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771.
在社交网络数据中,幂率分布是数据的基本规律,幂率分布的长尾部分数据有明显的稀疏性,长尾推荐一直是推荐系统的挑战,而冷启动、数据稀疏和覆盖率这些问题也是推荐系统的重要研究内容。通过分析数据幂律分布的特性,在研究社交网络个性化推荐方法的基础上,结合社交网络用户行为数据反映出来的幂律分布特性,通过极大似然估计数据幂律分布的标度值。结合幂率特性改进了相似度计算方法,提出了一种基于幂率特性的混合推荐方法 PowerLawCF。最后,使用新浪微博的用户签到数据进行对比分析,PowerLawCF算法的推荐效果有显著提升,提高了长尾推荐的效果,对推荐系统的数据稀疏性和冷启动问题解决效果较好,说明基于幂律分布特征的推荐方法在推荐系统中的应用有积极的效果。 相似文献
772.
软件缺陷预测通过预先识别出被测项目内的潜在缺陷程序模块,可以优化测试资源的分配并提高软件产品的质量。论文对跨项目缺陷预测问题展开了深入研究,在源项目实例选择时,考虑了三种不同的实例相似度计算方法,并发现这些方法的缺陷预测结果存在多样性,因此提出了一种基于Box-Cox转换的集成跨项目软件缺陷预测方法BCEL,具体来说,首先基于不同的实例相似度计算方法,从候选集中选出不同的训练集,随后针对这些数据集,进行针对性的Box-Cox转化,并借助特定分类方法构造出不同的基分类器,最后将这三个基分类器进行有效集成。基于实际项目的数据集,验证了BCEL方法的有效性,并深入分析了BCEL方法内的影响因素对缺陷预测性能的影响。 相似文献
773.
针对算法设计与分析课程教学中面临的学生之间水平参差不齐的问题,进行面向不同层次学生的教学改革措施探索。以南通大学为例,提出一系列教学改革措施,主要包括突出学习重要性、优化教学内容、引导学生自主学习、建设算法题库、成立程序竞赛协会、组织习题研讨课和采用板书为主的教学手段。 相似文献
774.
针对传统企业管理绩效评价指标设计偏重局部而忽略整体、评判标准滞后于组织变化等弊端,利用耗散结构理论从熵增和涨落两方面分析了企业管理的实质,并基于此设计了企业管理绩效的多层评价指标体系.在确立指标体系的基础上,结合改进熵值法进行定量计算.并结合实例进行了验证,取得了满意的效果. 相似文献
775.
基于模板匹配的目标跟踪应用中,常见的一个问题是相似性度量值受噪声影响较大.为解决这个问题,提出了一种新的相似度量方法.通过采用距离加权、模板更新以及局部匹配的方法,提高了在不同光照条件及变形情况下跟踪算法的鲁棒性.对原算法和改进算法进行了对比实验,结果表明改进后的算法在存在严重遮挡的情况下,仍能准确地跟踪到运动目标.将mean-shift跟踪、基于子空间分解的粒子滤波跟踪及基于改进的模板匹配跟踪进行了比较,实验结果表明改进后的算法实现简单,跟踪性能与其他两种跟踪算法相近. 相似文献
776.
在目前的防治煤矿自燃技术中,最广泛使用的是阻化剂技术,即在煤炭表层覆盖一层阻化剂,以达到减少煤层表回氧化反应防止自燃的目的。 相似文献
777.
基于纳米磁珠技术的新型微全分析DNA芯片的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在微全分析系统的研究中,样品提取及DNA分析技术是非常重要的一个环节.也是目前国内外研究的热点之一.文中介绍了一种新型的基于单芯片的样品制备和扩增方法.采用多层微加工技术制作SU-8模具,通过注模成型,制作出有立体微柱结构的PDMS(聚二甲基硅氧烷)芯片,在芯片微池内填充超顺磁性磁珠,利用固相提取(solid phase extraction,SPE)法,将细胞裂解、DNA提取、PCR反应等功能集成在一个PDMS芯片上.整个流程快速有效,操作简便且易于芯片系统集成,提取产物可以不必洗脱,直接作为下一步PCR反应的模板,在同一芯片上进行扩增反应,实现了样品预处理、DNA提取和PCR扩增的集成. 相似文献
778.
论文对WPKI的关键技术进行研究与分析,提出了一个基于椭圆曲线密码体制的WPKI模型,讨论了椭圆曲线加密算法的核心算法,并对算法提出了改进,比较了新旧两种算法的效率,得出了新算法更有效的结论,验证了这个WPKI模型的可行性。 相似文献
779.
分别从宏观和微观角度研究磁场对各向同性磁流变橡胶摩擦性能的影响.搭建了磁流变橡胶的摩擦实验平台,在外加磁场下进行滑动摩擦实验.实验结果表明,磁流变橡胶在轻载且低速条件下,摩擦系数随正压力增大呈减小趋势,而且磁场会使得磁流变橡胶表面的摩擦系数减小,且减小趋势随羰基铁粉体积比的增加呈现非线性变化,当羰基铁粉体积比为10%、正压力为0.25N、磁场强度为250 mT时,其摩擦系数变化最大,减小约25%.通过金相显微镜进一步观测施加磁场前后的磁流变橡胶表面,检测表明磁场使得羰基铁粉在磁流变橡胶表面产生聚集,从而使其表面材料属性及微结构发生变化,该变化是促使磁流变橡胶的摩擦性能发生改变的重要原因. 相似文献
780.
异构缺陷预测(heterogeneous defect prediction,HDP)在具有异构特征的项目间进行缺陷预测,可以有效解决源项目和目标项目使用了不同特征的问题.当前大多数HDP方法都是通过学习域不变特征子空间以减少域之间的差异来解决异构特征问题.但是,源域和目标域通常呈现出巨大的异质性,使得域对齐效果并不好.究其原因,这些方法都忽视了分类器对于两个域中的同一类别应产生相似的分类概率分布这一潜在知识,没有挖掘数据中包含的内在语义信息.另一方面,由于在新启动项目或历史遗留项目中搜集训练数据依赖于专家知识,费时费力且容易出错,探究了基于目标项目内少数标记模块来进行异构缺陷预测的可能性.鉴于此,提出一种基于同步语义对齐的异构缺陷预测方法(SHSSAN).一方面,探索从标记的源项目中学到的隐性知识,从而在类别之间传递相关性,达到隐式语义信息迁移.另一方面,为了学习未标记目标数据的语义表示,通过目标伪标签进行质心匹配达到显式语义对齐.同时,SHSSAN可以有效解决异构缺陷数据集中常见的类不平衡和数据线性不可分问题,并充分利用目标项目中的标签信息.对包含30个不同项目的公共异构数据集进行的实验表明,与目前表现优异的CTKCCA、CLSUP、MSMDA、KSETE和CDAA方法相比,在F-measure和AUC上分别提升了6.96%、19.68%、19.43%、13.55%、9.32%和2.02%、3.62%、2.96%、3.48%、2.47%. 相似文献