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基于用户聚类的异构社交网络推荐算法 总被引:11,自引:0,他引:11
相比传统的社交网络,基于弱关系的微博类社交网络具有显著的异构特征.根据特征可以将节点分为用户(消息订阅者)和主题(消息发布者)两类,面向用户推荐其感兴趣的主题成为了该类社交网络中推荐系统的主要目标之一,同时该类社交网络中普遍存在的数据稀疏性和冷启动现象成为了推荐系统面临的主要问题.文中提出一种基于两阶段聚类的推荐算法GCCR,将图摘要方法和基于内容相似度的算法结合,实现基于用户兴趣的主题推荐.与以往方法相比,该方法在稀疏数据和冷启动的情况下具有更好的推荐效果,此外,通过对数据集进行大量的离线处理,使得其较以往推荐方法具有更好的在线推荐效率.最后通过真实社交网络的数据对本方法进行了验证,同时分析了各参数对推荐效果的影响. 相似文献
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2D/3D图像配准是一种图像信息融合技术,解决了医学图像领域不同维度的图像存在信息缺失的问题,在临床诊疗和手术导航中都有广泛的应用.所采用的配准方法是基于图像灰度的配准,通过以光线跟踪算法(Ray Casting)为基础的数字影像重建技术对CT体数据进行操作,从而生成虚拟X光线图像,使其与待配准的X光线图像进行比较,进行相似性测度的计算,通过优化算法使测度值达到最小.实验结果表明,本算法精度较高,而且当改变曝光强度,添加噪声等条件下,仍能保证很好的精度. 相似文献
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