”public class Estimator implements TopItems.Estimator<Long> { private final UserSimilarity userSimilarityImpl; private final long theUserID; private final double minSim; public Estimator(UserSimilarity userSimilarityImpl, long theUserID, double minSim) { this.userSimilarityImpl = userSimilarityImpl; this.theUserID = theUserID; this.minSim = minSim; } @Override public double estimate(Long userID) throws Exception { if (userID == theUserID) { return Double.NaN; } double sim = userSimilarityImpl.userSimilarity(theUserID, userID); return sim >= minSim ? sim : Double.NaN; } }“ 解释代码

时间: 2023-12-06 19:40:38 浏览: 35
这段代码是一个实现了 `TopItems.Estimator` 接口的 Java 类 `Estimator`。该接口用于估算用户之间的相似度,并返回前 n 个最相似的用户。 在类的构造函数中,传入了三个参数: 1. `userSimilarityImpl` 是一个用户相似度的实现类,用于计算两个用户之间的相似度; 2. `theUserID` 是需要计算相似度的用户 ID; 3. `minSim` 是两个用户之间相似度的最小阈值。 在 `estimate` 方法中,传入了一个 `userID` 参数,用于计算 `theUserID` 和 `userID` 之间的相似度。如果 `userID` 等于 `theUserID`,则返回 `Double.NaN`,否则计算出两个用户之间的相似度 `sim`。如果 `sim` 大于等于 `minSim`,则返回 `sim`,否则返回 `Double.NaN`。
相关问题

“public class Estimator implements TopItems.Estimator<Long> { private final UserSimilarity userSimilarityImpl; private final long theUserID; private final double minSim; public Estimator(UserSimilarity userSimilarityImpl, long theUserID, double minSim) { this.userSimilarityImpl = userSimilarityImpl; this.theUserID = theUserID; this.minSim = minSim; } @Override public double estimate(Long userID) throws Exception { if (userID == theUserID) { return Double.NaN; } double sim = userSimilarityImpl.userSimilarity(theUserID, userID); return sim >= minSim ? sim : Double.NaN; } }” 解释代码

这是一个 Java 类的定义,它实现了 `TopItems.Estimator<Long>` 接口。这个接口是用来估计一个用户对某个项目的评分,其中 `Long` 是用户 ID 的类型。 在这个类中,有三个成员变量: - `userSimilarityImpl`:表示用户相似度计算的实现。 - `theUserID`:表示要估计评分的用户 ID。 - `minSim`:表示计算用户相似度时允许的最小相似度值。 在构造函数中,这三个成员变量都被初始化了。 `Estimator` 类中还有一个 `estimate` 方法,它根据给定的用户 ID 计算出用户之间的相似度,如果相似度大于等于 `minSim`,则返回相似度值,否则返回 `Double.NaN`。特别地,如果给定的用户 ID 和要估计评分的用户 ID 相同,则返回 `Double.NaN`。

private final class Estimator implements TopItems.Estimator<Long> { private final long theUserID; private final long[] theNeighborhood; Estimator(long theUserID, long[] theNeighborhood) { this.theUserID = theUserID; this.theNeighborhood = theNeighborhood; } @Override public double estimate(Long itemID) throws Exception { return GenericUserBasedRecommender.this.doEstimatePreference(theUserID, theNeighborhood, itemID); } } 解释代码

这段代码是一个私有内部类 `Estimator`,实现了 `TopItems.Estimator` 接口,泛型参数为 `Long`。该接口用于计算某个用户对某个物品的兴趣度或评分。 在 `Estimator` 类中,有两个成员变量 `theUserID` 和 `theNeighborhood` 分别表示目标用户ID和与目标用户相似的一组用户ID。 在 `estimate` 方法中,调用了 `GenericUserBasedRecommender` 类中的 `doEstimatePreference` 方法,计算目标用户对某个物品的预测评分,并返回该评分。这个方法的实现会根据用户相似度和用户历史评分等因素来计算预测评分。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

浔川AI翻译技术建设社团

https://blog.csdn.net/2401_83104529/article/details/139215262?spm=1001.2014.3001.5501
recommend-type

llama-factory一个数据微调用例

llama-factory一个数据微调用例
recommend-type

YOLOV5 实战项目:辣椒缺陷检测(2类别)【数据+代码+训练好的权重】

基于YOLOV5 对辣椒缺陷检测(2类别)的目标检测实战项目,包含代码、数据集、训练好的权重参数,经测试,代码可以直接使用 图像分辨率为640*640的大分辨率RGB图片,数据集为采摘好的辣椒好坏检测。标注的边界框完整,每张图像均有多个目标。 【数据】(分为分为训练集和验证集) 训练集datasets-images-train:364张图片和364个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val:88张图片和88个标签txt文件组成 【yolov5】项目总大小:62MB 项目检测测试了100个epoch,在runs目录下保存了训练结果,训练最好的精度map0.5=0.92,map0.5:0.95=0.89。网络还没收敛,加大epoch可以得到更好的结果。 训练过程中会生成验证集的混淆矩阵,PR曲线、F1曲线等等 更多yolov5改进介绍、或者如何训练,请参考: https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

前端深拷贝 和浅拷贝有哪些方式,你在哪里使用过

前端深拷贝和浅拷贝的方式有很多,下面列举几种常用的方式: 深拷贝: 1. JSON.parse(JSON.stringify(obj)),该方法可以将对象序列化为字符串,再将字符串反序列化为新的对象,从而实现深拷贝。但是该方法有一些限制,例如无法拷贝函数、RegExp等类型的数据。 2. 递归拷贝,即遍历对象的每个属性并进行拷贝,如果属性值是对象,则递归进行拷贝。 3. 使用第三方库如lodash、jQuery等提供的深拷贝方法。 浅拷贝: 1. Object.assign(target, obj1, obj2, ...),该方法可以将源对象的属性浅拷贝到目标对象中,如果有相同的属性,则会
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、