我想合并通过查询Elasticsearch索引的单独字段获得的排名，以获得“复合”排名。作为(愚蠢的)“配对”示例，假设我想在包含他们最喜欢的音乐、食物和运动的人的索引中检索最佳匹配结果。单独的查询可以是例如"query":{"match":{"music":"indieclassicalmetal"}}这会产生我作为排名结果:爱丽丝，2.鲍勃，3.查理；"query":{"match":{"foods":"falafelstrawberriescoffee"}}屈服爱丽丝，2.查理，3.鲍勃；和"query":{"match":{"sports":"basketballski"}}屈
我有一个典型的“面板数据”(在计量经济学术语中，不是pandas面板对象)。数据框有一个Date列和一个ID列，以及包含特定值的其他列。对于每个日期，我需要根据V1对ID进行横截面排名，分成10个组(十分位数)，并创建一个名为rank_col的新列(取值1到10)来确定排名。然后汇集所有rank1、rank2、...rank10跨时间获得一些统计数据，如平均值、标准差。这可以在SAS中通过以下代码轻松完成，它也说明了我的目的:procsortdata=df;byDate;procrankdata=dfout=df_rankedgroups=10;varV1;ranksrank_col;
我正在寻找一个api/程序/接口(interface)以获取以下信息。一个字词的整体流行度-alaGoogleTrends网站如何针对所述字词显示排名-alagooglesearchpositionfinder以及有多少个网站使用了该术语-标准google，例如搜索foobar和城市词典显示在9,000,000的位置5我想查看使用特定搜索词的次数，以及其/每周/每月/每年/每年的受欢迎程度分割以及其在特定页面中的排名。我已经找到了googlesearchpositionfinder.com和google.com/trends，但是我没有5000个要手动搜索的字词。我还发现了www.ju
我有一个数据框，其中有一列包含Investment，代表交易者的投资金额。我想在数据框中创建2个新列；一个根据Investment大小给出十分位数排名，另一个给出五分位数排名。我想要1代表投资最大的十分位数，10代表最小的。简单地说，我希望1代表投资最多的五分位数，5代表最小的。我是Pandas的新手，有什么方法可以轻松做到这一点吗？谢谢! 最佳答案 您正在寻找的功能在pandas.qcuthttp://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.qcut.html中I
我有两种对字符串列表进行不同排序的方法，我们可以认为这是列表的“正确”排序(即黄金标准)。换句话说:ranked_list_of_strings_1=method_1(list_of_strings)ranked_list_of_strings_2=method_2(list_of_strings)correctly_ranked_list_of_strings#Somepermutationoflist_of_strings考虑到method_1和method_2是黑盒，我如何确定哪种方法更好？在SciPy或scikit-learn或类似库中是否有任何方法可以衡量这一点？在我的具体案
我们在django1.10中进行搜索，我们需要使用trigram搜索进行用户排名搜索。我们的代码是这样的:defget_queryset(self):search=self.request.GET.get('text','')vector=SearchVector('name',weight='A',config=settings.SEARCH_LANGS[settings.LANGUAGE],)+SearchVector('content',weight='B',config=settings.SEARCH_LANGS[settings.LANGUAGE],)query=Search
每个网站，如果想要去做seo,得到免费的关键词流量，那么它就必须要做关键词布局。并且，对于整个网站的seo策略来说，关键词布局是尤为重要并且不得不做的一块。在做某件事情之前，我们需要先了解它的本质，或者说它是什么。所以大家会发现我写的大部分文章，都会以阐述主题的明确意义为开头。下面我们进入正题什么是关键词识别用户正在搜索的内容的单词和短语描述你所写主题的单词和短语顾名思义，就是形容你的网站页面或者内容的单词，它可以是一个单词、两个单词甚至更多。所以我们回归做seo的目的，为了让我们能有更多的关键词上线谷歌首页，最好的结果是把那些用户经常搜的，也就是流量大的关键词做到尽量靠前。为什么要做关键词分
我有一个数字数组，例如:A=[1,5,2,4,3]和一个确定排名的数组，例如:B=[0,2,1]我的目标是找到A的所有“服从”等级B的子数组。如果一个子数组服从等级，则意味着子数组的第i个最小元素必须具有B[i]作为它的(子数组)索引。所以要匹配一个子数组，其中最小的元素必须在位置0，第二小的元素必须在位置2，最大的元素必须在位置1。例如，这里有两个A的子数组符合排名:[1,5,2](因为A[0]到目前为止，我已经设法找到了一个具有O(mn)(m是len(A)和n是len(B))时间复杂度的解决方案，它遍历所有长度为3的子数组并验证它们的排序是否正确:A=[1,5,2,4,3]B=[0
我正计划实现一个使用神经网络的文档排名器。如何通过考虑类似文章的评级来对文档进行评级？有什么好的python库可以做到这一点吗？谁能推荐一本关于AI的好书，有python代码。编辑我打算制作一个推荐引擎，它可以从相似的用户那里提出推荐，并使用使用标签聚类的数据。用户将有机会为文章投票。大约会有十万篇文章。文档将根据它们的标签进行聚类。给定一个关键字文章将根据它们的标签获取并通过神经网络进行排名。 最佳答案 您要解决的问题称为“协同过滤”。神经网络一种最先进的神经网络方法是深度信念网络和受限玻尔兹曼机。对于GPU(CUDA)的快速py
我想按年份创建排名(因此在2012年，经理B是1。在2011年，经理B又是1)。我在pandasrank函数上挣扎了一段时间，不想求助于for循环。s=pd.DataFrame([['2012','A',3],['2012','B',8],['2011','A',20],['2011','B',30]],columns=['Year','Manager','Return'])Out[1]:YearManagerReturn02012A312012B822011A2032011B30我遇到的问题是附加代码(之前认为这不相关):s=pd.DataFrame([['2012','A',3],
