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通过对电梯井加压和不加压条件下电梯运行活塞效应引起的电梯井内、建筑空间及外界之间的气体流动规律分析,确定火灾条件下烟气是否会卷入前室的临界质量流率。研究结果表明,只对电梯井的一个开口集中加压时,加压质量流率达到临界质量流率以上,活塞效应就不会引起加压损失;对电梯井上下部都加压时,上下加压质量流率各在临界质量流率的一半以上,活塞效应才不会引起加压损失。对于现状条件下的大多数电梯,特别是多梯井,通过设计来防止活塞效应引起烟气卷入前室是可行的。 相似文献
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基于社交网络的推荐算法引入社交网络信息到协同过滤算法中来, 使得用户朋友的偏好能够影响用户本身的偏好 。这些算法需要用到用户之间的相似度信息。目前有两个流行的基于共同评分项目集的相似度计算函数(VSS、PCC)。在很多情况下, 由于用户间没有共同评分项目集, 故无法计算他们之间的相似度。为了解决这个问题, 提出了一种基于矩阵分解的新的社会化相似度计算方法。在真实的包含社交网络的数据集上进行实验验证, 该方法的性能优于几个经典的基于社交网络的协同过滤算法, 而且能够解决新用户的冷启动问题。 相似文献
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新闻网页和书签的推荐被认为是单类协调过滤问题。通常这类数据是相当稀疏的,仅仅一小部分数据是正例,在非正例数据中负例和没有标记的正例是混合在一起的,难以区分开来,因此,就如何解释非正例数据出现了歧义。为了解决该问题,提出了一种加权的带正则化的基于迭代最小二乘法的单类协同过滤算法。即通过对正例赋予权值1,负例赋予一个较小的正实数权值来反映数据的正负置信度。在两个真实的实验数据集上验证了该算法在性能上均优于几个经典的单类协同过滤推荐算法。 相似文献
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之前有关协同排序算法的研究没有充分利用数据集中信息的问题,要么只侧重于研究显式评分数据,要么只侧重于研究隐式评分数据,目前还没有人运用排序学习的思想把二者结合起来进行研究.针对之前研究的不足,在最新的扩展的少即是好协同过滤(xCLiMF)模型和最经典的变形的奇异值分解(SVD++)算法的基础上,提出了一种融合显/隐式反馈的协同排序算法MERR_SVD++来直接优化排序学习的评价指标ERR.在实际数据集上实验验证,与经典的xCLiMF、Cofi排序(CofiRank)、PopRec、Random算法相比,MERR_SVD++算法在归一化折损累积增益(NDCG)和预期的相关性排序(ERR)这两个评价指标下性能均提高了25.9%以上,而且算法运算时间与评分点个数线性相关.由于MERR_SVD++算法推荐精度高、可扩展性好,因此适用于处理大数据,在互联网信息推荐领域具有广泛的应用前景. 相似文献
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一种解决协同过滤系统冷启动问题的新算法 总被引:2,自引:1,他引:1
在基于矩阵分解的协同过滤算法中,新用户和新项目的冷启动问题是所面临的难点问题之一。通过运用基于K近邻的属性--特征映射的算法得到新用户和新项目的特征向量,解决了该类协同过滤算法所面临的冷启动问题。在真实的实验数据集上验证了该算法的有效性。 相似文献
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单类协同过滤(One-class collaborative filtering, OCCF)问题是当前的一大研究热点.之前的研究所提出的算法对噪声数据很敏感,因为训练数据中的噪声数据将给训练过程带来巨大影响,从而导致算法的不准确性.文中引入了Sigmoid成对损失函数和Fidelity成对损失函数,这两个函数具有很好的灵活性,能够和当前最流行的基于矩阵分解(Matrix factorization, MF)的协同过滤算法和基于最近邻(K-nearest neighbor, KNN)的协同过滤算法很好地融合在一起,进而提出了两个鲁棒的单类协同排序算法,解决了之前此类算法对噪声数据的敏感性问题.基于Bootstrap抽样的随机梯度下降法用于优化学习过程.在包含有大量噪声数据点的实际数据集上实验验证,本文提出的算法在各个评价指标下均优于当前最新的单类协同排序算法. 相似文献
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以协同机制创新为核心,突出人才培养在学校各项工作中的中心地位,改革人才培养模式,实现人才培养创新能力提升,是提高人才培养质量的关键举措。围绕树立人才质量意识,改革计算机类专业教学模式,汇聚、整合多方资源,并以顺德职业技术学院为例,探讨提高教学质量的途径及具体措施。 相似文献