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目前,大多数推荐系统都具有评分数据稀疏性的问题,它会限制模型的有效性。而用户对于某件商品撰写的评论中隐含了很多信息,对评论文本进行情感分析并提取关键的因素来用于模型的学习,可以有效地缓解数据稀疏问题,但仅使用评论数据而忽略了评分数据的主要因素会影响推荐精度。对此,为了进一步提高推荐精度,该文提出一个评论文本和评分矩阵交互(RTRM)的深度模型,该模型能够提取评论文本和评分矩阵的深层次特征,并结合它们进行评分预测;其次,通过使用预训练的Electra模型得到每条评论的隐表达,并结合深度情感分析及注意力机制实现从上下文语义层面对评论文本的分析,解决了短文本的语义难以分析的问题;同时,在融合层模块中,用户(物品)评论和评分矩阵进行交互,最终预测出用户对商品的评分;最后,在6组数据集上,采用均方误差(MSE)进行性能对比实验,实验结果表明该文模型性能优于其他系统,且平均预测误差最大降低了12.821%,该模型适用于向用户推荐精确的物品。 相似文献
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掩埋双pn结(BDJ)光探测器的波长及光谱响应度定标曲线与温度有关,因此在环境温度发生变化时需要对器件的定标曲线进行温度校准,以提高器件测量波长和光功率的精度.文章对BDJ光探测器的温度特性进行了研究,在不需要另外附加温度传感器的情况下,直接利用BDJ自身的浅结测量温度,通过matlab编程,能够插值计算出某温度下的波长及光响应度定标曲线,能有效地消除环境温度变化对波长及光功率测量的影响,使器件更具有实用性.数值分析结果表明,经温度校准后,波长及光响应度定标曲线的误差均在5%以内. 相似文献
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基于高相干点进行相位分析,才能有效保证地基SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)形变测量的准确性。在差分干涉测量领域中,广泛使用幅度离差法,可以有效地选择出岩石、建筑物等PS(Permanent Scatterer,永久散射体)点作为高相干点,但对于植被边坡,采用该方法选择出高相干点数量较少,不利于差分干涉处理。在星载SAR领域,普遍采用StaMPS方法解决植被边坡的高相干点选择问题。本文探索了StaMPS方法在地基SAR领域的适用性,提出采用非PS点来计算相干系数门限,并引入DS(Distributed Scatterer,分布式散射体)选择技术,进一步提高了高相干点的数量。对一处植被边坡的实验结果表明,相比于幅度离差法和StaMPS方法,改进方法在提高高相干点数量的同时,有效保证了其相位质量。 相似文献
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完全基于边缘信息的目标靶快速分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速准确地分割提取目标靶,实现实时处理要求,提出了完全基于边缘信息的目标靶快速分割算法。首先采用基于邻域权值的非极大值抑制法细化Canny算子检测的边缘,并引入断点检测思想,通过构建追踪区域实现断点边缘追踪及连接,而后通过设置四向扫描长度总阈值,对边缘像点实行四向同步扫描填充,最终实现目标区域的准确分割。实验结果表明:相比其他分割算法,本文算法在分割正确率上具有较大优势,且采用较强的并行运行策略,提高了运行效率,达到了目标靶分割提取的实时性要求。 相似文献
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介绍了一种基于稀疏MIMO(Multiple Input and Multiple Output)阵列的340 GHz三维成像系统.系统采用水平放置的4发16收稀疏MIMO阵列配合垂直维的聚束扫描实现方位维的高分辨成像,每个发射通道的波形为16GHz带宽的线性调频连续波信号,通过脉冲压缩实现距离维的高分辨.测试结果表明,在4 m的探测距离(光程)上,成像系统方位向、垂直向和距离向的分辨率分别达到14 mm、10 mm和12 mm,通过对人体隐藏枪支的三维成像实验验证了系统对人体携带危险品的探测能力. 相似文献
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