协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

李四光大地之子光耀四方

李四光对地质事业的贡献不仅是组织工作,他还创立了地质力学,首次提出将力学理论引入地质构造和地壳运动研究中. 李四光,原名李仲揆.1956年4月,时任中华人民共和国地质部部长的李四光到北京地质学院[现为中国地质大学(北京)]作报告,主题是《地壳运动问题》. 其间,李四光将一个金属球套在自行车车轮的辐条上,当车轮旋转加速时,金属球从中心向边缘滑动,当转速变慢,金属球则从边缘滑向中心.用这个例子,李四光想说明一个道理:地壳垂直运动也受地球自转速度变化影响.     

着凉会导致感冒吗？

正A:大家应该从小就听长辈叮嘱,要当心吹风受寒引起感冒吧。其实,全世界的人都有类似的经验之谈。我国传统医学把感冒又叫做伤风,认为是感受风邪所致;日本直接把感冒称为风邪;而英语里的感冒则是着凉的意思(catch a cold)。不过,现代医学已经知道,感冒其实是由感染了感冒病毒而产生的症状(见《科学世界》2019年第7期"正确认识感冒和流感"),如果只是吹风     

开展大学生挫折教育的必要性和重要性

随着国内外形势的不断变化,当代大学生由于所处的特殊家庭、社会和学校环境,学习、生活条件相对优越,加之我们在过去的教育中忽视对他们进行意志磨练的教育,因此,不少学生在主观愿望与客观实际、理想与现实发生脱节造成挫折时,便惊慌失措,陷入长时间不良情绪的困扰而不能自拨,有的甚至会走入极端,造成严重后果。那么面对大学生诸多不如意的境况,大学生的挫折教育和抗挫折能力教育培养越发显得十分重要和必要。     

建筑电气设计的节能措施解析

在祖国基础设施建设蓬勃发展的今天,建筑面积的规模也是越来越大,为了应对能源危机,建筑电气设计的节能要求被重新提到了一个较高的高度。本文就建筑电气设计中的节能措施进行了研究,首先解释了建筑电气设计及其节能措施的概念,随后分析了我国目前的现状,最后对节能方面的原则和部分可行措施进行了列举。     

热轧带钢氧化铁皮拉伸开裂行为

采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和万能拉力试验机,研究了Q235-A带钢氧化铁皮的组织、结构及其开裂行为.结果表明,氧化铁皮的成分主要为Fe3O4、Fe2O3和Fe,含有少量的FeO,氧化层厚度比较均匀,约为10μm,结构致密且与基体结合较好.拉伸实验表明,随着应变的增加,裂纹条数增加呈先慢,后快,再慢的规律.应变达到0.05%时氧化铁皮开始出现裂纹,当应变在0.08%~0.10%范围内裂纹条数随应变增加非常明显,当应变超过0.10%时裂纹条数增加缓慢,应变超过0.15%时裂纹条数几乎不再增加.     

为什么能够在手指检测脉搏? 原理是什么?

正A:当你在医院接受检查时,医生有时在你的指尖夹上一个小夹子,就能知道你的脉率等信息。如果你使用智能手环或者智能手表的话,想必也用它监测过自己的脉搏吧。其实,这些设备的原理都是一致的,被称为"光电容积描记法"(Photoplethysmogram,PPG)。这个名字听起来可能不明所以,但其实并不复杂。简单地说,就是先发     

基于 LibSVM 的 CKSAAP 蛋白特征提取预测水稻蛋白质磷酸化位点

本文从swiss-prot中选取经过试验验证的水稻蛋白质磷酸化位点数据作为训练集合，应用蛋白质序列特征提取方法Composition of k-spaced residues pairs （CKSAAP），为利用SVM算法构建专门针对水稻蛋白质磷酸化位点的预测工具做准备。 CKSAAP方法利用在序列片断中残基的K个间隔距离的组成，进一步反映了残基之间的相关性。本文利用LibSVM软件包对已通过改进过得CKSAAP方法特征提取出来的数值特征对磷酸化位点进行预测，从而为之后构建水稻蛋白质磷酸化位点的预测工具做准备。结果表明，本文基于SVM和CKSAAP方法的水稻蛋白质磷酸化位点预测在丝氨酸，苏氨酸和酪氨酸的平均预测准确性为80．638％，马修斯系数为0．611。与PlantPhos和Musite的预测性能的对比结果显示，在磷酸化各氨基酸位点的预测性能高于PlantPhos及Musite。