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针对传统协同过滤推荐算法不适用于情景因素,严重影响用户行为的这类场景,提出一种融合情景的推荐算法,并将该算法应用于美食推荐。首先,运用由情景属性构造向量表示情景,将情景信息作为一个重要因素添加到兴趣模型中,从而产生U-I-C兴趣模型。根据用户在不同情景下使用方式的不同,重新创建当前用户与各情景相对应的子用户,得到以情景作为标识的用户-项目评分矩阵。针对融合情景的兴趣模型易产生数据稀疏问题,设计利用改进的W-SlopeOne算法对未知评分进行填充;并通过对相似度公式进行优化,进而更加准确地找到当前用户的近邻,为用户提供更加有效的推荐服务。最后,通过实验验证该算法的有效性。 相似文献
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PP/PET共混体系及其合金纤维的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
用增容剂PP-g-AA增容PP/PET共混体系。研究了增容剂含量、共混物组成、共混时间、共混温度以及螺杆转速对PP/PET相形态的影响。结果表明:增容剂的加入大大改善了PP/PET两相间的相容性,并且增容剂的添加量有一最佳值,为PET质量的50%。随着PET含量的增加,分散相的尺寸有所增加。共混温度和共混时间均有一最佳值。随着螺杆转速的提高,分散相的尺寸减小,分布趋于均一,相容性也得到改善。另外,还制备了PP/PET合金纤维,对其表面处理后以及断面SEM观察均表明分散相PET原位成纤,这些微纤提高了合金纤维的力学性能。测试了合金纤维的力学性能,发现组分比为90/10/5时,合金纤维具有最好的力学性能。 相似文献
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