“public PearsonCorrelationSimilarity(DataModel dataModel, Weighting weighting) throws Exception { this.dataModel = dataModel; this.cachedNumItems = dataModel.getNumItems(); this.cachedNumUsers = dataModel.getNumUsers(); this.weighted = weighting == Weighting.WEIGHTED; }” 解释代码

这段代码是一个Java类的构造函数，该类的名称是“PearsonCorrelationSimilarity”。构造函数接受两个参数：一个是“DataModel”类型的数据模型，另一个是“Weighting”类型的加权方式。该类的目的是计算基于皮尔逊相关系数的相似度矩阵。

在构造函数中，首先将传入的数据模型保存到成员变量“dataModel”中。然后使用数据模型中的“getNumItems()”和“getNumUsers()”方法获取物品数和用户数，并将它们缓存到成员变量“cachedNumItems”和“cachedNumUsers”中。最后，根据传入的加权方式设置成员变量“weighted”的值，如果加权方式是“WEIGHTED”，则设置为true，否则设置为false。

相关问题

“public PearsonCorrelationSimilarity(DataModel dataModel) throws Exception { this(dataModel, Weighting.UNWEIGHTED); } ” 解释到吗

这是一个 Java 方法的构造函数，该函数接受一个 DataModel 对象作为参数，并且可能会抛出异常。这个方法使用 Weighting.UNWEIGHTED 构造了一个 PearsonCorrelationSimilarity 对象，并将其赋值给当前对象。 PearsonCorrelationSimilarity 是用于计算两个用户之间的相似度的类，这里使用了无权重的 Pearson 相关系数计算方法。

class MotionEncoder_STGCN(nn.Module): def __init__(self): super(MotionEncoder_STGCN, self).__init__() self.graph_args = {} self.st_gcn = ST_GCN(in_channels=2, out_channels=32, graph_args=self.graph_args, edge_importance_weighting=True, mode='M2S') self.fc = nn.Sequential(nn.Conv1d(32 * 13, 64, kernel_size=1), nn.BatchNorm1d(64)) def forward(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) return output def features(self, input): input = input.transpose(1, 2) input = input.transpose(1, 3) input = input.unsqueeze(4) output = self.st_gcn(input) output = output.transpose(1, 2) output = torch.flatten(output, start_dim=2) output = self.fc(output.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) features = self.st_gcn.extract_feature(input) features.append(output.transpose(1, 2)) return features

这是一个 Python 代码段，用于定义一个名为 MotionEncoder_STGCN 的类，该类包含一个前向传递函数和一个特征提取函数。它使用 ST_GCN 模型对输入进行处理，并使用卷积神经网络对输出进行处理。我可以回答这个问题。