Augmented context-based recommendation service framework using knowledge over the Linked Open Data cloud

This research proposes ACARDS (Augmented-Context bAsed RecommenDation Service) framework that is able to utilize knowledge over the Linked Open Data (LOD) cloud to recommend context-based services to users. To improve the level of user satisfaction with the result of the recommendation, the ACARDS framework implements a novel recommendation algorithm that can utilize the knowledge over the LOD cloud. In addition, the noble algorithm is able to use new concepts like the enriched tags and the augmented tags that originate from the hashtags on the SNSs materials. These tags are utilized to recommend the most appropriate services in the user’s context, which can change dynamically. Last but not least, the ACARDS framework implements the context-based reshaping algorithm on the augmented tag cloud. In the reshaping process, the ACARDS framework can recommend the highly receptive services in the users’ context and their preferences. To evaluate the performance of the ACARDS framework, we conduct four kinds of experiments using the Instagram materials and the LOD cloud. As a result, we proved that the ACARDS framework contributes to increasing the query efficiency by reducing the search space and improving the user satisfaction on the recommended services.     

计及Spark和属性权重的售电套餐推荐方法

针对电力市场用户群庞大，交易过程中售电套餐选择困难的问题，在Spark环境下设计了一种售电套餐推荐方法，同时也解决了售电套餐推荐过程中在大数据环境下的可扩展性及实时性问题。首先，计算出每个套餐属性的权重值，从而计算得到售电套餐综合相似度。然后，计及用户和套餐两方面提出一种售电套餐推荐方法，实现售电套餐的精准推荐。实验表明，提出的推荐方法能够明显提高推荐的准确度，并且在分布式环境下具有良好的推荐效率和可扩展性。     

黄河下游滩区居民心理研究的启示与建议

黄河下游滩区居民因特殊自然环境而形成了特定的心理活动、心理需求，这既影响到他们的生产与生活．又对政府在滩区的有关政策产生或积极或消极的影响。国家制定和实施滩区政策时，应根据滩区居民的心理需要．树立“以人为本，，的观念，在洪水淹没补偿、村台建设与搬迁、基层组织建设、外迁政策的落实等方面切实解决滩区居民的具体困难，并采取一系列综合措施促进滩区社会经济健康发展及人与自然的和谐。     

多媒体通信的新发展

本文介绍了各种多媒体通信终端的新标准,对于开发PSTN 多媒体可视电话终端,提出了有关建议,分析了适用于多媒体通信的各种通信网络,最后论述了多媒体通信中的两项关键技术,即多媒体信息压缩技术和同步技术。     

基于MSP430的RFID读写器的设计

设计一种基于MSP430单片机的多协议RFID读写器。分析RFID概念、应用现状及系统构成,介绍两款主要芯片的功能特点,给出系统硬件组成结构．提出系统的软件组成模块及软件流程图。系统顺利通过测试,其设计达到相应的技术指标要求,具有良好的市场应用前景。     

应用列对象的Tag属性实现多表数据动态查询

探讨在PB开发的应用程序中利用数据窗口列对象的Tag属性,结合自行设计的一个更改SELECT语句中的Where子句的全局函数,实现应用程序多表数据的动态查询。该种方法是PB开发的应用程序中实现数据查询的一种高效、简洁且行之有效的方法。     

在.NET中利用自定义模板快速开发网站

利用自定义模板,将界面设计和代码编写工作分离,使两项工作可以并行进行,并且充分利用已有代码,避免重复编写相同代码。文中介绍了模板的实现原理和具体实现算法。     

基于聚类分析的新书推荐

针对大多数图书馆管理系统中的个性化服务中的新书推荐只是定时将新到馆的图书罗列出来让读者浏览进行推荐,推荐效果差的问题。本文在比较三大常用的推荐技术的优缺点后,采用基于聚类分析的推荐算法推荐新书,并具体给出实现的方法。     

基于知识图谱的互补项目推荐

在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。     

卷积融合文本和异质信息网络的学术论文推荐算法

针对交互数据稀疏和推荐多样性问题,基于卷积协同过滤推荐框架提出卷积融合文本和异质信息网络的学术论文推荐算法（WN-APR）。首先学习不同语义下用户和论文的多样化特征,缓解数据稀疏问题;然后基于外积设计不同语义特征相互增强的方式融合它们,并使用三维卷积神经网络代替二维卷积神经网络充分挖掘不同特征对性能的影响;最后改进贝叶斯个性化排序损失函数增强推荐多样性。在CiteuLike-a、CiteuLike-t数据集上的实验结果表明,相比于基线模型,WN-APR在准确率和多样性的四个指标上都有所提升。