融合邻居选择策略和信任关系的兴趣点推荐

兴趣点推荐是推荐系统的关键研究之一,传统的算法只利用用户签到信息进行推荐,且对于签到信息只单纯地考虑签到和没签到,而忽略了用户签到的频次和信任关系。为提高推荐精度,提出了一种融合用户相似性、地理位置和信任关系的混合推荐算法(UGT)。对于签到信息,采用签到频次来代替传统的二值签到,并对签到信息添加时间权重;对于基于用户的协同过滤,提出了一种邻居选择策略来提高预测精度;对于信任关系,首先分析用户的属性,然后给出社会地位的计算方法,重构信任度的计算方法。实验结果表明,该混合算法相比较传统的推荐算法而言,在准确率和召回率上有了显著的提升。     

新能源发动机关键技术研究现状及发展趋势

为了减少不可再生能源的消耗,减缓汽车尾气排放对环境的压力,国内外投入了大量的人力物力发展新能源和新能源发动机技术。本文介绍了当前各类新能源发动机,纯电动、氢气、天然气发动机、混合动力组合、空气动力发动机的关键技术及研究现状,阐明了各类新能源发动机的研究热点和研究瓶颈,从结构、功能、动力等方面对比分析了发动机性能的优劣,提出了将来新能源发动机的发展趋势。