首先解析HTML提取文本与元信息，再从结构、文本、样式三方面构建特征：1. 用BeautifulSoup等工具解析HTML，提取标题、正文、链接及属性；2. 统计标签频率、DOM深度、路径模式等结构特征；3. 清洗文本并采用TF-IDF或词嵌入向量化；4. 提取class、id、样式、脚本等交互与视觉线索，最终转化为模型可用的数值型特征。 HTML…

本文旨在指导用户如何将旧版 gensim.models.word2vec 代码适配到最新版本，重点阐述了正确提取所有词向量的方法，即使用 model.wv.vectors 替代旧有模式。同时，文章深入探讨了 min_count 和 vector_size 这两个关键参数的最佳实践，强调了它们对模型质量、资源消耗及训练效率的深远影响，助力构建更高效、…

HTML是推荐系统数据来源的载体，通过解析网页提取用户行为（如点击、停留）、物品特征（如标题、价格）及上下文信息（如URL路径、设备类型），经结构化处理后形成用户画像和特征矩阵，为协同过滤、内容推荐等算法提供输入，实现精准推荐。 构建推荐系统时，HTML数据本身不直接用于算法计算，但它承载了生成推荐所需的关键信息。推荐系统的真正数据基础来自对HTM…