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🧠 Build Your Own 学习认知系统 — 让内容平台拥有持续学习的能力
CRUD）││└──extractor.ts#自动提取引擎│├──spaced-repetition/#间隔重复层││├──scheduler.ts#复习调度器││├──algorithm.ts#核心算法（SM 我们基于SuperMemo的SM-2算法来实现间隔重复调度。 SM-2的0-5评分制能够精细地捕捉这种差异，从而更精准地调度复习时间。因素SM-2FSR选择复杂度5个公式，50行代码复杂的贝叶斯模型✅SM-2可调性参数直观（EF/interval）参数抽象（prior/posterior）✅SM-2数据需求只需1个评分需要大量历史数据 ✅SM-2精度足够好理论上更精确✅SM-2（够了）社区验证30年+百万用户较新✅SM-2结论：对于内容平台的学习认知系统，SM-2的简洁性和可解释性远胜于更复杂的算法。
10810编辑于 2026-05-25
来自专栏数据魔术师
论文拾萃|带新下界算法和支配规则的精确式算法解决非限制性集装箱翻箱问题
采用的启发式算法有两个：JZW、SM-2。它们在与其他启发式算法相比有突出的优势，但二者之间在不同的算例上各有优势。鉴于启发式算法计算时间较短，因此让二者分别对同一个布局进行计算，取较优的结果。
1.4K30编辑于 2022-07-19