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如何给推荐系统做影响因素分析? 第1页

  

user avatar   feng-kuang-shen-shi-92 网友的相关建议: 
      

对于一个复杂的系统,并在特定场景下给出预测,最好,最方便,最直观的方法是运用交叉影响分析——解释结构模型联用的方法,该方法也是阻尼解释结构模型方法。

上面是CIA-ISM联用方法的流程

其中从层级拓扑到手性对称矩阵,再到交叉影响矩阵C 再到发生概率关系矩阵,可以看成是一个推荐系统。

现在把整个过程实现一遍。

上面是计算地址。

初始概率如下:

上面是吧新冠疫情中的17个要素的初始概率列出。

上面是发生概率关系矩阵

第一行的意思是,假定IC1事件发生,其它事件的的发生概率是多少。如对最终事件OE3的概率没有直接影响,就填0

由上面的公式可以计算出交叉影响矩阵 CIA

其中G中为0的值,在交叉影响矩阵C中的值必定为0.

接着就进行平移,变换符号。

上面是一个34*34的对称矩阵。

取截距就能计算出总共有48种结构。

取上面的截距,得到层次图为:

对于如上的拓扑图,无法进行拆分。

上面的对称图存在手性中心是可以拆分的!

选择对应的一半进行拆分即可。

上图是拆分出来的另外一半。这样就可以进行自动修正。

初始矩阵不变。修正后的发生概率关系矩阵如下:

重新进行运算。

举几个例子即可。

上面是一个down型结构。

上面是某个截距的对称结构。

上面是一种UP型对称结构,可以取一半进行解释。


上面的做影响因素分析,效果极好,尤其是适用于复杂的系统。

这种方法的论文不多,基本都有各种问题。

比如上面这篇是第一篇,里面就明显的有两处错误。

第一、没有写转置,这个害死人。

第二、要素只取了一半。

上面一篇是清华的一伙人的文章。这篇文章肯定是瞎掰的。

比如上面这张图,明显的错了。目视就能看出来





  

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