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本文目录

1. cruskal算法是什么
2. 南方cass方格网斜面算法
3. 什么是个性化协同推荐算法。

[One]、cruskal算法是什么

〖One〗、cruskal算法是求连通网的最小生成树的另一种方法。与普里姆算法不同，它的时间复杂度为O（eloge）（e为网中的边数），所以，适合于求边稀疏的网的最小生成树。

〖Two〗、其基本思想是：假设连通网G=（V，E），令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=（V，{}），概述图中每个顶点自成一个连通分量。在E中选取代价最小的边，若该边依附的顶点分别在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中；否则，舍去此边而选取下一条代价最小的边。依此类推，直至T中所有顶点构成一个连通分量为止。

[Two]、南方cass方格网斜面算法

〖One〗、南方Cass方格网斜面算法是一种用于计算斜坡的方法。它基于Cassini坐标系，通过将斜坡分割成小的方格网单元，在每个单元内计算斜率和高度变化，进而得到整个斜坡的表面模型。

〖Two〗、这种算法能够高效地处理大规模的斜坡数据，并能够准确地描绘出斜坡的形态和变化。它被广泛应用于地质、测绘和工程领域。

[Three]、什么是个性化协同推荐算法。

〖One〗、协同过滤(Collaborativefiltering,CF)算法是近来个性化推荐系统比较流行的算法之一。

〖Two〗、协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。

〖Three〗、最近这段时间，多数人都选取使用被称为个性化协同推荐（PersonalizedCollaborativeRecommender）的算法。这也是亚马逊、Netflix、Facebook的好友推荐，以及一家英国流行音乐网站Last.fm的核心算法。说它“个性化”，是因为这种算法会追踪用户的每一个行为（如浏览过的页面、订单记录和商品评分），以此进行推荐；它们可不是瞎猫碰上死耗子——全凭运气。说它“协同”，则是因为这种算法会根据许多其他的顾客也购买了这些商品或者对其显示出好感，而将两样物品视为彼此关联，它不是通过分析商品特征或者关键词来进行判断的。

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