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张磊 《数码设计:surface》2021,(6):36-36
跨境电商业务的发展迅猛,个性化的用户数据智能访问需求越来越高,传统型跨境电商系统在大规模用户访问时,含有准确性较差,语义匹配和多维索引编码相互结合的方法可实现对数据库智能访问方法的优化。通过构建跨境电商数据模型,可为数据库的智能访问提供模型建设的有效依据。基于此,文章以文献对比法和理论分析法,针对用户数据智能访问中存在的不准确性问题,选取多维索引树编码方式对其进行优化设计,实现对数据库智能化访问。结果得出,采取上述方法,所提方法的查全率较高,且查准率要处于较高的水平。 相似文献
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针对电力市场用户群庞大,交易过程中售电套餐选择困难的问题,在Spark环境下设计了一种售电套餐推荐方法,同时也解决了售电套餐推荐过程中在大数据环境下的可扩展性及实时性问题。首先,计算出每个套餐属性的权重值,从而计算得到售电套餐综合相似度。然后,计及用户和套餐两方面提出一种售电套餐推荐方法,实现售电套餐的精准推荐。实验表明,提出的推荐方法能够明显提高推荐的准确度,并且在分布式环境下具有良好的推荐效率和可扩展性。 相似文献
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潘志浩 《中国石油和化工标准与质量》2018,(5):74-75
断陷盆地的油气勘探,对各种类型储层的研究是必不可少的,而湖盆沉积的各种储集层,主要表现为各种扇,包括扇三角洲,浊积扇、滑塌扇等。为了寻找优质的扇体储集层,就必须对扇体的沉积相带开展仔细研究。在划分沉积相方面,应用最为广泛的技术就是地震属性分析技术。本文主要讲述了在具有三维地震资料的情况下,综合应用地震属性分析技术成功地划分了沉积相和沉积微相,对扇体的岩性和物性都有较好的预测,为后续的油气勘探提供了技术支持。 相似文献
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通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。 相似文献
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针对目前全国开展的农村土地承包经营权调查的主要生产环节,包括数据采集、图形制作、属性录入等工序,基于Auto CAD平台,采用C++语言进行了二次开发,实现了对承包地块、界址点、界址线等要素属性值的自动提取、批量赋值和修改,方便了外业生产,提高了工作效率,有一定的实用价值。 相似文献