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21.
一种基于社会化媒体和社会网络结构的混合推荐模型 总被引:1,自引:1,他引:0
近年来,社交网络的迅速发展为在线用户之间的沟通和交流带来极大便利,为良好的信息推荐服务提供了丰富的资源,与此同时也为个性化推荐带来了更为复杂的技术挑战.本文通过自然语言处理技术获取用户在社会化媒体(新浪微博)中的个性化兴趣标签信息,应用到自行设计开发的社会化阅读应用牛赞网中.进一步地,利用用户在牛赞网中的阅读行为和社交信息,结合用户的社会化媒体兴趣,提出了一种混合推荐模型.实验基于牛赞网中的实际数据集,并与基于用户的经典协同推荐模型进行了对比,结果表明,提出的模型在推荐性能的几个指标(AUC、准确率、召回率、多样性和新颖性)上都有很大的提高.最后,通过对牛赞网中几个典型用户进行进一步的案例分析后得出,混合推荐模型的最优参数需要根据不同社会化行为的用户进行调节. 相似文献
22.
大肠杆菌(Escherichia coli,E.coli)是表达异源蛋白的良好宿主,但常遇到蛋白表达产物不可溶的困难.在对来自星海链霉菌的卤化酶基因sinH进行大肠杆菌异源表达时,为克服蛋白表达产物可溶性低的问题,探讨了不同载体对蛋白可溶表达的影响.利用pET28a进行SinH表达时不能得到可溶的目标蛋白;使用含有泛素标签及内含肽的载体pHUIE实现了卤化酶蛋白SinH的可溶表达,但纯化后纯度不高;利用带有链霉菌分子伴侣蛋白基因的载体pET28a-SinH与pETcoco-pL1SL2在E.coli BL21(DE3)中共表达,在30℃,0.1mmol/L IPTG诱导条件下表达4h,成功获得大量可溶蛋白,使用亲和层析(Ni-NTA)纯化,获得了较纯的目标蛋白SinH,上述研究结果为在大肠杆菌中进行其他链霉菌蛋白的可溶表达提供了参考. 相似文献
23.
《世界博览》2014,(4):62-63
正拥抱真爱的文胸产品名:Ravijour Mood Up Bra标签:可穿戴没备、文胸1亮点:这是专为女士设计的智能可穿戴装备——Ravijour Mood Up Bra。该文胸具有完备的"测谎"功能,即当女生遇到心动男神的时候,文胸即刻自动从前面解开,Open到拆穿女生一切矜持的假象。好吧,该智能可穿戴设备内置了心跳感应装置,并通过蓝牙与手机上的APP进行通信,一旦检测到心跳超过某个特定的频率时,真爱就发生了。售价:概念新品获取通道:www.ravijour.com点评:没错这就是地地道道的日式设计,来自Ravijour公司的十周年敬献。别怪我没提醒你,这才是真正检验爱情的最佳礼物。 相似文献
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Yu Wang ;Zongliang Huo ;Huamin Cao ;Ting Li ;Jing Liu ;Liyang Pan ;Xing Zhang ;Yun Yang ;Shenfeng Qiu ;Hanming Wu ;Ming Liu 《科学通报(英文版)》2014,(29):3935-3942
This paper presents a 65-nm 1-Gb NOR-type floating-gate flash memory, in which the cell device and chip circuit are developed and optimized. In order to solve the speed problem of giga-level NOR flash in the deep submicron process, the models of long bit-line and word-line are first given, by which the capacitive and resistive loads could be estimated. Based on that, the read path and key modules are optimized to enhance the chip access property and reliability. With the measurement results, the flash memory cell presents good endurance and retention properties, and the macro is operated with 1-las/byte program speed and less than 50-ns read time under 3.3 V supply. 相似文献
27.
针对现有标签体系粒度粗和层级结构不明显的问题,提出了一种基于语义分析的自动化标签体系融合构建方法。该方法通过分析不同网站导航标签体系中标签的相似性,学习不同导航标签间的等同映射关系和上下位映射关系,进而融合不同网站的导航标签体系以得到细粒度且层级分明的标签体系。为了评估该方法在标签体系融合构建方面的精度,首次提出标签重合度和上下位关系重合度两个测试指标进行衡量。实验结果表明,与基于同义词林的标签体系融合构建方法相比,所提方法在标签重合度和上下位关系重合度上提升了5%以上,可以构建出精准有效且适应不同领域的标签体系,为构建精准的用户画像打下基础。 相似文献
28.
针对分类器链模型采用随机生成方式确定标签序列会极大影响分类器链性能的问题。通过共现分析技术深入挖掘标签间的潜在关系, 提出一种基于贪心算法和n-gram模型的两种标签序列优化策略以提升分类器链模型性能。基于贪心算法的策略通过计算和排序标签之间共现率来生成优化的分类器链标签序列, 而基于n-gram模型的策略则通过最大化标签之间条件概率来生成优化的分类器链标签序列。最后通过多个多标签基准数据集进行实验验证, 实验结果表明, 与当前流行的各种分类器链模型相比, 所提的两种策略很有竞争力, 可以明显提升多标签分类效果。 相似文献
29.
基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明:基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势:不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。 相似文献