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  • 在图像处理领域,常用的图像匹配算法有哪些? 我有两幅图像,是用同一个相机在不同角度拍摄的,想要匹配出图像中同名像点,并得到同名像点的坐标,请问哪些方法是推荐使用的?
  • 最近,下班后,结合我自己的理解和论坛上的一些帖子,用户画像的算法有哪些,我编辑了一篇关于用户肖像的文章。我个人认为这篇文章以宏观的方式描述了用户肖像的主要内容。(文章中的图片来自不同的帖子,应该分享和...

    最近,下班后,结合我自己的理解和论坛上的一些帖子,用户画像的算法有哪些,我编辑了一篇关于用户肖像的文章。我个人认为这篇文章以宏观的方式描述了用户肖像的主要内容。(文章中的图片来自不同的帖子,应该分享和删除)。

    首先,什么是用户肖像,用户画像智能匹配是什么,用户肖像指的是从诸如用户属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息中提取的标记用户模型。一般来说,是对用户进行标注,而标注是通过分析用户信息获得的高度细化的特征标记。通过标注,可以用一些高度概括和容易理解的特征来描述用户,这可以使用户更容易理解和便于计算机处理。

    用户肖像是现实世界中用户的模型。用户描述应包括五个方面:目标、方法、组织、标准和验证。

    目的:描述、认识、理解和理解人。

    方法:也分为非正规方法,如用文字、语言、图像、视频等方法来描述人。形式化意味着,即使用数据来描述一个人物的肖像。

    组织:指结构化和非结构化的组织形式。

    标准:指用常识、共识和知识体系来刻画人物和理解用户的渐进过程。

    验证:基础强调用户的肖像应该来自,并且能够经受推理和检验。

    在产品的早期和开发阶段,会对用户肖像给予更多的帮助,帮助产品人员了解用户的需求,想象用户的使用场景。产品设计将从为所有人制造产品转变为为三四个人制造产品,间接降低了复杂性。

    第二,用户肖像的作用,在互联网和电子商务领域,用户肖像通常被用作精确营销和推荐系统的基础工作,其功能通常包括:

    (1)精准营销:根据历史用户的特点,分析产品的潜在用户和用户的潜在需求,利用短信、邮件等方式对特定群体进行营销。

    (2)用户统计:根据用户的属性和行为特征对用户进行分类后,统计不同特征下的用户数量和分布;分析了不同用户肖像组的分布特征。

    (3)数据挖掘:建立基于用户肖像的推荐系统、搜索引擎和广告投放系统,提高服务准确性。

    (4)服务产品:描绘产品的用户,分析产品的受众,更好地了解用户使用产品的心理动机和行为习惯,改进产品的操作,提高服务质量。

    (5)行业报告用户研究:通过用户肖像分析,可以了解行业趋势,如人口消费习惯、消费偏好分析,以及不同地区类别消费差异分析。

    根据用户肖像的功能,有许多使用用户肖像的场景。用户肖像可用于挖掘用户兴趣、偏好和人口统计特征。主要目的是提高营销准确性和推荐匹配度。最终目的是改善产品服务和提高企业利润。用户肖像适用于每个产品周期:从新用户的流失到潜在用户的挖掘,从老用户的培养到流失用户的回流,等等。综上所述,用户肖像必须从实际的商业场景出发来解决实际的商业问题。用户肖像的原因是获得新用户,或改善用户体验,或恢复失去的用户和其他明确的业务目标。

    如果您有互联网问题,也可以咨询我,谢谢!如果你也想一起学习人工智能,欢迎留言交流。

    我的其他文章:

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  • 多模字符串匹配算法在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题。一般来说,给出一个长字符串和很多短模式字符串,如何最快最省的求出哪些模式字符串出现在长字符串中是我们所要思考的。该算法广泛应用于...

