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针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题,通过引入算法集成的思想,旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴了Stacking集成学习思想,将多个弱推荐器线性加权组合,形成综合性强的推荐器。首先,算法基于近邻协同过滤,结合分类、流行度、好评度等对近邻相似度计算策略进行优化,旨在改善相似度的合理性以及相似度计算的复杂度,在一定程度上改善了评分稀疏性的问题;同时,该算法结合Spark分布式计算平台,充分借鉴分布式平台的优点,利用其流式处理以及分布式存储结构等特性,设计并实现一种推荐算法的增量迭型,解决协同过滤算法扩展性和实时性问题。实验数据采用UCI公用数据集MovieLens和NetFlix电影评分数据,实验结果表明,改进算法在推荐个性化、准确率以及扩展性上都有不错的表现,较以前同类型算法均有不同程度的提高,为推荐系统的应用提供一种可行的算法集成方案。 相似文献
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有效滤除噪声,提高信噪比(SNR)和测量精度是光学电流互感器(OCT)信号处理的重要环节。介绍了基于法拉第效应的光学电流互感器的基本原理和信噪特性。针对光学电流互感器低信噪比的特性,提出了采用粒子滤波的方法来从时域的角度提高输出信噪比。在被测电流为直流和交流两种情况下,分别建立合适的滤波动态空间模型,选择合适的参数后采用裂变自举粒子滤波算法(FBPF)在Matlab上进行两种情况下的仿真验证,结果表明粒子滤波算法能够有效地提高输出信噪比和测量精度。 相似文献
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惯性约束核聚变驱动器高强度三倍频系统输出能力分析 总被引:3,自引:2,他引:1
以惯性约束核聚变(ICF)驱动器———原型装置(TIL)的研制为背景,针对原型装置首束达标的要求,采用理论模拟指导实验,实验结果考核程序的方法,对影响惯性约束核聚变驱动器大口径高强度三倍频(THG)效率的多种因素进行了详细的分析和研究,并对惯性约束核聚变驱动器高强度三倍频系统的输出能力进行了详细的分析。结果表明,当I1ω(基频光功率密度)为2.7 GW/cm2左右时,实测效率为50%~55%,而理论计算值为60%左右,理论结果和实验结果符合得很好,为原型装置的八束达标和功率平衡提供了相应的实验依据和计算工具。 相似文献