今天要总结下常见的聚类算法k-means和预测算法三层bp神经网络，欢迎看过来。

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基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。
以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。

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目前，主要的推荐方法包括：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐和组合推荐。

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一致性hash算法是一种很好的数据缓存设计方案，它满足平衡性、分散性、单调性、负载均衡。

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搜索引擎广告是指显示在搜索结果页面上的网站链接广告。搜索引擎接收到搜索请求后，除了返回匹配网页外，还返回与查询关键词相关的广告。
国内比较著名的广告推荐系统如百度推广。

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腾讯在2011年发布“大社区搜索”概念，以“搜索+分享”的形式整合腾讯现有的社交产品，并在近几年逐步实现了这一构想。今天我就个人对社交搜索的研究内容做一整理。

首先讲几个重要的算法。

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排序算法是比较基础且常用的算法，特此总结。

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编写一个类，用两个栈实现队列，支持队列的基本操作（add、poll、peek）。

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以下代码实现的是用递归函数和栈操作逆序一个栈。

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一个栈中元素的类型为整型，现在想将该栈从顶到底按从大到小的顺序排序，只许申请一个栈。除此之外，可以申请新的变量，但不能申请额外的数据结构。
以下为该题目的具体算法实现：

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