    多模字符串匹配算法在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题。一般来说,给出一个长字符串和很多短模式字符串,如何最快最省的求出哪些模式字符串出现在长字符串中是我们所要思考的。该算法广泛应用于关键字过滤、入侵检测、病毒检测、分词等等问题中。多模问题一般有trie树,ac算法,wm算法等等。

    背景

    在做实际工作中,最简单也最常用的一种自然语言处理方法就是关键词匹配,例如我们要对n条文本进行过滤,那本身是一个过滤词表的,通常进行过滤的代码如下

    如果文本的数量是n,过滤词的数量是k,那么复杂度为o(nk);如果关键词的数量较多,那么支行效率是非常低的。

    计算机科学中,aho–corasick算法是由alfredv.aho和margaretj.corasick发明的字符串搜索算法,用于在输入的一串字符串中匹配有限组“字典”中的子串。它与普通字符串匹配的不同点在于同时与所有字典串进行匹配。算法均摊情况下具有近似于线性的时间复杂度,约为字符串的长度加所有匹配的数量。然而由于需要找到所有匹配数,如果每个子串互相匹配(如字典为a,aa,aaa,aaaa,输入的字符串为aaaa),算法的时间复杂度会近似于匹配的二次函数。

    原理

    在一般的情况下,针对一个文本进行关键词匹配,在匹配的过程中要与每个关键词一一进行计算。也就是说,每与一个关键词进行匹配,都要重新从文档的开始到结束进行扫描。ac自动机的思想是,在开始时先通过词表,对以下三种情况进行缓存:

    按照字符转移成功进行跳转(success表)

    按照字符转移失败进行跳转(fail表)

    匹配成功输出表(output表)

    因此在匹配的过程中,无需从新从文档的开始进行匹配,而是通过缓存直接进行跳转,从而实现近似于线性的时间复杂度。

    构建

    构建的过程分三个步骤,分别对success表,fail表,output表进行构建。其中output表在构建sucess和fail表进行都进行了补充。fail表是一对一的,output表是一对多的。

    按照字符转移成功进行跳转(success表)

    sucess表实际就是一棵trie树,构建的方式和trie树是一样的,这里就不赘述。

    按照字符转移失败进行跳转(fail表)

    设这个节点上的字母为c,沿着他父亲的失败指针走,直到走到一个节点,他的儿子中也有字母为c的节点。然后把当前节点的失败指针指向那个字母也为c的儿子。如果一直走到了root都没找到,那就把失败指针指向root。使用广度优先搜索bfs,层次遍历节点来处理,每一个节点的失败路径。

    匹配成功输出表(output表)

    匹配

    举例说明,按顺序先后添加关键词he,she,,his,hers。在匹配ushers过程中。先构建三个表,如下图,实线是sucess表,虚线是fail表,结点后的单词是ourput表。

    22540QL4-0.png

    代码

    总结

    以上就是本文关于多模字符串匹配算法原理及java实现代码的全部内容,希望对大家有所帮助。如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持。

    原文链接:https://www.cnblogs.com/hwyang/p/6836438.html

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  • 多模字符串匹配算法在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题。一般来说,给出一个长字符串和很多短模式字符串,如何最快最省的求出哪些模式字符串出现在长字符串中是我们所要思考的。该算法广泛应用于...

    多模字符串匹配算法在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题。一般来说,给出一个长字符串和很多短模式字符串,如何最快最省的求出哪些模式字符串出现在长字符串中是我们所要思考的。该算法广泛应用于关键字过滤、入侵检测、病毒检测、分词等等问题中。多模问题一般有Trie树,AC算法,WM算法等等。

    背景

    在做实际工作中,最简单也最常用的一种自然语言处理方法就是关键词匹配,例如我们要对n条文本进行过滤,那本身是一个过滤词表的,通常进行过滤的代码如下

    for (String document : documents) {

    for (String filterWord : filterWords) {

    if (document.contains(filterWord)) {

    //process ...

