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使用 JAVA 中的 DEA 测量页面的社交媒体流行度
在上一篇文章中，我们讨论了数据包络分析技术，并了解了如何将其用作有效的非参数排名算法。在这篇博文中，我们将用 JAVA 开发数据包络分析的实现，并使用它来评估社交媒体的流行度 […]
来源:DatumBox - 机器学习、统计和软件开发博客在上一篇文章中，我们讨论了数据包络分析技术，并了解了如何将其用作有效的非参数排名算法。在这篇博文中，我们将用 JAVA 开发数据包络分析的实现，并使用它来评估网络上网页和文章的社交媒体流行度。代码是开源的（根据 GPL v3 许可），您可以从 Github 免费下载。
数据包络分析 Github更新：Datumbox 机器学习框架现在是开源的，可以免费下载。查看包 com.datumbox.framework.algorithms.dea 以查看 Java 中数据包络分析的实现。
更新：Datumbox 机器学习框架现在是开源的，可以免费下载。查看 com.datumbox.framework.algorithms.dea 包，了解数据包络分析在 Java 中的实现。 下载JAVA 中的数据包络分析实现
代码用 JAVA 编写，可直接从 Github 下载。它已获得 GPLv3 许可，因此您可以自由使用、修改和重新分发它。
Github代码实现了数据包络分析算法，使用 lp_solve 库解决线性规划问题，并使用从 Web SEO Analytics 索引中提取的数据，根据网页在 Facebook、Google Plus 和 Twitter 上的分享情况构建网页的综合社交媒体流行度指标。上一篇文章介绍了算法的所有理论部分，在源代码中，您可以找到有关实现的详细 javadoc 注释。
数据包络分析 lp_solve 库 Web SEO 分析下面我们提供了实现架构的高级描述：