蛋白质对运动员的营养作用

本文综合了在某些运动时蛋白质代谢的研究结果。这些研究表明,运动时蛋白质和氨基酸降解的速度受运动强度、运动持续时间、能量的摄取和贮备、环境条件和运动训练诸因素的影响,运动员膳食蛋白质的需要量大于蛋白质的推荐膳食许可量（RDA）,最佳需要量可能大于200％RDA,高蛋白质膳食时应考虑总能量的摄取,不要过量,同时要注意补水。     

论口头推荐在高校图书馆服务中的作用

保证高校图书馆的高使用率，向师生提供优质的、快捷的服务，是高校图书馆的重要任务之一。而往往是读者与管理者不能达成默契，使读者所需不能得到满足。为此，在流通过程中，我们增加了口头推荐的服务项目，把相关的资料推荐给读者，在一定程度上满足了读者的要求。     

《种子的信仰》

《种子的信仰》是梭罗的遗作,一如既往着他特有的文风:明澈和优雅。梭罗在《种子的信仰》中描述了各种植物通过种子的传播,进行着生命延续。他接受了当时还不被广泛认同的达尔文的自然选择理论,写就了这本现在看来依然新奇的19世纪中期的著作。内容精选:秋冬时节的蓟花启人深思     

基于用户兴趣的个性化推荐技术综述

网络时代下,个性化推荐系统是解决"信息爆炸"现象的重要技术.介绍了个性化推荐系统的研究现状并分别对个性化推荐系统的几项关键技术进行了阐述及推荐评价.最后提出了推荐系统未来的发展趋势.     

一种基于域推荐相似度的P2P信任模型

为了提高P2P系统中资源定位效率并保证资源下载质量,提出了一种基于域推荐相似度的P2P信任模型(DRSTrust).该模型充分考虑了节点兴趣和身份对信任计算的影响,通过划分兴趣域,以解决节点间因兴趣不对称而难以建立直接信任关系的问题.在兴趣域的基础上,根据域推荐相似度加权个体的域推荐度来计算节点的域服务信誉,并利用域服务信誉来刻画节点在特定兴趣域内的服务行为细节.然后,提出了服务相似度的概念,通过使服务行为最为相似的节点成为邻居来激励好节点贡献资源,同时将恶意节点排斥在网络边缘,从而有效提高了P2P系统中节点信任计算准确度.分析及仿真结果表明,在迭代的收敛速度、下载成功率以及模型的安全性等方面,DRSTrust均优于现有的信任模型.     

学术信息服务平台的研究与设计

提出了建设学术信息服务平台的构思,该平台采用分层架构,数据层从互联网采集学术信息,并对其进行清洗和存储,识别学术实体,分析学术关系,形成学者社会网络;应用层提供学者空间服务、学术信息语义描述、开放的Web服务接口和学术信息检索功能;协作层为学者交互团队合作提供基础服务,包括在线交流,论文分享,社会网络服务以及科研群组．并重点阐述了学术信息的采集、学术关系的分析和论文推荐等3个关键问题．     

图书宣传推荐活动的有效性实证研究

通过验证情境设定和定量测试统计,对各种图书宣传推荐方式的有效性进行了实证研究,以期加强或改进图书宣传推荐活动并促进文献利用率的提高。     

基于客户行为和兴趣变化的电子商务推荐系统

目的改善传统协同过滤推荐系统,提高推荐结果的准确性。方法采用混合推荐方法,将客户对商品的显式评分和客户的访问行为相结合,并借鉴心理学遗忘规律,引入指数遗忘函数,将客户评分数据的重要性依据时间逐渐衰减,以此来反映客户的兴趣变化。结果设计了基于客户行为和兴趣变化的混合推荐模型,给出了客户兴趣数据的获取方法和考虑客户兴趣变化的推荐方法。结论该方法在推荐结果的准确性上要优于传统的协同过滤推荐。     

基于复杂网络的一种个性化推荐新算法

结合协同过滤推荐算法和基于复杂网络的分析算法,提出一种新的个性化混合算法.在资源分配过程中,混合算法考虑到用户将自己的资源进行商品分配时采用平均分配,而商品将特定用户分给自己的资源向另一个用户分配时正比于两位用户的相似性.数值试验结果表明:新算法大大提高了推荐的精度和个性化程度.     

基于特征迁移的在线教育导师推荐方法

在推荐系统中,数据稀疏和数据冷启动问题一直是待解决的重要难题。针对推荐系统中用户数量过少、评价数据稀疏、模型启动困难等问题,以及针对在线教育领域存在特征关联的特性,提出了一种全新的基于特征迁移的导师推荐方法。为了迁移出更多有用的信息,该方法基于有限的领域特征,在目标领域和训练领域之间建立了一个基于特征相似度的桥梁。首先,获取训练领域和目标领域的推荐矩阵。然后,向量化用户和项目的特征空间,计算目标领域和训练领域之间特征的相似度。最后,构建特征迁移模型对目标领域进行迁移,得出目标推荐矩阵。研究结果表明,提出的方法能够很好地解决在线教育导师推荐领域中数据冷启动以及数据稀疏问题,与传统的推荐方法相比取得了很好的效果。