    }

    }

    }

    如果文本的数量是n,过滤词的数量是k,那么复杂度为O(nk);如果关键词的数量较多,那么支行效率是非常低的。

    计算机科学中,Aho–Corasick算法是由AlfredV.Aho和MargaretJ.Corasick发明的字符串搜索算法,用于在输入的一串字符串中匹配有限组“字典”中的子串。它与普通字符串匹配的不同点在于同时与所有字典串进行匹配。算法均摊情况下具有近似于线性的时间复杂度,约为字符串的长度加所有匹配的数量。然而由于需要找到所有匹配数,如果每个子串互相匹配(如字典为a,aa,aaa,aaaa,输入的字符串为aaaa),算法的时间复杂度会近似于匹配的二次函数。

    原理

    在一般的情况下,针对一个文本进行关键词匹配,在匹配的过程中要与每个关键词一一进行计算。也就是说,每与一个关键词进行匹配,都要重新从文档的开始到结束进行扫描。AC自动机的思想是,在开始时先通过词表,对以下三种情况进行缓存:

    按照字符转移成功进行跳转(success表)

    按照字符转移失败进行跳转(fail表)

    匹配成功输出表(output表)

    因此在匹配的过程中,无需从新从文档的开始进行匹配,而是通过缓存直接进行跳转,从而实现近似于线性的时间复杂度。

    构建

    构建的过程分三个步骤,分别对success表,fail表,output表进行构建。其中output表在构建sucess和fail表进行都进行了补充。fail表是一对一的,output表是一对多的。

    按照字符转移成功进行跳转(success表)

    sucess表实际就是一棵trie树,构建的方式和trie树是一样的,这里就不赘述。

    按照字符转移失败进行跳转(fail表)

    设这个节点上的字母为C,沿着他父亲的失败指针走,直到走到一个节点,他的儿子中也有字母为C的节点。然后把当前节点的失败指针指向那个字母也为C的儿子。如果一直走到了root都没找到,那就把失败指针指向root。使用广度优先搜索BFS,层次遍历节点来处理,每一个节点的失败路径。

    匹配成功输出表(output表)

    匹配

    举例说明,按顺序先后添加关键词he,she,,his,hers。在匹配ushers过程中。先构建三个表,如下图,实线是sucess表,虚线是fail表,结点后的单词是ourput表。

    769991066553305a9d7ede83b9e71f05.png

    代码

    import java.util.*;

    /**

    */

    public class ACTrie {

    private Boolean failureStatesConstructed = false;

    //是否建立了failure表

    private Node root;

    //根结点

    public ACTrie() {

    this.root = new Node(true);

    }

    /**

    * 添加一个模式串

    * @param keyword

    */

    public void addKeyword(String keyword) {

    if (keyword == null || keyword.length() == 0) {

    return;

    }

    Node currentState = this.root;

    for (Character character : keyword.toCharArray()) {

    currentState = currentState.insert(character);

    }

    currentState.addEmit(keyword);

    }

    /**

    * 模式匹配

    *

    * @param text 待匹配的文本

    * @return 匹配到的模式串

    */

    public Collection parseText(String text) {

    checkForConstructedFailureStates();

    Node currentState = this.root;

    List collectedEmits = new ArrayList<>();

    for (int position = 0; position < text.length(); position++) {

    Character character = text.charAt(position);

    currentState = currentState.nextState(character);

    Collection emits = currentState.emit();

    if (emits == null || emits.isEmpty()) {

    continue;

    }

    for (String emit : emits) {

    collectedEmits.add(new Emit(position - emit.length() + 1, position, emit));

    }

    }

    return collectedEmits;

    }

    /**

    * 检查是否建立了failure表

    */

    private void checkForConstructedFailureStates() {

    if (!this.failureStatesConstructed) {

    constructFailureyNnvvFNMmtStates();

    }

    }

    /**

    * 建立failure表

    */

    private void constructFailureStates() {

    Queue queue = new LinkedList<>();

    // 第一步,将深度为1的节点的failure设为根节点

    //特殊处理:第二层要特殊处理,将这层中的节点的失败路径直接指向父节点(也就是根节点)。

    for (Node depthOneState : this.root.children()) {

    depthOneState.setFailure(this.root);

    queue.add(depthOneState);

