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基于标签和协同过滤的个性化资源推荐 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的协同过滤算法以用户评分体现用户兴趣偏好及资源相似度,忽视了用户、资源自身的特征,并且对稀疏数据和新资源的推荐质量明显下降。在Web2.0时代下,标签可被用户依个人偏好进行自由资源标注。因此,提出了基于标签和协同过滤的推荐算法。其基本思想是将标签作为体现用户兴趣偏好和资源特征的信息,依据用户、标签及资源的多维关系生成用户及资源的标签特征向量,并计算用户对资源的偏好程度和资源相似度,然后基于用户的历史行为预测用户对其他资源的偏好值,最后依据预测偏好值排序产生Top-N推荐结果。通过与传统的协同过滤算法的比较,验证了本算法能有效缓解数据的稀疏性,解决推荐的冷启动问题,提升推荐的准确性,获得更好的推荐效果。 相似文献
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以信号线跨分割现象为切入点,探讨高速PCB传输线互连设计方法。先用有限元法仿真计算S参数,然后通过矢量拟合(VF)方法提取等效电路参数,最后分析不同结构参数对高速数字信号完整性(Si)的影响。 相似文献
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将线状排列的放射性点源模型置于新、旧床托上,在无负荷、带负荷状态下分别进行SPECT/CT采集,进行SHECT/CT同机图像融合处理,然后用图像剖面定量软件分析SPECT与CT融合图像偏差程度.结果显示,采集床上无重量负荷时同机图像融合配准非常准确,两种图像中心偏移仅(1.37±0.96)mm.加载25 kg重量负荷后床位移动过程中Y轴会出现偏差,新、旧床托上模型的SPECT与CT图像中心的偏移分别为(2.21±1.32)mm、(3.26±1.52)mm.两者差异有统计学意义(P<0.05).两种床托在25 kg负荷与零负荷时,同机融合图像的偏离均有显著差异(P<0.05),最大偏差6.0 mm.表明在负荷状态下床位变化可导致SPECT/CT同机图像融合配准的偏差,影像图像融合质量. 相似文献
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陈谊 《计算机工程与设计》2003,24(9):11-13,31
在分布式虚拟环境(DVE)中,各节点的时间和事件处理顺序的不一致,将严重影响仿真结果。为解决这些不一致问题,分析了DVE中不一致问题产生的原因,给出了一种软件时钟同步的方法,解决了时间一致性问题;提出了一个基于回调滞后的事件定序新算法,解决了因网络延迟而造成的事件处理顺序的不一致问题。将这些方法初步应用于分布交互仿真系统一综合仿真系统(Synthetic Simulation Sysem,SSS)中,系统的运行结果证明了这些方法的有效性。 相似文献
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市政污水处理厂运行中,常见氨氮超标问题,影响处理效果。因此,深度分析此课题,提出有效的应对手段,有着重要的意义。针对污水处理厂出水氨氮超标问题,结合实际案例,做了简要分析,并提出了处理策略。 相似文献
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一致性问题是分布式虚拟环境中的基本问题。该文分析和总结了分布式虚拟环境中不一致问题产生的原因和将导致的结果,提出用面向对象方法中的对象-属性-事件机制解决实体状态的一致性问题,用软件时钟同步的方法解决时间一致性问题。提出了一个基于回调滞后的事件定序算法,用于解决事件处理顺序的一致性问题,用坐标转换的方法解决空间一致性问题。将这些方法初步应用于一个分布交互仿真系统-综合仿真环境中,系统的运行结果证明了这些方法的有效性。 相似文献
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