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协同过滤推荐技术和基于商品属性的推荐技术是比较流行的个性化推荐方法,但是前者存在数据稀少和新对象问题,后者也存在无法挖掘用户潜在兴趣的问题.本文采用基于区域用户的相邻用户进行数据评分的矩阵填充,并采用商品之间的关联规则应用和解释来向用户推荐产品.测试表明,本方法解决了新商品的问题,并且在推荐的准确度、新颖性和覆盖度上有了较好的效果. 相似文献
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近年来,深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功,在零售、金融、安全、自动驾驶等行业得到了广泛的应用。本论文提出了一套在复杂场景条件下可行有效的卷烟烟盒图像识别框架,利用深度学习技术实现营销活动或陈列活动中的卷烟烟盒图片的自动化识别。本论文提出的框架包含基于可见区域实例分割的烟盒位置检测、烟盒区域正则化和烟盒规格识别几个关键性步骤,构建了鲁棒性强、精确度高的卷烟烟盒图像识别方法。在大规模测试数据集上,其中包括陈列条件、拍摄条件等外部环境影响造成烟盒图片模糊、角度大、遮挡、玻璃反光、部分遮挡、随意摆放,以及部分不同规格的烟盒图像外观差异微小等场景,本论文的方法都表现出了稳定的识别能力,平均识别精度超过95%,达到了在实际应用场景大规模推广使用的条件。 相似文献
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大规模雪场景的真实感实时绘制在虚拟现实、雪灾的预防和救援、军事仿真及游戏设计等领域有着广泛的应用价值,但现有方法难以同时生成大规模动态雪场景的积雪及飘雪效果.为此提出并实现了一种交互式大规模雪场景建模与实时绘制的新方法.为了精细地模拟场景的积雪效果,提出一种基于视点的自适应降雪遮挡图模型,能在实时更新地物的遮挡关系的同时大大减少大规模雪场景中积雪的计算量,并提高了计算精度;对于场景的飘雪,采用一种基于视点的雪粒子分层建模技术来减少雪粒子数量,将视点变换及降雪粒子系统移至GPU中进行加速计算;采用动态多旋转纹理来模拟飘落雪花的形状以增加其真实感;采用几何与纹理混合绘制的方式来减少大场景的复杂度.最终成功地实现了野外和城市两个大规模雪场景的实时漫游,在场景中可看到压雪累累的树枝雪挂景象及轿车上厚厚积雪等冬天美景. 相似文献
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