文本过滤基于内容

1. 协同过滤，基于内容推荐有什么区别

举个简单的小例子，我们已知道
用户u1喜欢的电影是A，B，C
用户u2喜欢的电影是A, C, E, F
用户u3喜欢的电影是B，D
我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影
基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。
协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种办法的决策是依赖user和item之间的关系，也就是这里的用户和电影之间的关系。我们不再需要知道ABCF哪些是战争片，哪些是剧情片，我们只需要知道用户u1和u2按照item向量表示，他们的相似度比较高，那么我们可以把u2所喜欢的F这部影片推荐给u1。
根据数据源的不同推荐引擎可以分为三类
1、基于人口的统计学推荐(Demographic-based Recommendation)
2、基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
3、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基于内容的推荐：
根据物品或内容的元数据，发现物品或内容的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品
基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。

2. 如何对网络信息进行过滤和分析

通过对网络信息内容进行分析并对信息进行过滤,能够保证信息的内安全性。在关键容字过滤和IP过滤基础上,采用双向最大匹配和基于内容分析的K-最邻近文本分类算法相结合进行内容过滤,以达到信息系统过滤信息的质量和速度的效果。

3. 内容过滤技术的应用领域包括

随着用户对网络信息传输控制要求的不断提高，传统的基于IP包头信息的黑名单、白名单过滤技术，已经不能完全满足用户需要，更高层次的基于内容的过滤技术得到越来越广泛的应用。
目前，内容过滤技术的主要应用在病毒过滤、网络攻击过滤、关键信息过滤和垃圾邮件过滤等领域，被用于代理/防火墙、反病毒软件以及其他网关程序中，主要是通过对应用

层数据的解包还原来判断数据的合法性及安全性，并进行相应的控制。
与传统的过滤方法相比，基于内容的过滤技术需要耗费更多的计算资源。如何突破内容过滤的性能瓶颈，已经成为用户和厂商普遍关心的问题。

4. 协同过滤和基于内容推荐有什么区别

你的问题是否是：基于物品的协同过滤和内容过滤有什么区别？
基于物品的协同过滤，首先从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后从剩下的物品中找到和他历史兴趣近似的物品给他。核心是要计算两个物品的相似度。
内容过滤的基本思想是，给用户和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。

您好，答题不易

如有帮助，

5. 论文翻译：帮帮忙

（一）.不良的交通习惯1. 不走人行横道，不靠路右边走。2. 不走人行横道、天桥，随意横穿马路。3. 不注意道路和车辆信号，不服从交通管理。4. 在车行道、桥梁、隧道上追逐、玩耍、打闹。5. 穿越、攀登、跨越道路隔离栏。6. 在铁路道轨上行走，玩耍。7. 横穿铁路和钻火车。8. 不听从铁道口管理和信号管理。（二）中学生骑自行车的问题1.未满12岁的儿童独自骑车。2.在人行道、机动车道骑车，逆行骑车。3.骑车横冲直闯、争道强行，与机动车抢道。4.转弯不减速，不打手势。5.在路口闯信号。 6.骑车双手离把。7.追逐打闹，三五并行。8.手攀机动车行驶，紧跟机动车行驶。（三）中学生交通事故发生的原因1.缺乏交通安全意识。2.缺乏交通安全知识。3.缺乏交通安全责任感。4.存在麻痹思想。5.存在侥幸心理。（四）正常的行路常识1.走人行道，靠路右边走。2.横过车行道，要走斑马线，或走天桥。3.要注意各种信号灯的指示（红绿灯、人行横道信号灯）4.上下汽车要避让过往车辆。5.不在马路上逗留、玩耍、打闹。（五）正常的骑自行车常识1.不要骑有故障的车。2.不在人行道上骑车，非机动车靠右行驶。3.横穿马路最好推车行驶。4.转弯时减速慢行，观察并打手势。5.不要双手离把，不并肩行驶。6.骑车不打闹，追逐。

6. 怎么过滤文本里面的的所有东西，只保留数字

我已经把所有的演示步骤录下来了，请查看下面动画：
https://gss0..com/7LsWdDW5_xN3otqbppnN2DJv/dhxmr1110/pic/item/35a0375a59b9e3b3800a183a.jpg
宏最方便了。
打开excel，alt+F11,右侧你的文件VBAProject（***.xls），右击“插入--模块--双击模块，把下面代码粘贴进去，保存退出。重新打开excel，启用宏，就可以用了，具体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
'使用说明:
'去汉字:=取值(A2,"-hz")
'取汉字:=取值(A2,"+hz")
'去字母:=取值(A2,"-zm")
'取字母:=取值(A2,"+zm")
'去数字:=取值(A2,"-sz")
'取数字:=取值(A2,"+sz")

