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  1. java实现TOP查询(java作业)

  2. 东北大学 软件学院 java期末作业 分布式TOPK算法 基本实现功能
  3. 所属分类:Java

  1. TOPK算法的Hash实现

  2. 该代码为TOPK算法的Hash实现,简要说明请见博客http://blog.csdn.net/yankai0219/article/details/8185872
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2012-11-15
    • 文件大小:45kb
    • 提供者:yankai0219
  1. Neo4jDemoNew.rar

  2. 本java代码实现了将部分DBLP数据添加到Neo4j图数据库中构成网络,并实现了用PathSim算法获得与某个作者最为相似的TopK 个作者
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-01-09
    • 文件大小:964kb
    • 提供者:swy520
  1. 一个简单的top-k实现

  2. 这是一个简单的实现top-k的算法,高效的获取前K个值。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2018-09-18
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:shu_shui
  1. TopK优化思路

  2. TopK,不难;其思路优化过程,不简单: • 全局排序,O(n*lg(n)) • 局部排序,只排序TopK个数,O(n*k) • 堆,TopK个数也不排序了,O(n*lg(k)) • 分治法,每个分支“都要”递归,例如:快速排序,O(n*lg(n)) • 减治法,“只要”递归一个分支,例如:二分查找O(lg(n)),随机选择O(n) • TopK的另一个解法:随机选择+partition
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2018-09-20
    • 文件大小:302kb
    • 提供者:hyy80688
  1. 基于二分查找的有序表在做topK算法的给力实现

  2. 基于二分查找的有序表,在做topK算法的给力实现
  3. 所属分类:其它

  1. Algorithm-space-saving.zip

  2. Algorithm-space-saving.zip,节省空间算法实现(流摘要)在爪哇,用于解决重击/ Topk项目。,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-17
    • 文件大小:20kb
    • 提供者:weixin_38744153
  1. ml-100k Basic MF.rar

  2. 如果你对本系列(未写完,持续更新中)感兴趣,可接以下传送门(CSDN搜索):   【推荐算法】从零开始做推荐(一)——认识推荐、认识数据   【推荐算法】从零开始做推荐(二)——推荐系统的评价指标,计算原理与实现样例   【推荐算法】从零开始做推荐(三)——传统矩阵分解的TopK推荐
  3. 所属分类:计算广告

    • 发布日期:2020-04-11
    • 文件大小:488kb
    • 提供者:qq_34862636
  1. 改进的SIR模型评估k个重要点算法(Python)

  2. 本资源针对一种边权重存在重尾分布复杂网络,改进原本的SIR模型对TopK重要节点进行性能评估。并将传播过程绘制成可视化图。本资源使用networkx工具包。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-27
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:wwwsogacom
  1. python 的topk算法实例

  2. 主要介绍了python 的topk算法实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-17
    • 文件大小:34kb
    • 提供者:weixin_38595473
  1. 使用堆实现Top K算法(JS实现)

  2. 主要介绍了使用堆实现Top K算法,即JS实现,文中详细介绍了Top K算法,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-23
    • 文件大小:81kb
    • 提供者:weixin_38748875
  1. PHP利用二叉堆实现TopK-算法的方法详解

  2. 主要给大家介绍了PHP利用二叉堆实现TopK-算法的方法,文中介绍的非常详细,对大家具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面跟着小编一起来学习学习吧。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:71kb
    • 提供者:weixin_38686399
  1. PHP利用二叉堆实现TopK-算法的方法详解

  2. 前言 在以往工作或者面试的时候常会碰到一个问题,如何实现海量TopN,就是在一个非常大的结果集里面快速找到最大的前10或前100个数,同时要保证内存和速度的效率,我们可能第一个想法就是利用排序,然后截取前10或前100,而排序对于量不是特别大的时候没有任何问题,但只要量特别大是根本不可能完成这个任务的,比如在一个数组或者文本文件里有几亿个数,这样是根本无法全部读入内存的,所以利用排序解决这个问题并不是最好的,所以我们这里就用php去实现一个小顶堆来解决这个问题. 二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆,二
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:74kb
    • 提供者:weixin_38516956
  1. Recommender-System:在tensorflow中开发的推荐系统2。 算法-源码

  2. 推荐系统 一个开发中的推荐系统,在tensorflow 2中实现。 数据集:MovieLens-100k,MovieLens-1m,MovieLens-20m,lastfm,Book-Crossing和一些satori知识图。 算法:UserCF,ItemCF,LFM,SLIM,GMF,MLP,NeuMF,FM,DeepFM,MKR,RippleNet,KGCN等。 评估:ctr的auc f1和topk的精度调用。 要求 Python 3.8 Tensorflow 2.4.1 跑 ,并将
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:66kb
    • 提供者:weixin_42138780
  1. CS130A-research-topK:链表实现的top-K空间节省算法-源码

  2. Tom Zu-search-topK-节省空间 链表实现的Top-K空间节省算法 2021/3 / 4-2021 / 3/5期间完成的工作 论文“数据流中频繁和Top-k元素的有效计算”中提出的算法 链接: : 运行程序 将所有数据放入名称为fname的.txt文件中,每行一个数据。 数据格式无关紧要,它们都作为字符串处理。 文件名fname和数字K作为命令行参数传递。 在终端: $ make all $ ./topK.out fanem K 输出包括 按节省空间算法对前K个最频繁的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:48kb
    • 提供者:weixin_42099987
  1. 日常算法实践-源码

  2. 日常算法实践 02-06-2021:给定100G的URL磁盘数据,使用最多1G内存,统计出现频率最高的前K个URL 新建约100个文件,利用哈希(URL)%100的值,将每条URL映射到对应文件下,保证同一URL本质全部映射到同一文件下。 预先分布比较均匀,则每个文件大小大约1G,可在内存中操作,在内存中简单地统计词频即可。 对每个文件都取出相应的topK的K个根据count降序排列,形成类似一个数组,将100个文件的写入同一个文件。 对100个K对进行。得到K个即可*甚至100个K对
  3. 所属分类:其它

  1. streaming_algorithms:各种流算法的高性能实现,包括Count-min草图,Top k,HyperLogLog,储层采样-源码

  2. streaming_algorithms:各种流算法的高性能实现,包括Count-min草图,Top k,HyperLogLog,储层采样
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:62kb
    • 提供者:weixin_42117082
  1. Python heapq使用详解及实例代码

  2. Python heapq 详解 Python有一个内置的模块,heapq标准的封装了最小堆的算法实现。下面看两个不错的应用。 小顶堆(求TopK大) 话说需求是这样的: 定长的序列,求出TopK大的数据。 import heapq import random class TopkHeap(object): def __init__(self, k): self.k = k self.data = [] def Push(self, elem): if len(s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:34kb
    • 提供者:weixin_38557768
  1. python 的topk算法实例

  2. 我就废话不多说了,还是直接看代码吧! #! conding:utf-8 def quick_index(array, start, end): left, right = start, end key = array[left] while left key: right -= 1 array[left] = array[right] while left < right and array[left] < key: left += 1 array[
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:34kb
    • 提供者:weixin_38715879