一种车道导航的方法

本文发明了一种车道信息导航的方法。该方法首先从导航路线的引导信息中提取车道信息,然后根据目标引导点和关联引导点之间的位置关系,向用户推荐最合适的车道。     

融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型

推荐系统的目的是解决“信息过载”的问题,然而目前的研究方法大多利用用户和商品信息对用户兴趣进行建模,没有同时利用知识图谱构建用户模型来增强推荐系统的性能,因此提出了融合知识图谱和评论文本的个性化推荐模型。首先,通过不同类型的知识图谱分别关联用户项目和用户评论文本,扩展用户的兴趣和提取评论文本中的实体;其次,通过构造用户兴趣网络得到带有用户兴趣偏好的兴趣特征;然后,通过构造画像模块和情感模块的画像网络提取到带有用户情感倾向的画像特征;利用决策层进行点击率预测。最后在Amazon数据集上进行了实验比较,对所提模型的性能进行了评估,并与目前的融合知识图谱和评论文本的推荐模型进行比较,验证了所提模型的有效性。     

改进的协同过滤推荐算法

传统的选修课系统存在结构性的不足和缺憾,为了避免高校学生盲目的选择选修课程,本文利用改进的协同过滤算法对高校学生进行个性化的选课推荐.本文首先介绍了两种推荐算法,并着重介绍基于协同过滤的推荐算法,并分析了两种算法的优缺点,最后针对协同过滤算法的数据稀疏性问题,提出了一种改进的协同过滤算法,即在协同过滤中加入基于内容的因素来解决这个问题.这种改进的协同过滤算法避免了传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题,以学生为本推荐适合学生的课程,满足学生学习的个性化要求.     

公共图书馆书目推荐工作现状及对策研究

全民阅读活动广泛开展以来,读者对书目推荐的需求更加强烈.当前,基层公共图书馆在书目推荐上存在一定的形式化倾向,读者参与度不足、宣传实效性欠缺、人才专业性不够.因此,应提升读者推荐力度、深层揭示图书信息、改良传统推荐手段、整体策划激励引导、打造个性专业化定制书目等多种方式多管齐下,不断提升书目推荐的针对性和有效性.     

Effect of cooking on total vitamin C contents and antioxidant activity of sweet chestnuts (Castanea sativa Mill.)

In this work the total vitamin C contents (ascorbic acid + dehydroascorbic acid) and antioxidant activity of raw and cooked chestnuts was evaluated. The vitamin C contents of raw chestnuts varied significantly between the different cultivars (cv) studied and it varied from 400 mg/kg dry weight (cv Lada) to 693 mg/kg dry weight (cv Martaínha). The different cultivars behave differently during the cooking process concerning the loss of vitamin C. A significant decrease in the vitamin C content of the chestnuts was observed, 25–54% for the boiling process and 2–77% for the roasting process. Boiled and roasted chestnuts can be good sources of vitamin C since it may represent 22.4%, 16.2%, 26.8% and 19.4%, respectively, of the recommended dietary intake for an adult man and woman. The cooking process significantly changed the antioxidant activity of the chestnuts. A difference was observed between the cultivars during the cooking processes, concerning the antioxidant activity. For the raw chestnuts the variation in vitamin C content of the chestnuts explains 99% of the antioxidant activity variation but for the roasted and boiled chestnuts this percentage significantly decreases to 51% and 88%, respectively. Although a high antioxidant activity is still present in the cooked chestnuts, the cause for this antioxidant activity is less dependent on the vitamin C content of the chestnuts, probably due to the conversion of ascorbic acid to dehydroascorbic acid. The increase in gallic acid during the cooking process, presumably transferred from the peels to the fruit, also contributes to the high antioxidant activity observed for the cooked chestnuts.     

竖向加速度设计反应谱研究

鉴于我国《建筑抗震设计规范》（GB 50011-2010）未给出竖向加速度反应谱表达式这一现状,本文收集292组美国地区的强震记录,研究了各种地震环境下不同结构阻尼比对谱比取值（V/H）的影响,针对场地等单一影响因素统计得出谱比平均值并采用遗传算法进行最优拟合。以场地因素上的拟合谱比为基准谱比,考虑震中距、阻尼等因素取修正以建立各地震环境下的谱比建议式。应用我国10抗震规范中水平加速度反应谱表达式和本文的谱比建议式,本文列举了一个示例地震环境,并推导出竖向加速度设计反应谱建议式,研究成果可供我国抗震规范参考。     

建筑师职业实践与国际建协职业实践委员会(UIA-PPC)

本文介绍了国际建协职业实践委员会(UIA-PPC)的发展沿革,并对建筑实践的职业主义推荐国际标准的主要内容及要点进行了介绍。作者以国际建协职业实践委员会(UIA-PPC)联席主席的视角,介绍了委员会的工作动向,并结合目前国际建筑职业实践的发展对如何成为一名执业建筑师,以及我国建筑职业实践所面临的挑战进行了论述。     

Window-Based Applications of TRC Databases: Structure and Internet Distribution

Thermophysical and thermochemical property data on organic compounds provide vital background information for scientific and engineering communities in both academic and industrial environments. The Thermodynamics Research Center (TRC) has collected an enormous amount of property data over the past 55 years. New advances in computer technology enable relatively large databases to have friendly communications based upon a PC Windows platform. Here we discuss the structure, upgrade procedures, and mechanisms for distribution over local PC networks and the Internet, with emphasis on three databases: TRC COMPOUNDS (Wincmp), SOURCE (WinSource), the archive of raw experimental data, and TRC TABLE (WinTable), the TRC collection of recommended data.     

面向服务计算的信任预测模型

大多数信任预测模型的动态自适应能力较弱,且服务计算环境下代理之间交互的安全性较差.为此,提出一种面向服务计算的信任预测模型(SOC-TPM).该模型结合人类认知行为,引入直接信任度、信誉推荐值、时间戳、历史交互记录等概念,通过创建动态信誉树对信誉关系进行建模,使信任预测模型更好地适应分布式计算环境.模拟实验结果表明,与Jφsang及Beth模型相比,该模型的信任预测准确度和平均相对误差分别提高了27％和47％.     

一种新的社会化相似度计算方法

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。