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1998年 | 1篇 |
1996年 | 2篇 |
1994年 | 2篇 |
1987年 | 1篇 |
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1.
会话推荐的任务是根据用户近期的点击行为预测下一个点击.该领域之前的模型主要关注到会话推荐中的时序模式(序列特征),但是由于用户兴趣迁移以及商品多属性等因素,物品之间的交互关系可能比呈现出来的时序模式更为复杂.为了解决该问题,受PageRank算法的启发,把会话点击和网页跳转联系起来,提出了一个会话推荐中的影响力扩散模型.具体地说,该模型在会话序列的显式时序结构之上构建了会话图,刻画出更加丰富的转移路径,并通过图扩散模型捕获到物品之间的潜在交互关系.在会话表示阶段,该模型提出了一种新颖的位置编码方式来应对兴趣迁移的状况,并在此基础上设计了一种意图提取框架,能在多兴趣会话中迭代出核心意图.在真实数据集上的实验结果表明,所提模型相较于以往方法有较好的性能,并有效解决了兴趣迁移的问题. 相似文献
2.
摘要:研究超细尾砂在不同配比聚丙超烯酰胺条件的絮凝沉降浓密实验,探索在不同给料速度、浓度及絮凝剂单耗条件下对料浆浓密效果的影响,借助物理实验参数进行对比回归分析获得最优匹配数据模型,对模型关系中涉及的参数进行正交试验优化设计,考察单因素及组合因素对响应值絮凝度的影响,建立多因素变化对浓度响应值的影响,进一步获得各元素最优条件的絮凝度值,依据函数模型拟合出响应最优值与元素之间的非线性关系,得到优化条件下以絮凝度为指标的各个元素影响作用大小。结果表明:①无动力浓密条件下料浆达到极限浓度絮凝剂参数确定为最佳添加量为30g/t,阴离子型絮凝剂XS、最佳料浆稀释浓度6.0%;②固体通量由0.127t/(m2?h)增加到0.360t/(m2?h)时,底流浓度表现出稳定的增长趋势,同步确定浓密处理量为0.3t/(m2?h);③回归方程及元素曲面响应关联结果的模型关联系数因子R2值为0.9978,证明模型因子各元素与响应结果紧密关联性较高;④提出了不同单耗絮凝剂对超细尾砂浓密的机理影响测试方法,将该测试方法成功应用到工程实际中。 相似文献
3.
将总浓度为1%的刺云实胶(TG)与黄原胶(XTG)按照不同的质量比复配,采用质构仪和流变仪对复配体系的凝胶特性和流变学特性进行测定,通过Carreau模型对流动曲线进行拟合分析,并利用电子扫描显微镜分析复配体系网络形成机理。结果表明:在质构分析中TG与XTG质量比为64时有最大的凝胶强度;在流变分析中TG与XTG质量比为64时呈现最大表观黏度并且在频率扫描和温度扫描中表现出最大的储能模量(G′)。因此,TG与XTG的最佳复配比例为质量比64。在pH为5~10时,最佳复配比例体系的黏度保持相对稳定;当添加盐离子(Na+、Ca2+)后,体系黏度降低,Ca2+降低的趋势更为显著。通过电子扫描显微镜(SEM)分析,表明在TG与XTG之间存在明显的协同增效作用,可形成良好的凝胶网络结构。 相似文献
4.
以聚(2,5-二羟基-1,4-苯撑吡啶并二咪唑)(PIPD)为基体、三氟乙酸(TFA)和甲烷磺酸(MSA)为混酸,通过混酸剥离-去质子化诱导凝胶-冷冻干燥-惰性气氛高温处理制备出PIPD纳米纤维气凝胶.对PIPD纳米纤维气凝胶的形貌和结构进行表征,结果表明,混酸法制备PIPD纳米纤维气凝胶过程中,强质子酸破环了PIPD纤维的晶区和取向,PIPD主体的化学结构未发生明显变化.制得的PIPD纳米纤维气凝胶具有蜂窝孔结构、低密度(6.90~15.2 mg/cm3)和高孔隙率(99.1%~99.6%).当PIPD含量(以MSA和TFA总质量为基准,下同)不高于1%时,PIPD纳米纤维气凝胶无明显收缩.惰性氛围高温处理使PIPD纳米纤维气凝胶具有弹性.水平垂直燃烧、极限氧指数(LOI)、导热系数测试表明,PIPD含量为0.5%的纳米纤维气凝胶达到不可燃水平(UL-94,V-0级),LOI高达49.2%,100℃下低热传导性〔导热系数为0.052 W/(m·K)〕.此外,引入Cu2+配位交联网络提高PIPD纳米纤维气凝胶的压缩应力,增强后气凝胶的压缩应力是初始PIPD纳米纤维气凝胶的约16倍. 相似文献
6.
随机接入技术作为LTE系统中的关键技术之一,接入成功率关系到传输时延,LTE系统下的随机接入所采用的传统冲突解决算法主要是基于网络层的重传机制。提出了一种MIMO下的随机接入实现方案,基站端可以利用多天线接收和先进的MIMO信号处理技术的结合,进而联合高层解决冲突,仿真结果表明了该方案可以显著地提高系统的吞吐量。 相似文献
7.
8.
模具专业的《数控加工》课程传统教学模式存在很多不足,教学效果也不理想。为强化学生职业能力,提高就业竞争力,本文提出以模具加工生产实例为数控加工课程教学单元,从学习目标驱动与生产任务驱动两方面运用任务驱动教学方法进行了尝试与探索。 相似文献
9.
为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性. 相似文献
10.