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社交化编码是当前软件开发生产的一个重要方式,其开发模式的灵活性与开放性吸引了大量的开发者.开发者通过参与开源项目能够提升自己的开发能力并在社区中形成自己的影响力.许多开源社区如GitHub上有大量的开源项目.开发者将花费大量的时间与精力去寻找自己感兴趣的项目.开源项目推荐引起了研究者的兴趣,然而,目前的方法中仅仅基于开发者过去参加过的项目的相似性进行项目推荐,没有对开发者的兴趣迁移进行考虑.针对这一问题,本文提出了一种基于项目主题迁移频繁模式挖掘的推荐算法.该方法结合了概率主题模型与顺序频繁模式挖掘,并考虑项目社交关联和流行度,从而为开发者提供个性化开源项目推荐.本文所提方法的召回率比传统的方法高出了10.9%,推荐效果显著提升. 相似文献
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提出了一种基于相位一致性检测和分段线迭代连接并去除伪边缘的岩体裂隙自动检测方法。先对原始图像进行相位一致性边缘检测并细化处理,得到包含裂隙特征和伪边缘的分段线,再根据距离和角度原则对分段线迭代连接,裂隙分段线相互连接而不断完整的同时滤除不能连接而变长的伪边缘。实验表明,对于大体积岩体露头面图像的裂隙检测,该方法具有较高的精确性。 相似文献
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利用FLUENT数值模拟软件,先用DPM离散相模型对不同粒径的粉尘颗粒在除尘洗气机的叶轮叶片中的运动轨迹进行了模拟,选取并分析了3种有典型粒径的粉尘颗粒对除尘洗气机造成的冲蚀磨损情况,发现磨损最严重区域出现在叶片吸力面尾缘、导流片及筒体与排风口面的夹角处,得出粉尘颗粒粒径大小对洗气机磨损的影响规律. 相似文献
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