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《计算机应用与软件》2019,(8)
互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。 相似文献
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为解决电力系统中存在的多种时间尺度下经济调度和发电控制的协同问题,即长时间尺度下优化,短时间尺度下优化和实时控制的问题,本文提出了一种统一时间尺度的实时经济发电调度和控制框架,并为该框架提出了懒惰强化学习方法(Lazy reinforcement learning,LRL).该方法将懒惰控制器引入以人工社会——计算实验——平行执行和社会系统为基础的强化学习中,使得机组组合,经济调度,自动发电控制和发电命令调配的问题有机结合在一起,取代过去传统的发电控制框架.为了减少仿真所需的真实时间,平行系统包含多个虚拟系统和一个真实系统.仿真实验比较了懒惰学习算法,松弛人工网络以及4608种组合常规发电控制算法在IEEE新英格兰10机39节点仿真系统的控制效果.实验表明,懒惰强化学习方法的控制效果最优.仿真结果验证了懒惰强化学习方法在基于ACP和社会系统的REG框架下具有有效性和可行性. 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(8)
基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。 相似文献