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1.
工程中昂贵复杂系统的整机试验通常是小子样的,因此需要结合大量的先验信息进行系统评估,但这可能造成小子样的整机试验数据的信息被淹没。与通常考虑加权的融合方法不同,基于精度评估的正态逆伽玛分布推导了一类Bayes公式,将所有先验信息等价为单个整机试验数据,设计了相应的分布参数,结合等价先验样本量得到推导的后验结果,并给出案例分析了这类Bayes公式的应用范围和合理性。 相似文献
2.
<正>数字经济时代,数据已成为新型生产要素,大数据技术更是数据要素市场发展的核心科技引擎.然而,近年来大数据使用中普遍存在着“重采集轻管理、重规模轻质量、重利用轻安全”的现象.科学而有效地进行大数据治理将有助于提升数据质量、降低管理成本、增强决策能力.本专题旨在探究大数据治理所面临的核心技术挑战,面向数据的全生命周期,不仅研究劣质数据的清洗与修复等数据治理技术,也讨论隐私安全与开放共享等内容,还研究利用区块链、联邦学习、知识图谱、数据定价等新技术形成大数据治理的新理论与新方法同时关注大数据治理在各应用领域的最新成果. 相似文献
3.
项目背景:为帮助高校讲述最新业界技术等,依靠高校现有师资力量难以在短期内开设的课程,微软亚洲研究院的员工组成教学团队,直接参与授课。微软员工义务授课的课程,由双方联合制定教学计划,微软公司员工负责完成课件制作和讲授,而学校相关教师作为教学协调人,全程跟踪课程,参与课程设计和实验指导。 相似文献
4.
以经济学领域本体为例,首先研究SemSORD基本原理和方法,然后提出基于关系数据库关键词检索(Keyword Search over Relational Databases,KSORD)技术实现的关系数据库语义检索模型,并实现相应的原型系统Si-SEEKER,最后提出该领域的研究挑战和技术发展趋势。 相似文献
5.
6.
融合主题模型和协同过滤的多样化移动应用推荐 总被引:3,自引:0,他引:3
随着移动应用的急速增长,手机助手等移动应用获取平台也面临着信息过载的问题.面对大量的移动应用,用户很难找到想到的或适合的应用,而另一方面长尾应用淹没在资源池中不被人所知.已有推荐方法多注重推荐准确率,忽视多样性,推荐结果中多是下载量高的应用,使得推荐系统的数据积累越来越偏向于热门应用,导致长期的推荐效果越来越差.针对此问题,本文首先改进了两个推荐方法,提出了将用户的主题模型和应用的主题模型与MF相结合的LDA_MF模型,以及将应用的标签信息和用户行为数据同时加以考虑的LDA_CF算法.为了结合不同算法的优点,在保证推荐准确率的条件下提升推荐结果的多样性,我们提出了融合LDA_MF、LDA_CF以及经典的基于物品的协同过滤模型的混合推荐算法.文章使用真实的大数据评测所提推荐算法,结果显示所提推荐方法能够得到推荐多样性更好且准确率高的结果. 相似文献
7.
目前主流的RDF存储系统都是基于关系数据库的,其查询引擎都是将SPARQL转换为SQL,然后由数据库的查询引擎来执行查询.但是,目前的数据库查询优化器对于连接查询的选择度估计都是基于属性独立假设的,这往往导致估计错误而选择了效率低的执行计划,所以属性相关性信息对于SPARQL查询优化器能否找到效率高的执行计划是非常重要的.针对SPARQL转换为SQL后,因连接操作没有优化导致查询效率不高的问题,提出了利用本体信息自动计算属性相关性的方法,从而调整连接操作的选择度估计值,调整连接顺序,提高SPARQL查询中基本图模式的连接查询效率. 相似文献
8.
缓存敏感的封闭冰山立方体计算 总被引:1,自引:0,他引:1
数据立方体计算通常会产生大量的输出结果,冰山立方体和封闭立方体是解决这个问题的比较流行的两种策略,二者可以结合使用.鉴于封闭冰山立方体(closed iceberg cube)的重要性和实用性,如何高效地计算封闭冰山立方体是一个值得研究的问题.提出一种缓存敏感(cache-conscious)的计算封闭冰山立方体的方法,在自底向上对数据进行聚集的同时,寻找覆盖聚集单元的封闭单元,将其输出,使用两种策略进行剪枝,去掉不必要的递归,同时使用Apriori剪枝技术,支持冰山立方体(iceberg cube)的计算.为了减少与内存相关的延迟,快速得到聚集结果,对多个维进行预排序,并将软件预取技术引入到数据扫描中.在模拟数据和真实数据上进行了详细而全面的实验研究,结果表明,封闭冰山立方体的计算方法是快速、有效的. 相似文献
9.
一种基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法 总被引:13,自引:0,他引:13
文章提出稀疏矩阵划分的思想,对资源评分矩阵进行划分,缩小近邻搜索的范围和需要预测的资源数目,减少数据稀疏性,提高了个性化推荐算法的可扩展性。另外,分别讨论了采取分类和聚类的方法对稀疏矩阵进行划分。实验结果表明:基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法在算法性能上优于传统协同过滤算法。 相似文献
10.
对于稳定飞行的空间目标,俯仰向上的多圈次回波数据是稀疏分布的,从有限的观测数据中反演目标的三维反射率函数是不适定问题,观测噪声也会影响反演的结果,因此传统的FFT算法不再适用,必须引入适当的先验信息才能生成目标的三维图像.文章针对空间目标轨道的运动特性,首先推导了回波俯仰向表达式,然后结合目标散射中心稀疏分布特性和压缩感知原理,提出了一种基于多圈次稀疏观测的空间目标三维成像算法.该方法利用噪声单元估计噪声门限,当观测模型满足约束等距性质时,利用加权迭代的压缩感知算法进行成像处理,生成目标的三维图像.最后结合实测轨道模型,仿真验证了在低信噪比下,基于噪声估计的压缩感知算法能实现对目标三维像的精确重构. 相似文献