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子query统计和重要子query识别

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发表于 2014-10-11 23:42:12 | 显示全部楼层 |阅读模式

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谁会做?????


问题定义:
当query A切词后的term集是query B切词后的term集的真子集是,成query A为query B的子query,例如:
“刘德华”的切词结果为“刘德华”;
“刘德华电影”的切词结果为“刘德华 电影”;
“刘德华最新电影”的切词结果为“刘德华 最新 电影”;
“刘德华电影下载”的切词结果为“刘德华 电影 下载”;
根据以上切词结果,刘德华”是“刘德华电影”,“刘德华最新电影”, “刘德华电影下载”的子query;
“刘德华电影”是“刘德华最新电影”, “刘德华电影下载”的子query;
但是“刘德华电影下载”和“刘德华最新电影”不想不是对方的子query。
现有亿级的用户query,并且知道每个query的查询次数,要求:
(1) 列出一个query的全部子query,写出C语言实现。(15分)
(2) query中的不同term对这个query的重要形式不同的,例如“刘德华 电影 下载”中“刘德华”和“电影”的重要性比“下载”重要,因为:“刘德华 电影“所表达的查询需求,与”刘德华 下载“或者”电影 下载“相比,更接近原query的需求。根据(1)中的统计的子query数据,请给出一种思路,来计算也给query中的所有子query的重要性排序。如果认为子query数据的信息不够充分,请给出还需要哪些信息,以及获得这些信息的途径,给出算法思路描述,必要的符号和推理公式即可。
 楼主| 发表于 2014-10-11 23:46:50 | 显示全部楼层
统计方法
假设检验是常用的统计推断方法,在大数据时代,人们可以更加容易地得到更多特征。在ab-test时,常常需要使用假设检验方法研究特征在两者样本间是否有差异。一个常见的现象是,当特征数目较多时,在同样的显著性水平下,往往更加“容易”得到“显著差异”结果。
(1). 如何看待特征数目假设检验结果的影响?
(2). 假设独立特征数目是n,如何调整各个特征的p-value,调整后的p-value真实反映特征在两组间存在差异的显著性。
(3).假设特征间分布不独立,(2)的解决方案是否需要调整,如何调整?
 楼主| 发表于 2014-10-11 23:47:44 | 显示全部楼层
这些是百度笔试题


3. 相似度计算用于衡量对象之间的相似程度,在数据挖据,自然语言处理中使一个基础性计算,在广告检索服务中往往也会判断网民检索Query和广告Adword 的主题相似度。假设Query 或者Adword 的主题属性定义为一个长度为10000 的浮点数据Pr[10000](称之为主题概率数组),其中Pr[i]表示Query 或者Adword 属于主题Id 为i 的概率,而Query和Adword 的相似度简化定义为两者主题概率数组的内积,即sim(Query,Adword)=sum(QueryPr[i]*AdwordPr[i])(0<==i<10000).在实际应用场景中,由于大多数主题的概率都为0,所以主题概率数组往往比较稀疏,在实现时会以一个紧凑型数组topic_info_t[]的方式保存,其中100<=数组大小<=1000,并按照topic_id 递增排列,
0<=topic_id<10000,0< topic_pr<1,
Struct topic_info_t {
int topic_id;
float topic_pr;
} ;
现在给出Query 的topic_info_t 数组和N(N>=5000)个Adwords 的topic_info_t 数组,现要求出Query 与Adwords 的相似度最大值,即
max(sim(Query,Adword[i])(0<=i<N).
float max_sim(const vector<topic_info_t>& query_topic_info,
const vector<topic_info_t> adwords_topic_info[],
int adwords_number);
编写代码求时间复杂度最低的算法,并给出时间复杂度分析。
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