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1.
针对传统推荐系统追求推荐列表的准确率而忽略推荐的多样性以及数据集信息缺失等问题,提出了融合偏好度与网络结构的推荐算法。通过用户历史反馈数据分析用户偏好度,将偏好度与二部图随机游走推荐算法融合,初步得出项目推荐列表;利用用户-标签二部图,挖掘用户不跟随大众的喜好标签,得到推荐项目列表;根据模型融合得到最终的推荐结果。实验表明,新算法在保持较好精确率和召回率的情况下,有效提高了推荐的多样性。 相似文献
2.
3.
在新的信息环境下,高职院校图书馆面临的读者信息需求出现很多新的特征,准确把握用户信息需求特征,了解用户信息需求内容,构建基于用户需求的信息服务平台,具有十分重要的意义。 相似文献
4.
基于CC2530的ZigBee数据采集系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使工业生产中的技术人员不用亲自去现场或者恶劣的环境就可以实时采集现场设备的数据信息及状态参数,结合ZigBee技术适用于数据采集系统的特点,首先在ZigBee技术的理论基础上介绍了数据采集系统采集数据的原理,然后详细讨论了基于CC2530芯片的数据采集节点的硬件设计方法及组网设计中的协调器建立网络、节点加入和脱离网络的软件设计方法,最后给出了该设计方案在LED路灯电压数据采集实验中的应用实例。实验结果表明这种设计方案不仅能有效地采集设备的各项数据,而且使系统的扩展、维护变得更加方便。 相似文献
5.
为了提高DBSCAN及其改进算法在噪声点分布密集环境下的噪声点识别率,通过结合PageRank算法思想及噪声数据分布密集的特点,构造簇间投票映射函数,提出了簇间投票噪声点识别算法-NoiseRank 。实验结果表明,在噪声点分布密集环境下,NoiseRank算法比DBSCAN算法具有更高的噪声点识别率。 相似文献
6.
7.
针对单一云存储服务提供商可能对数据进行垄断控制和现有云存储去重系统采用的收敛加密算法容易遭受暴力攻击等问题,提出了一种采用签名与哈希技术的云存储去重方案,通过在数据去重过程中采用双层校验机制对数据完整性进行审计,能够校验文件的完整性和精确地定位到损坏的数据块;同时构造Merkle哈希树来生成校验值,计算出去重标签,保证重复数据能够被检测;使用Mapbox和Lockbox结合的机制加密数据信息,保证非授权用户无法对文件进行访问。安全性分析及仿真实验结果表明,方案有效抵制暴力攻击,并能够降低去重标签的计算开销和减少存储空间。 相似文献
8.
9.
基于位置的社交网络(LBSN)蓬勃发展,带来了大量的兴趣点(POI)数据,加速了兴趣点推荐的研究。针对用户-兴趣点矩阵极端稀疏造成的推荐精度低和兴趣点特征缺失问题,通过融合兴趣点的标签、地理、社交、评分以及图像等信息,提出了一种融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐方法(SVPOI)。首先分析兴趣点数据集,针对地理信息,利用幂律概率分布构造距离因子;针对标签信息,利用检索词频率构造标签因子;融合已有的历史评分数据,构造新的用户-兴趣点评分矩阵。其次利用VGG16深度卷积神经网络模型(DCNN)识别兴趣点图像内容,构造兴趣点图像内容矩阵。然后根据兴趣点数据的社交网络信息,构造用户社交矩阵。最后,利用概率矩阵分解(PMF)模型,融合用户-兴趣点评分矩阵、图像内容矩阵、用户社交矩阵,构成SVPOI兴趣点推荐模型,生成兴趣点推荐列表。大量的真实数据集上的实验结果表明,与PMF、SoRec、TrustMF、TrustSVD推荐算法相比,SVPOI推荐的准确度均有较大提升,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)两项指标比最优的TrustMF算法分别降低了5.5%和7.82%,表明SVPOI具有更好的推荐效果。 相似文献
10.