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目前,在推荐系统研究中,用户的隐式反馈,以及极度稀疏的数据,已成为影响协同过滤推荐效果的主要问题.针对这一现象,本文提出了深度学习协同过滤算法,先利用卷积神经网络,对用户-项目矩阵的隐层特征进行学习,再结合协同过滤,对用户-项目的交互信息进行建模,并将两种特征融合预测推荐列表.以众筹平台的数据为实验对象,比较模型中各参数对推荐效果的影响,并设计与基线方法的对比实验.实验结果表明:均匀采集负反馈,并在一定卷积层数的网络中,数据稀疏度越高,效果越好;对比基线方法,本文提出的算法在公开数据集(Yahoo!Movie)上取得了最好的推荐结果.本文提出的算法有助于提高众筹平台的融资成功率,同时也丰富了推荐系统的研究体系. 相似文献
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体育馆大多为所在地的标志性建筑。由于功能齐备,需求较全,建筑面积较大,照明要求严格,整个场馆除了主场地的高标准照明和众多工作场所的一般照明外,还有室外夜景照明、景观照明、装饰照明以及广告、标识照明等。本文结合都江堰体育馆的照明实例,对体育照明、室外夜景照明、照明节能、智能控制系统等在体育馆照明工程中所涉及的标准、要求和解决方案进行了研究。 相似文献
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针对传统增量式三维重建方法重建点云较稀疏的问题,在稀疏重建算法的基础上,提出了一种序列影像稠密三维重建方法。首先,使用强制特征选择机制选取稠密特征,通过光流跟踪特征点获取稠密同名点对;其次,为保证同名点精度,利用前后向判决策略剔除外点,并利用稀疏重建获取的相机位姿,采用基于对极几何约束优化同名点坐标的方法对跟踪点坐标进行优化;最后,通过基于相机位姿的深度滤波器恢复稠密点云,实现稠密三维重建。分别使用标准数据集和实测数据集进行实验,结果表明:提出的算法可精确估计相机位姿,同时可获取稠密三维重建,能广泛应用于工程实践。 相似文献
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目前对流动人口的管理仅停留在数据查询比对和简单统计上,缺少对数据的深层次分析,难以对决策指挥提供支持。针对流动人口的分析问题,提出了构建一个基于生物启发计算的智能分析系统,用于发现流动人口中各类人员的流动模式以及流动人口的趋势性问题,找出异常的流动信息和模式。该系统综合运用了前沿的生物启发计算技术——基于多层染色体基因表达式编程算法、重叠基因表达进化算法、基于概念相似度神经网络分类模型和层次距离计算的聚类算法搭建了一个警用流动人口的分析平台。同时根据实际需求,提出了一种新的基于智能分析结果的分级报警模型。实验表明系统具有较高的性能和实用性。 相似文献
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经过20余年的高速发展,特别是最近10余年乌江、澜沧江等多个特大流域梯级水电站群的集中投产,我国逐步形成了世界水电史上极其罕见的大规模互联水电系统.受持续攀升的系统规模、急剧增加的电站数目、形式各异的运行约束、复杂多变的调度需求等综合因素影响,大规模水电调度维数灾问题日益凸显,已成为制约我国能源高效配置的关键基础科学难题.为此,本文围绕我国快速发展的大规模水电系统,深入剖析了维数灾问题的产生根源,总结了国内外相关研究进展,提出了未来需要深入开展研究的方向建议,以期为我国水电调度理论发展提供有益参考. 相似文献
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