McCabe环路复杂度计算方法

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McCabe环路复杂度计算方法

环路复杂度用来定量度量程序的逻辑复杂度.以McCabe方法来表示. 在程序控制流程图中,节点是程序中代码的最小单元,边代表节点间的程序流.一个有e条边和n个节点的流程图F,可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度.(1)流图中的区域数等于环形复杂度.(2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数.(3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目. 环路复杂度越高,程序中的控制路径越复杂.…

hadoop Mahout中相似度计算方法介绍(转）

来自:http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大) 优点缺点取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差不受用户评分偏高或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时无法计算相似距离. [可以使用item相似个数门限来解决.] 没有考虑两个用户之间的交集大小[使用weight参数来解决] 2. 无法计算两个完全相同的items [-1, 1] Euclid…

Mahout实战---编写自己的相似度计算方法

Mahout本身提供了很多的相似度计算方法,如PCC,COS等.但是当需要验证自己想出来的相似度计算公式是否是好的,这时候需要自己实现相似度类.研究了Mahout-core-0.9.jar的源码后,自己实现了一篇论文上面的相似度公式.: 论文题目:An effective collaborative filtering algorithm based on user preference clustering 具体公式如下: 实现过程:具体实现参考了LogLikeHoodSimilarity类的…

Mahout的taste里的几种相似度计算方法

欧几里德相似度(Euclidean Distance) 最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离,以两个用户x和y为例子,看成是n维空间的两个向量x和y, xi表示用户x对itemi的喜好值,yi表示用户y对itemi的喜好值,他们之前的欧几里德距离是对应的欧几里德相似度,一般采用以下公式进行转换:距离越小 ,相似度越大在taste里,计算user之间和item之前欧几里德相似度的类是EuclideanDistanceSimilarity. 皮尔逊相似度(Pearson Correlatio…

大规模向量相似度计算方法(Google在07年发表的文章)

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zz-boy/p/3648878.html 更多精彩文章在:http://www.cnblogs.com/zz-boy/ 最近看了Google在 WWW2007上发表的Scaling Up All Pairs Similarity Search,觉得还不错,分享一下作者的思路. 在基于用户协同过滤方法的推荐系统中,用户相似度的计算是最终推荐的基础步骤:用户向量是用户的行为向量,其每一维度是物品,值是用户对该物品的喜爱程度,这种场景尤其…

loglikelihood ratio 相似度

摘要: 在机器学习中常用到各种距离或者相似度,今天在看美团推荐系统重排序的文章时看到了loglikelihood ratio 相似度,特总结起来.以后有时间再把常用的相似度或者距离梳理到一篇文章. 背景: 记录loglikelihood ratio 相似度概念总结: 在mahout中,loglikelihood ratio也作为一种相似度计算方法被采用. 下表表示了Event A和Event B之间的相互关系,其中: k11 :Event A和Event B共现的次数 k12 :Event A…

TF-IDF 文本相似度分析

前阵子做了一些IT opreation analysis的research,从产线上取了一些J2EE server运行状态的数据(CPU,Menory...),打算通过训练JVM的数据来建立分类模型,用于server状态的分类.这个过程中发现最难的地方就是构建训练数据集,训练数据必须要有明确的type flag,用以表示数据向量采集当时,server所处的状态类别.简单的说,就是大家不清楚哪些数据代表正常,哪些数据代表异常,哪些数据代表临界状态,甚至不知道server应该有几种明确的状态.出现这…