基于组合类别空间的随机游走推荐算法

传统的类别驱动方法只考虑类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构，而项目和类别对应关系复杂，其他信息容易被忽略。针对这个问题提出基于组合类别空间的随机游走推荐算法，更好地组织了项目类别信息、缓解了数据稀疏。首先，建立一个用哈斯图表示的项目组合类别空间，将项目和类别复杂的一对多关系映射成一对一的简单关系，并表示用户上下层次、同层次及跨层次的项目类别间的跳转；接着，定义组合类别空间的语义关系及链接、偏好两种语义距离，更好地定性、定量描述用户动态偏好的变化；然后，结合组合类别空间上用户浏览图的语义关系、语义距离、用户行为跳转、跳转次数、时序、评分等各种信息，利用随机游走建立用户个性化类别偏好模型；最后，根据用户个性化偏好完成基于用户的协同过滤项目推荐。在MovieLens数据集上的实验显示，与基于用户的协同过滤（UCF）、基于类别关联的推荐模型（UBGC和GENC）相比，所提算法推荐的F1-score提高了6~9个百分点，平均绝对误差（MAE）减小了20%~30%；与基于类别层次潜在因子模型（CHLF）相比，所提算法推荐的F1-score提高了10%。实验结果表明，所提算法在排序推荐上优于传统基于类别的推荐算法。     

细胞壁组分及酶活性与清见果实囊衣绵韧的相关性

以清见杂柑为研究材料,进行定点和定期的跟踪测定,探究清见果实囊衣中果胶类物质、纤维素、半纤维素、木质素含量和果胶甲酯酶、多聚半乳糖醛酸酶、纤维素酶活性在花后120～300 d的动态变化情况,及其与清见果实囊衣绵韧程度的相关性。结果表明：囊衣胞壁物质含量在成熟后期均有下降,多聚半乳糖醛酸酶和纤维素酶活性在后期处于上升趋势,果胶甲酯酶则相反;较高水平的水溶性果胶和低水平的木质素、纤维素、半纤维素有利于清见果实良好化渣性的形成;从花后210～300 d,细胞壁中多聚半乳糖醛酸酶、纤维素酶活性高低是决定囊衣质地绵韧程度的关键因子。     

套袋对清见橘橙果实蔗糖代谢的影响

研究6 种果袋对清见橘橙果实可溶性糖含量及蔗糖代谢关键酶活性的影响。结果表明：不同果袋对清见橘橙果实可溶性糖含量的影响不同,单层果袋显著提高了果实的可溶性糖含量。果实成熟时,套白色单层无纺布袋的果实蔗糖含量最高,套黄色单层袋和白色单层袋的果实果糖含量均最高,套白色单层袋的果实葡萄糖含量最高。单层果袋提高了果实中性转化酶（NI）、蔗糖合酶（SS）和蔗糖磷酸合酶（SPS）的活性,以无纺布袋最为明显,而双层果袋对NI、SS、SPS活性的影响在多数测定点差异不显著。酸性转化酶（AI）活性随着果实的成熟而降低,套袋对AI活性的影响不显著。综上可知,单层果袋通过提高NI、SS、SPS的活性来提高糖含量,因此清见橘橙宜选择具有一定透光率且色泽浅的单层果袋。