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提出了一种基于置信区间上界算法的多目标优化推荐算法.该算法可以在保证预测精准度的基础上有效地避免马太效应,并提高推荐系统对长尾物品的挖掘能力.采用Ya Hoo的新闻推荐数据集对算法进行了实验和评价,实验结果表明:多目标优化推荐算法能够在预测准确率较高的情况下,有效地解决长尾物品发掘问题,避免马太效应,提高推荐系统的精度和广度. 相似文献
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风力机翼型绕流对整机性能以及气动噪声水平具有重要的影响.采用大涡模拟与Ffowcs Williams-Hawkings(FW-H)方程相结合的方法,求解风力机翼型的非定常流场及远场气动噪声.通过本征正交分解(POD)方法提取翼型在8°攻角下的涡量流场模态.模态结构表明,尾缘涡团和层流分离泡是翼型主要流动的非定常特征.通... 相似文献
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随着移动社交网络的迅速发展,如何从海量带有时间属性和地理位置属性的短文本信息中快速查询到有效信息具有重要意义.社交网络环境下传统短文本查询算法忽略时间维度,并且在海量数据下无法满足用户快速响应的需求.针对以上问题,提出一种社交网络环境下并行短文本查询算法.提出的算法设计了基于MapReduce模型下的查询框架,该框架使用了基于滑动窗口下的多版本时空索引(MVSTR-tree),保证了查询过程中融合了时间和空间属性,实现了对海量数据高效查询的目标.最后,通过真实数据集的实验证明该算法能有效缩短查询时间. 相似文献
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