    }

    this.failureStatesConstructed = true;

    // 第二步,为深度 > 1 的节点建立failure表,这是一个bfs 广度优先遍历

    /**

    * 构造失败指针的过程概括起来就一句话:设这个节点上的字母为C,沿着他父亲的失败指针走,直到走到一个节点,他的儿子中也有字母为C的节点。

    * 然后把当前节点的失败指针指向那个字母也为C的儿子。如果一直走到了root都没找到,那就把失败指针指向root。

    * 使用广度优先搜索BFS,层次遍历节点来处理,每一个节点的失败路径。

    */

    while (!queue.isEmpty()) {

    Node parentNode = queue.poll();

    for (Character transition : parentNode.getTransitions()) {

    Node childNode = paryNnvvFNMmthildNode.addEmit(failNode.emit());

    }

    }

    }

    private s

    总结

    以上就是本文关于多模字符串匹配算法原理及Java实现代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

    Java 蒙特卡洛算法求圆周率近似值实例详解

    java算法实现红黑树完整代码示例

    java实现的各种排序算法代码示例

    如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持。

    本文标题: 多模字符串匹配算法原理及Java实现代码

    本文地址: http://www.cppcns.com/ruanjian/java/211899.html

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  • 一般图匹配算法

    2019-09-12 18:12:05
    解题思路:带花树匹配算法 (枚举边 删除端点)。 模板 来自kuangbin。 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <iostream> #include <algorithm> #include &l...

    题意:N个人,每个人有两种身份,然后进行匹配,问最大匹配情况下,哪些边是多余的。

    解题思路:带花树匹配算法 (枚举边 删除端点)。

    模板 来自kuangbin。

    #include <stdio.h>
    #include <string.h>
    #include <iostream>
    #include <algorithm>
    #include <vector>
    #include <queue>
    #include <set>
    #include <map>
    #include <string>
    #include <math.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    using namespace std;
    const int MAXN = 50;
    int N; //点的个数,点的编号从1到N
    bool Graph[MAXN][MAXN];
    int Match[MAXN];
    bool InQueue[MAXN],InPath[MAXN],InBlossom[MAXN];
    int Head,Tail;
    int Queue[MAXN];
    int Start,Finish;
    int NewBase;
    int Father[MAXN],Base[MAXN];
    int Count;
    void Push(int u)
    {
        Queue[Tail] = u;
        Tail++;
        InQueue[u] = true;
    }
    int Pop()
    {
        int res = Queue[Head];
        Head++;
        return res;
    }
    int FindCommonAncestor(int u,int v)
    {
        memset(InPath,false,sizeof(InPath));
        while(true)
        {
            u = Base[u];
            InPath[u] = true;
            if(u == Start) break;
            u = Father[Match[u]];
        }
        while(true)
        {
            v = Base[v];
            if(InPath[v])break;
            v = Father[Match[v]];
        }
        return v;
    }
    void ResetTrace(int u)
    {
        int v;
        while(Base[u] != NewBase)
        {
            v = Match[u];
            InBlossom[Base[u]] = InBlossom[Base[v]] = true;
            u = Father[v];
            if(Base[u] != NewBase) Father[u] = v;
        }
    }
    void BloosomContract(int u,int v)
    {
        NewBase = FindCommonAncestor(u,v);
        memset(InBlossom,false,sizeof(InBlossom));
        ResetTrace(u);
        ResetTrace(v);
        if(Base[u] != NewBase) Father[u] = v;
        if(Base[v] != NewBase) Father[v] = u;
        for(int tu = 1; tu <= N; tu++)
            if(InBlossom[Base[tu]])
            {
                Base[tu] = NewBase;
                if(!InQueue[tu]) Push(tu);
            }
    }
    void FindAugmentingPath()
    {
        memset(InQueue,false,sizeof(InQueue));
        memset(Father,0,sizeof(Father));
        for(int i = 1;i <= N;i++)
            Base[i] = i;
        Head = Tail = 1;
        Push(Start);
        Finish = 0;
        while(Head < Tail)
        {
            int u = Pop();
            for(int v = 1; v <= N; v++)
                if(Graph[u][v] && (Base[u] != Base[v]) && (Match[u] != v))
                {
                    if((v == Start) || ((Match[v] > 0) && Father[Match[v]] > 0))
                        BloosomContract(u,v);
                    else if(Father[v] == 0)
                    {
                        Father[v] = u;
                        if(Match[v] > 0)
                            Push(Match[v]);
                        else
                        {
                            Finish = v;
                            return;
                        }
                    }
                }
        }
    }
    void AugmentPath()
    {
        int u,v,w;
        u = Finish;
        while(u > 0)
        {
            v = Father[u];
            w = Match[v];
            Match[v] = u;
            Match[u] = v;
            u = w;
        }
    }
    void Edmonds()
    {
        memset(Match,0,sizeof(Match));
        for(int u = 1; u <= N; u++)
            if(Match[u] == 0)
            {
                Start = u;
                FindAugmentingPath();
                if(Finish > 0)AugmentPath();
            }
    }
    int getMatch()
    {
        Edmonds();
        Count = 0;
        for(int u = 1; u <= N;u++)
            if(Match[u] > 0)
                Count++;
        return Count/2;
    }
    
