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Python机器学习零基础理解AffinityPropagation亲和力传播聚类

如何解决社交媒体上的好友推荐问题?

想象一下,一个社交媒体平台希望提供更加精准的好友推荐功能,让用户能更容易地找到可能成为好友的人。这个问题看似简单,但当面对数百万甚至数千万的用户时,手动进行好友推荐就变得几乎不可能。

解决这个问题的一个方案就是使用机器学习算法进行自动推荐。更具体地说,可以使用一种名为"亲和力传播"(Affinity Propagation)的算法。这种算法能自动地将用户分为不同的群体,并找出每个群体中最具代表性的用户,然后基于这些信息进行精准的好友推荐。

假设有以下几个用户的社交活跃数据:

用户发布的动态数点赞数评论数
用户A105020
用户B124525
用户C2102
用户D3155

通过应用亲和力传播算法,输出结果可能会显示用户A和用户B更活跃,更可能成为好友,而用户C和用户D则较不活跃,同样更可能成为好友。

文章目录

  • Affinity Propagation 亲和力传播聚类
    • sklearn 实现
http://www.lryc.cn/news/193509.html

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