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目前推荐系统存在评论数据稀疏、冷启动和用户体验度低等问题,为了提高推荐系统的性能和进一步改善用户体验,提出基于聚类层次模型的视频推荐算法。首先,从相关用户方面着手,通过近邻传播(AP)聚类分析得到相似用户,从而收集相似用户中的历史网络视频数据,进而形成视频推荐集合;其次,利用用户行为的历史数据计算出用户对视频的喜好值,再把视频的喜好值转换成视频的标签权重;最后,通过层次分析模型算出视频推荐集合中用户喜好视频的排序,产生推荐列表。基于MovieLens Latest Dataset和YouTube视频评论文本数据集,实验结果表明所提算法在均方根误差和决策精度方面均表现出良好的性能。 相似文献
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为了适应智能家居系统分布性、动态性和协作性的特点,提出了一种基于多Agent的智能家居系统的构建方法.智能家居系统中的每个实体,如家庭联网设备、应用软件、甚至家庭用户本身都有与之相关联的Agent.家庭联网设备之间以及用户和家庭联网设备之间的交互和协作都通过与之相关联的Agent实现,构建智能家居系统的关键问题就是构建一个多Agent系统.利用多Agent技术构建智能家居系统,可以大大降低家庭联网设备对资源的需求和成本,易于实现家庭联网设备的即插即用,通过Agent的学习功能可以提高系统的智能性,所构建的智能家居系统具有良好的开放性和扩展性,易于标准化. 相似文献
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汽车FlexRay总线系统中消息的调度方法直接关系到整车通信实时性。针对FlexRay系统静态段固定分配时隙机制的不足,提出一种静态时隙动态分配的消息调度机制(SDAS),给出该机制下调度器的状态转换模型和运行算法,并定量分析各静态消息最坏响应时间;在对FlexRay帧结构设计基础上,以静态段时间碎片最小为目标,以消息可调度和通信周期有界为约束条件,建立了SDAS机制下相关网络参数的配置方法。实验仿真结果表明,与固定分配时隙相比,SDAS机制能有效提高消息实时性和带宽利用率。 相似文献
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聚类是无监督机器学习算法的一个分支,它在信息时代具有广泛的应用。然而,在多样化的聚类算法研究中,常存在密度计算需要指定固定的近邻数、需要提前指定簇数目、需要多次迭代完成信息叠加更新等问题,这些问题会让模型丢失部分数据特征,也会加大计算量,从而使得模型的时间复杂度较高。为了解决这些问题,受萤火虫发光和光信息传递、交流的启发,提出了一种萤光信息导航聚类算法(firefly luminescent information navigation clustering algorithm, FLINCA)。该方法由腐草生萤和聚萤成树两大模块构成,首先将数据点视作萤火虫,并采用自适应近邻数的方式确定萤火虫亮度,通过亮度完成萤火虫初步聚类,然后再根据萤火虫树进行簇融合,完成最终聚类。实验证明,与12种不同的算法进行对比,FLINCA在4个聚类benchmark数据集和3个多维真实数据集上表现出较好的聚类效果。这说明基于萤火虫发光和光信息传递的FLINCA算法在聚类问题中具有广泛的应用价值,能够有效解决传统聚类算法中存在的问题,提高聚类结果的准确率。 相似文献
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采用苏打压煮浸出工艺处理河南某白钨矿,为了使浸出渣中钨含量从原有的4%降至0.5%以下,探究了焙烧时间、碳酸钠浓度、压浸时间和搅拌速度对白钨矿浸出渣中钨损失率的影响。结果表明:在焙烧时间40 min、碳酸钠浓度160 g/L、压浸时间120 min、搅拌速度300 r/min、压浸温度205℃、液固比5∶1条件下,浸出渣中钨含量低于0.15%,基本实现了浸出渣中钨损失率的最小化,可为企业生产提供一定的参考价值。 相似文献