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1.
为解决微博用户兴趣漂移问题,以人类记忆学中遗忘曲线为基础,提出一种微博用户兴趣模型,利用用户历史信息预测当前兴趣。在预测过程中,用户关注某信息的时间距离当前时间越远,该信息越容易被遗忘,其对用户当前兴趣的影响越小;用户关注某一领域的信息越多,印象越深刻,对该领域的兴趣度越高。这两点与人类对知识逐渐遗忘和重复学习的过程具有高度相似性,因此该模型预测准确性更高。实验结果表明,该模型能较好地预测微博用户兴趣,召回率可达85.3%,实用性较强。 相似文献
2.
张磊 《数字社区&智能家居》2014,(4X):2757-2762
随着信息技术和互联网技术的发展,推荐系统成为解决信息过载的重要方式。而协同过滤因为其算法简单,又能够处理复杂的问题并产生比较良好的效果而被人们广泛应用,也成为了推荐系统中最成功的技术。然而用户的兴趣是时刻变化的,且对于新用户系统无法预测用户的偏好。因此为了解决这一问题,对艾宾浩斯遗忘曲线和推荐算法进行了研究,发现由于人的兴趣是不断变化的,而这种变化是自然遗忘的过程,也就符合遗忘曲线,所以用遗忘函数模拟人的兴趣变化。由于时间对评分的起着很重要的作用,在使用相似度算法时加入了时间因子,对用户的原始评分进行衰减,以此来反应用户的兴趣变化。然后为此算法设计了两组实验来验证算法的有效性。通过两组实验的结果证明,总体上来讲,基于遗忘曲线的相似度的计算方法比传统的算法要好一些。 相似文献
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郭影强 《中国信息技术教育》2021,(6)
艾宾浩斯遗忘曲线是一个经常被提及的心理学实验结论。然而,人们由此而采取的学习解决方案,却有很大的区别。最直接的应对方法,是在遗忘最快的时段加强再学习,但有人发现了另外的分析角度,艾宾浩斯实验所使用的记忆材料是无规则无意义的材料,从而用有意义的有规则的组织形式去加工要学习的内容材料,实现的是效果更好更有意义的学习。这其实是一个更有效的应对方法。这两种方法的区别在于,是用机械强化应对遗忘规律,还是用更复杂的意义认知方式来超越遗忘曲线。 相似文献
4.
针对资源历史评价信息的时效量化问题,研究了一种应用遗忘曲线的协同过滤推荐模型.该模型以推荐信系统的构成要素为基础,将历史信息的时效量化函数引入到未知评分资源的推荐计算中.通过多阶段时效量化方法与时间单位映射函数,揭示不同资源时效衰减速率随用户兴趣变化的规律,获取具有记忆心理学中遗忘特征的推荐评价数值.实验表明,与现有协同过滤推荐模型的推荐效果相比,模型能够合理解决时效量化问题并提供质量较高的推荐效果. 相似文献
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CET-4和CET-6考试就在眼前,很多同学都在临阵磨刀背单词吗?肚子里的懒虫在作怪?背了又忘,忘了又背,没有掌握科学的记忆方法,只能事倍功半!艾宾浩斯记忆法是一种公认的比较科学的单词学习法。 相似文献
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毛芳 《Canadian Metallurgical Quarterly》2011,(3)
在呼吁英语教学从应试走向运用的时代,英语工作者在求新、求变、求发展的过程中遇到了种种困惑和疑虑,如何减少教学的徒劳,节省教学时间,提升教学的品质.本文通过对"重复"在英语教学中的意义、作用、要求和方法进行了一系列分析,旨在帮助英语工作者重新审视"重复"这一原始的教学理念和手段,在日常教学中发挥出新的强大力量. 相似文献
9.
语言的基本职能是充当交际工具。但是现在很多学生学习了六七年的英语,甚至是十多年的英语,在和别人交流的时候都会遇到“词不达意”或者“口不从心”的情况。学习了这么多年的英语到头来还是“哑巴英语”,而背诵则是提高英语口语的有效途径。本文试图阐述如何通过背诵来提高英语口语表达能力。 相似文献
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在信息膨胀的今天,人们生活在众多广告所包围的环境中,如何让消费者对一则广告过目不忘?如何让消费者对其广告感兴趣并有所期待?我们试图通过遗忘与记忆的原理来分析。我们发现,往往是有故事情节的广告更能被人们所记牢。因此,为我们的广告创造一定的场景、并赋予其故事性,加大其矛盾冲突,制造抓人眼球的悬疑,使广告的受众对其产生兴趣。从而更好的吸引消费者、强化消费者对其广告的认知并记忆。 相似文献