select trim(s.holder_name), sum(t.qty), dense_rank() over( order by sum(t.qty) desc)
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利用lightgbm做learning to rank 排序，主要包括： 数据预处理 模型训练 模型决策可视化 预测 ndcg评估 特征重要度 SHAP特征贡献度解释 样本的叶结点输出 (要求安装lightgbm、graphviz、shap等)
推荐系统的多样性与准确性(Accuracy)是一对相互矛盾的关系。若提高多样性必然会导致准确性的损失。如，总是推荐热门的项目给用户，虽然准确度很高，但是其多样性很差，若提高多样性，就需要推荐给用户相对不那么热门...
RankSVM，全称为Rank Support Vector Machine，是一种用于处理排序问题的机器学习算法。它将传统的支持向量机（SVM）理论与排序任务相结合，旨在优化预测序列的全局顺序，而不仅仅是分类的准确性。在诸如信息检索、...
安居客的Rank排序是一种全新的房源展示机制，旨在优化房源列表的呈现方式，提高用户体验，并激励经纪人提供更高质量的服务。Rank排序不再单纯依赖房源的刷新时间，而是引入了多个权重因素，包括房源因素、发布者...
5. **查询处理**：当用户输入查询时，搜索引擎会分析查询词，利用索引找出含有这些词的网页，并根据Page Rank排序结果。 6. **结果展示**：最后，将排序后的搜索结果展示给用户。 **Python相关技术** 在这个项目...
本文档将对 Java 实现的四种算法进行详细的分析和解释，包括冒泡排序、选择排序、插入排序和 Rank 排序。每种算法都将从思想、实现、复杂度分析三个方面进行详细的介绍。 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法，...
这一过程涉及到关键词提取、句子相似度计算以及重要性排序等多个步骤，体现了TextRank算法的强大之处。 4. **应用领域**：TextRank4ZH广泛应用于新闻摘要、学术论文精简、社交媒体分析、搜索引擎优化等领域。其高效...
Rank1和Rank5评估的就是在这个排序列表中，用户真正喜欢的项目出现的位置。 在Python中，我们可以按照以下步骤计算Rank1和Rank5： 1. **数据预处理**：加载用户-项目评分矩阵或预测评分矩阵，这可以使用Pandas库的...
rank函数与rank函数类似，同样考虑到了排序字段值相同的情况，但它的处理方式是连续分配序号，不会因为值的重复而跳过序号。还是以上述为例，当field1字段值相同时，dense_rank函数会连续分配序号，即后三条记录的...
总结来说，Excel的RANK函数是数据排序和分析的重要工具，掌握其使用方法对于提高工作效率至关重要。通过实践和学习，你不仅可以解决基础的排序问题，还能在更复杂的业务环境中灵活运用。所以，无论是初学者还是经验...
在这个名为"Rank-Rnet.rar"的压缩包文件中，我们看到一个名为"Page Rank_driverh92_page_重要性排序"的程序，显然是使用Fortran编程语言实现的，用于对网络数据进行Page Rank理论的应用和分析。 Fortran，全称...
Hackerrank是一个全球性的技术招聘平台，它通过一系列的编程挑战和练习来帮助求职者在编码方面提高技能并为职场做好准备。本题解涉及了多个编程语言和算法的概念，下面我将从提供的文件内容中提炼出相关知识点。 ##...
TextRank是由密歇根大学的Mihalcea和Tarau在2004年提出的一种基于图的排序算法，灵感来源于PageRank——谷歌搜索引擎的核心算法。TextRank的基本思想是将文本中的词语看作图中的节点，通过词语之间的共现关系建立边...
根据提供的文件信息，我们可以深入探讨 SQL 服务器中的记录排序功能，特别是 `RANK()` 函数在 SQL Server 中的应用，以及如何在 Oracle 数据库中实现类似的功能。此外，我们还将涉及基于排序的操作，如更新（`UPDATE...
TextRank是一种基于图的排序算法，最初应用于网页排名，但后来也被广泛用于文本处理领域，尤其是关键词抽取。这个“TextRank, TextRank算法提取关键词的Java实现.zip”压缩包文件包含了一个开源项目，名为“TextRank...
该文档重点介绍了如何评估排序算法的性能，特别是在学习排序（Learning to Rank）这一研究领域中，NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）和MAP（Mean Average Precision）评估指标的应用。 首先，了解排序...
MS SQL 2005 中的排名函数包括 ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK 和 NTILE，这四个函数可以有效地分析数据并提供排序值。下面将详细介绍每个函数的用法和示例。 一、ROW_NUMBER 函数 ROW_NUMBER 函数返回结果集分区...
Learning to Rank是一种机器学习方法，用于优化搜索结果的排序，通过训练模型预测用户对搜索结果的满意度，从而调整排序策略，提高用户体验。 #### 页面表示与移动搜索的挑战 随着移动设备的普及，移动搜索成为常态...
`DENSE_RANK()`不会跳过排名，即使有多个行具有相同的排序值，它们也会获得相同的排名，而下一个不同的排序值将获得紧接着的下一个排名。这意味着`DENSE_RANK()`的排名序列中不会有跳过的数字。 #### 与`ROW_NUMBER...
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