基于项目簇偏好的用户聚类算法

传统算法基于用户项目评分矩阵来进行推荐,存在冷开始、稀疏性等问题,邻居相似性只鉴于用户共同评价的项目,没有考虑项目本身的属性关系;在整个用户空间搜寻最近邻居,实时性差。针对这些问题,提出基于项目簇偏好的用户聚类算法,首先基于项目属性特征对项目进行聚类,然后再利用用户对项目簇的偏好对用户进行聚类,最后在和目标用户最相似的几个聚类中搜寻邻居用户,从而压缩搜寻空间,提高了搜寻速度。实验表明,该算法通过降低稀疏性、冷开始等问题,增强实时性,提高预测精度。     

典型工况下动力总成悬置系统动态振动位移分析

通过对动力总成悬置系统的动特性进行理论分析,建立了典型工况下四点支撑式动力总成上关键点的数学振动模型。利用MATLAB/SIMULINK仿真技术模拟了动力总成上关键点在启动、制动、转向和稳态四种典型工况下的振动位移特性,为动力总成悬置系统和相关零部件的空间布置设计提供了参考。稳态工况下动力总成上边缘关键点的振动位移幅度在试验和仿真上基本一致,表明了仿真模型的可靠性。     

电子商务未来发展趋势

从早期将传统销售生搬硬套到因特网,到现在商家和客户随时随地交易,电子商务技术在短短二十多年得到了突飞猛进的发展,但电子商务仍然存在很多问题,这将影响电子商务的持续发展。要想电子商务发展的越来越好,除了健全相应的法律法规、提高商家诚信等,关键有待提升电子商务应用技术。本文提出了一些构想,期望对电子商务未来发展有所启发。     

改进的协同过滤推荐算法

协同过滤是迄今为止个性化推荐系统中采用最广泛最成功的推荐技术,但现有方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑,时效性不足,而且推荐精度也有待进一步提高。鉴于此提出一种改进的协同过滤算法,针对用户近邻计算和项目评分的预测两个关键步骤,提出基于项目相关性的用户相似性计算方法,以便邻居用户更准确,同时在预测评分的过程中增加时间权限,使得接近采集时间的点击兴趣在推荐过程中具有更大权值。实验结果表明,该算法在提高了推荐精度的同时实现了实时推荐。     

非线性组合的协同过滤推荐算法

协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性;同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性。针对这些问题,提出一种非线性组合的协同过滤算法,改进基于项目属性、用户特征的邻居相似性计算方法,获得更加准确的最近邻居集;初始预测评分填充矩阵,以增强其稠密性;最终预测评分增加时间权限,使用户最新兴趣权重最大。实验表明,该算法通过有效降低稀疏性、冷开始和实现实时推荐,提高了预测精度。     

智能多点温度测量系统的设计与制作

本文介绍在现代社会中经常使用的智能多点温度测量系统的设计及制作,主要基于AT89C51单片机、C语言和DS18B20传感器的多点温度测量系统设计及其在Proteus平台下的仿真,该系统线路简单、硬件成本低,具有较好的应用前景。此外,介绍了DS18B20的特性,分析了系统的硬件结构及软件设计,最后提出使用相关注意事项。