分析算法,算法设计与分析第二版答案

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BM25 算法分析参考文献:相关度根据评分机制计算 。BM25 算法通常用作搜索相关性分:查询语素化生成语素气；然后对每个搜索结果D，计算每个语素gas和D的相关 sex得分，最后对gas相对于D的相关 sex得分进行加权求和，从而得到查询和D的相关 sex得分 。
【相关分析算法,算法设计与分析第二版答案】
1、大数据挖掘常用的方法有哪些大数据时代，数据挖掘是最关键的工作 。大数据挖掘是从海量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一个决策支持过程 。主要基于人工智能、机器学习、模式学习、统计学等 。通过对自动化程度较高的大数据进行归纳推理分析，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家和用户调整市场政策，降低风险，理性面对市场，做出正确的决策 。

大数据挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等 。这些方法从不同的角度挖掘数据 。(1)分类 。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征，并按照分类方式将其划分到不同的类中 。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中 。

2、常见的数据挖掘方法有哪些大数据时代，数据挖掘是最关键的工作 。大数据挖掘是从海量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一个决策支持过程 。主要基于人工智能、机器学习、模式学习、统计学等 。通过对自动化程度较高的大数据进行归纳推理分析，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家和用户调整市场政策，降低风险 ， 理性面对市?。?做出正确的决策 。

大数据挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等 。这些方法从不同的角度挖掘数据 。(1)分类 。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征，并按照分类方式将其划分到不同的类中 。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中 。

3、大数据挖掘方法有哪些?直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，也就是列) 。间接数据挖掘:不在目标中选择具体变量，用模型描述；而是在所有变量之间建立一种关系 。数据挖掘的方法神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织和自适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据挖掘问题，近年来受到越来越多的关注 。

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