    bool g[MAXN][MAXN];
    pair<int,int>p[150];
    int main()
    {
        //freopen("in.txt","r",stdin);
        //freopen("out.txt","w",stdout);
        int m;
        while(scanf("%d%d",&N,&m)==2)
        {
            memset(g,false,sizeof(g));
            memset(Graph,false,sizeof(Graph));
            int u,v;
            for(int i = 1;i <= m;i++)
            {
                scanf("%d%d",&u,&v);
                p[i] = make_pair(u,v);
                g[u][v] = true;
                g[v][u] = true;
                Graph[u][v] = true;
                Graph[v][u] = true;
            }
            int cnt0 = getMatch();
            //cout<<cnt0<<endl;
            vector<int>ans;
            for(int i = 1;i <= m;i++)
            {
                u = p[i].first;
                v = p[i].second;
                memcpy(Graph,g,sizeof(g));
                for(int j = 1;j <= N;j++)
                    Graph[j][u] = Graph[u][j] = Graph[j][v] = Graph[v][j] = false;
                int cnt = getMatch();
                //cout<<cnt<<endl;
                if(cnt < cnt0-1)
                    ans.push_back(i);
            }
            int sz = ans.size();
            printf("%d\n",sz);
            for(int i = 0;i < sz;i++)
            {
                printf("%d",ans[i]);
                if(i < sz-1)printf(" ");
            }
            printf("\n");
        }
        return 0;
    }

     

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  • 核心思想:递归 思路: 代码: 这里的代码是别人写的,没怎么看懂其如何组成字符串的,如果看懂了的还麻烦告诉我,感谢感谢了。 若只是求个数就很简单了,利用.../**用非递归算法只算能够形成的括号匹配...
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    2021-02-26 15:09:15
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  • 文本中关键字匹配算法

    万次阅读 2016-06-16 09:33:38
    之前的文章中说过,实际用到的算法,为了加快执行速度,都是在时间和空间上做的兑换。这里同样可以,通过增加存储空间来减少程序执行时间。 可以选择开一个数组,数组的长度是char类型的最大长度加一。
  • 多模字符串匹配算法在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题。一般来说,给出一个长字符串和很多短模式字符串,如何最快最省的求出哪些模式字符串出现在长字符串中是我们所要思考的。该算法广泛应用于...
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  • [转]多模匹配算法与dictmatch实现

    千次阅读 2013-08-01 21:21:06
    来源:http://stblog.baidu-tech.com/?p=418多模式匹配在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题。一般来说,给出一个长...多模问题一般Trie树,AC算法,WM算法等等。我们将首先介绍这些常见算法。1.h
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空空如也

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