7. 个性化推荐系统的基本框架

个性化推荐系统的基本框架如下：
参考国内最具代表性的百分点推荐系统框架来讲，个性化推荐系统的推荐引擎在个性化算法的框架基础之上，还引入场景引擎、规则引擎和展示引擎，形成全新的百分点推荐引擎的技术框架，系统通过综合并利用用户的兴趣偏好、属性，商品的属性、内容、分类，以及用户之间的社交关系等等，挖掘用户的喜好和需求，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的商品。
基于云计算的个性化推荐平台。消除数据孤岛，建立基于用户全网兴趣偏好轨迹的精准云计算分析模型，打通用户在多个网站的兴趣偏好，形成成用户行为偏好大数据中心。
多种智能算法库。基于多维度的数据挖掘、统计分析，进行算法模型的建立和调优。综合利用基于内容、基于用户行为和基于社交关系网络的多种算法，为用户推荐其喜欢的商品、服务或内容。
电子商务推荐系统的主要算法有：
（1） 基于关联规则的推荐算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基于内容的推荐算法 (Content-based Recommendation)
内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。
通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐，努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品。如新闻组过滤系统News Weeder。
基于内容过滤的系统其优点是简单、有效。尤其对于推荐系统常见的冷启动（Cold Start）问题，Content-based方法能够比较好的进行解决。因为该算法不依赖于大量用户的点击日志，只需要使用待推荐对象（item）本身的属性、类目、关键词等特征，因此该方法在待推荐对象数量庞大、变化迅速、积累点击数稀少等应用场景下有较好的效果。但该方法的缺点是对推荐物的描述能力有限，过分细化，推荐结果往往局限与原对象相似的类别中，无法为客户发现新的感兴趣的资源,只能发现和客户已有兴趣相似的资源。这种方法通常被限制在容易分析内容的商品的推荐，而对于一些较难提取出内容的商品，如音乐CD、电影等就不能产生满意的推荐效果。
（3） 协同过滤推荐算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
3）推荐的新颖性。 正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
协同过滤推荐算法，可进一步细分为基于用户的协同过滤（user-based collaborative filtering）和基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）。
基于用户的协同过滤的基本思想是：根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K- 邻居”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行物品的推荐。
基于物品的协同过滤的基本原理也类似，该方法根据用户和物品直接历史点击或购买记录，来计算物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好的物品信息，将挖掘到的类似的物品推荐给用户
基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤各自有其适用场景。总的来看，协同过滤方法的缺点是:
1）稀疏性问题：如果用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确;
2）可扩展性问题：随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
3）冷启动问题：如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐。
4）长尾问题：对微小市场的推荐。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

8. 信息检索过滤类型

信息检索按照类容分：可以分为
事实检索、数据检索和文献检索
信息检索按照组织方式分：可以分为
目录检索、全文检索、超文本检索、超媒体检索
信息检索按照检索手段分：可以分为
手工检索、计算机检索、网络检索

因为信息检索比较容易理解不再多说。下面照抄一段信息过滤的类型：

从不同角度可以对信息过滤作出了不同的分类，根据信息过滤的基本原理将其分为以下几种：
①基于内容的信息过滤：又称认知学过滤，是指首先对一则信息的内容和潜在信息接收者的信息需求进行表征，然后利用这些表征智能地把相匹配的信息传送给信息接收者。目前，网络系统中使用的分配列表和关键词匹配是最基本的基于内容的过滤形式。
⑨协作过滤：又称社会学过滤，这种方法支持群体中个性化的和有组织的相互联系。重点研究信息发出者的特点。其典型特征是利用用户群中兴趣相似或相同的知识来间接获取用户特定需求，从而进行信息过滤并为用户推荐相关信息。这种方法对事先不了解或很难表达自己的信息需求的用户比较有效，对复合式的信息过滤系统识别初始用户兴趣文档也具有重要的价值。
③基于经济学的过滤：这种过滤方法主要利用各种成本一效益评价和显性的或隐性的价格机制来实现信息过滤。即用户常常根据成本与价值之比来确定是否对一则消息进行处理。信息的长度、潜在信息质量、成本、效益以及个性化程度等都是经济过滤方法中需要考虑的重要指标。这样的过滤系统原型目前还较为少见。
④基于环境的过滤：也称作链接分析或超文本信息过滤。这是一种基于文献与文献邻近度矩阵的过滤。用户在网络上浏览文献时，用户的兴趣常常强烈依赖于浏览的局部环境。该系统根据用户浏览过的文献之间的相关度推测用户下一步可能会浏览哪些文献，从而实现个性化的服务。
⑤基于智能代理的信息过滤：智能代理又称智能体，是一种半自动化的执行程序，能感知环境的变化，有一定的预知功能。能够不在人类的干预或较少干预下完成一定的任务，将智能代理引入信息过滤可自动地修改用户兴趣文档并自动地进行相关的过滤操作，增强系统的可适性。系统能够精确地学习用户行为并理解用户行为与信息内容之间的联系，代理之间还可以互相学习、协调行动完成预定的过滤任务。如美国麻省理工学院研制的Amalthaea系统就利用了两种代理进行过滤：信息发现代理和信息过滤代理。
⑥复合型过滤：是将上述几种方法不同程度地结合起来实施信息过滤。已运行的过滤系统实验证明，任何两种或两种以上方法的结合都能不同程度地提高过滤的效率。

9. 个性化推荐算法——协同过滤

有三种：协同过滤
用户历史行为
物品相似矩阵

10. 协同过滤和基于内容推荐有什么区别

协同过滤和基于内容推荐核心思想是不同的：

协同过滤侧重于从大数据（集体智慧）中寻找某些隐含的模式，以物品为核心，它是对基于用户的协同过滤的一种改良。基于内容推荐则侧重于通过对象的属性信息来进行匹配建模进而寻找相似的用户或者商品，本质是“你喜欢某一事物，给你推荐近似的事物。”。

简介：

个性化推荐，是系统的智能推荐。个性化推荐的原理使用较多的是这3种方式：基于内容的推荐、基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤这3种推荐方式的核心则是计算相似度。