用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法

协同过滤算法是目前推荐系统中最普遍的个性化推荐技术。针对传统算法相似性度量方法不足的问题,提出了融合用户兴趣变化和类别关联度的混合推荐算法。算法根据用户的评分项目信息来对项目进行类别划分,挖掘出用户对不同类别项目的喜爱关注程度;同时将基于时间的兴趣度权重函数引入项目相似度计算之中来进一步提高计算的精确度,最后将改进后的相似度计算方法融入到用户聚类方法中,用户聚类之后,其所在的类别将对用户推荐准确度产生极大的作用。实验结果表明,在Movielens-1k数据集上运行该算法,该算法在运行效率和精确度上都有所提高。     

基于关联规则策略加权的Slope One算法改进

针对Slope One推荐算法在数据稀疏性高时推荐结果不够精准的问题进行研究,将关联规则思想与加权分析的方法相结合,提出基于关联规则策略加权的Slope One算法,从用户评分和项目特征两个角度对算法进行改进。实验采用FilmTrust数据集,其中包含1 508个用户对2 071部电影共35 497条评分记录。经多次实验测试分析,提出的方法切实达到了预期优化效果,也为后续算法的更多元化改进方案探究提供了研究基础。     

基于Unity3D和3DSMax的水库虚拟仿真系统设计

随着技术的发展和应用范围的扩大,数字孪生技术已经被广泛应用于诸如能源、制造、交通、医疗、城市规划等领域,成为数字化转型的重要手段之一。介绍了基于Unity3D和3DSMax的水库虚拟仿真系统的设计。该系统旨在利用虚拟现实技术提供沉浸式的漫游体验。设计过程包括场景建模、材质处理和交互功能的实现。以西藏某大坝为例,通过3DSMax软件对实际大坝建筑结构进行建模,创建了一个高度详细的三维模型并添加材质。通过准确的测量数据和参考图纸,精细地重现了大坝的各个细节。通过使用WorldComposer地形建模插件重现了山脉、水体、道路和建筑物,通过Unity3D平台实现飞行、漫游等功能,使用户能够自由地在大坝周围移动和探索。通过细致的场景建模、材质处理和交互功能的实现,用户可以在虚拟环境中自由探索大坝及周围库区的壮丽景观和建筑结构,提供了一种全新的观赏和学习方式。该系统具有广泛的应用前景,可在旅游、教育和工程领域等方面发挥重要作用。