基于相似度传递的协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中应用较广的算法之一。随着用户数量及项目数量的增加,数据的稀疏问题成为影响个性化推荐质量的重要因素。为此,提出一种基于相似度传递的协同过滤算法。该算法能使大于阈值的用户相似度在有限路径长度上传递,增加可用于计算推荐值的用户最近邻居的数量,减少数据稀疏问题的影响,提高推荐质量。     

利用模态声发射技术监测飞机主结构件的日历损伤

研究了腐蚀特别是点腐蚀过程产生声发射(AE)的源机制及AE信号特点,推导了AE信号幅度与腐蚀深度及频率的关系,并说明该关系对利用AE技术监测腐蚀损伤的意义。论述了利用模态声发射(MAE)技术识别腐蚀AE信号的理论根据,介绍了利用MAE技术对飞机主结构件日历损伤进行评估的方法。基于试验获得的航空用铝合金材料在加速腐蚀过程中的声发射信号与腐蚀损伤的关系对研究材料损伤程度与声发射强度之间的内在联系有重要意义。试验表明,腐蚀能远在被肉眼发现之前即可很方便地用AE仪器检测,利用AE技术探测早期腐蚀、研究腐蚀发展规律、监测和评估腐蚀损伤具有极其良好的应用前景。     

Improving memory-based collaborative filtering via similarity updating and prediction modulation

Memory-based collaborative filtering (CF) makes recommendations based on a collection of user preferences for items. The idea underlying this approach is that the interests of an active user will more likely coincide with those of users who share similar preferences to the active user. Hence, the choice and computation of a similarity measure between users is critical to rating items. This work proposes a similarity update method that uses an iterative message passing procedure. Additionally, this work deals with a drawback of using the popular mean absolute error (MAE) for performance evaluation, namely that ignores ratings distribution. A novel modulation method and an accuracy metric are presented in order to minimize the predictive accuracy error and to evenly distribute predicted ratings over true rating scales. Preliminary results show that the proposed similarity update and prediction modulation techniques significantly improve the predicted rankings.     

基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐

文中提出了一种基于内容预测和项目评分的协同过滤推荐算法，根据基于内容的推荐计算出用户对未评分项目的评分，在此基础上采用一种基于项目的协同过滤推荐算法计算项目的相似性，随后作出预测。实验结果表明，该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏的情况，同时运用基于项目的相似性度量方法改善了推荐的精确性，显著提高推荐系统的推荐质量。     

微波辅助提取苦杏仁甙的工艺研究

以无水乙醇为溶剂,采用微波辅助法提取苦杏仁中的苦杏仁甙,以高效液相色谱法（HPLC）定量测定苦杏仁甙的提取得率,采用正交试验考察了料液比、提取时间、提取温度对苦杏仁甙提取得率的影响,确定了微波功率为500W条件下的最佳提取工艺条件为料液比1：6,提取温度75℃,时间15min,提取2次,苦杏仁甙的提取得率为4.09。     

微波辅助提取牡丹皮中的酪氨酸酶抑制剂

以提取物产率及其对酪氨酸酶的相对抑制率为评价指标,进行了微波辅助提取牡丹皮中酪氨酸酶抑制剂的工艺研究。得到了最佳提取工艺条件:牡丹皮粒度为0.45 mm,以体积分数为70%的乙醇为提取剂,乙醇与牡丹皮的质量比为8∶1,微波450 W提取6 min,重复提取2次。提取液经活性炭脱色、真空浓缩、真空干燥后得浸膏,产率约22.8%,对酪氨酸酶的相对抑制率为82.8%。与直接加热提取法进行了比较,结果表明,微波辅助提取时间由90 min缩短至6 min,提取物产率由19.7%提高至22.8%,对酪氨酸酶的相对抑制率由77.2%提高至82.8%。     

芦柑皮黄酮类物质的微波辅助提取及其抗氧化活性研究

对微波辅助提取芦柑皮黄酮类化合物及其抗氧化活性进行了研究。通过单因素及L9（34）正交试验,得到最佳提取条件：m（芦柑皮）/m（乙醇溶液）=1∶25,提取功率280 W,提取3次,每次80 s,80%的乙醇溶液。按此最佳方法总黄酮提取率为（1.626±0.011）g/100 g。同时还研究提取物对羟自由基、超氧阴离子自由基的清除作用,以及对小鼠的肝组织脂质过氧化的抑制作用,其半抑制率浓度分别为16.713 g/L、421.534 g/L和5.528 g/L。研究表明：微波辅助提取能很好的应用于黄酮类物质的提取,芦柑皮黄酮类物质具有强的抗氧化活性。     

基于信任模型填充的协同过滤推荐模型

针对传统协同过滤模型中存在的数据稀疏性问题,提出一种基于信任模型填充的协同过滤推荐模型。对信任属性进行研究,通过建立信任模型对评分矩阵进行预填充以提高数据存储密度,利用相似性模型分别从项目和用户属性的角度度量项目相似性,通过自适应协调因子协调处理两方面的相似性度量结果,获得最终的项目预测评分,基于不同的数据集进行实验验证,结果表明,在不同的数据集中,与传统的协同过滤模型相比,该模型能够有效地处理评分矩阵的数据稀疏性问题,提高系统评分预测的准确度,平均改进程度为8%。     

软件相似度在成本估算中的应用

准确的成本估算是项目管理的重要内容之一,基于类比的估算是项目成本估算的一种重要方法,估算的准确性与相似项目的选择有着直接的关系。鉴于此,对软件项目的相似度进行研究。将语句相似度的思想用于软件相似度的计算,首先对数据集中的缺失值进行处理,然后计算项目各属性之间的相似度,针对不同的属性取值类型采用不同的方法进行计算,最后将各属性间的相似度进行加权平均得出项目间的相似度。将该方法应用于USP05-FT项目集进行成本的估算。实验结果表明:通过选择合适的相似度进行近邻的选择,评估的平均准确性可以达到85%以上。     

基于项目特征模型的协同过滤推荐算法

提出一种基于项目特征模型的协同过滤推荐算法.首先根据项目特征属性建立项目特征相似模型,在此模型基础上根据特征相似项目和用户评价相似项目,计算项目之间的综合相似度,弥补了以往协同过滤推荐算法在新项目推荐方面的不足.试验结果表明,该方法不但可以有效地改善传统协同过滤算法中新项目的冷启动问题,而且确实提高了推荐系统的推荐精度.