之前的部落格我們設計出了根據情緒對不同型別的文章進行評分的演算法，現在我們使用python對其進行實現。
根據上述演算法思想，實現**如下：
import numpy as np
#標準情緒向量
st_emotion=
def rate(_type,emotion):#計算評分
emotion=np.array(emotion)
types=_type.split('&')#獲取所有型別標籤
standard=0
for t in types:
standard+=np.array(st_emotion[t])#相加得新的標準情緒向量
cos=np.dot(standard,emotion)/(np.linalg.norm(standard)*np.linalg.norm(emotion))#計算余弦相似度
rate=5*(cos+1)#對映到-10
return rate
#print(rate('軍事&社會',[1,1,1,1,1,1,1]))
實現演算法的同時，我還負責了該模組在工程中的service層和dao層的**編寫、測試工作。具體工程**可見github。
實訓日記（3）
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實訓日記6 根據情緒進行閱讀打分
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