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231.
大数据时代,图书馆的发展也迎来了新的机遇,要想更好地服务读者,图书馆有必要摆脱以往的被动服务模式,采取更加积极的主动式服务方式。例如:通过数据分析工具去更好地为读者服务,提高图书馆利用率。该文从这个角度出发,研究图书馆的个性化推荐系统,帮助读者在海量的图书信息中选取最符合自己兴趣和需求的图书。以协同过滤算法为主,对图书馆的用户行为数据进行分析,计算出用户相似度,给出推荐列表。 相似文献
232.
针对已有协同过滤推荐技术中评分矩阵极度稀疏问题,提出了一种基于低秩矩阵填充技术的推荐算法.该算法从贝叶斯框架出发,提出了能够解决低秩矩阵问题的分层高斯先验模型,并将广义近似消息传递算法嵌入到贝叶斯框架,规避了贝叶斯学习过程中烦琐的矩阵逆运算,提升了算法运算速度,同时在广义近似消息传递算法中施加阻尼运算以促进收敛.在开放数据集上的实验结果表明,所提出的算法与相关的矩阵填充推荐算法相比,有效地提高了推荐准确度. 相似文献
233.
为有效改善逻辑内建自测试(logic built-in self-test,LBIST)因使用伪随机向量发生器生成测试图形,而导致相关应用芯片故障覆盖率指标较低的问题,便于控制、较易调整的测试点插入(test point insertion,TPI)技术被广泛应用。然而,在TPI的测试点选取过程中通常基于"故障覆盖率优先"准则,进而使部分测试点面积开销过高。针对此问题,通过对现有主流选取策略的分析,提出一种应用于LBIST的双重过滤测试点选取策略。该策略首先通过预过滤,获得高故障覆盖率/低面积开销的单一测试点集,以保障TPI整体质量;其次,通过全局测试点滤取,滤除故障覆盖高度重合的单一测试点,完成符合边界条件的TPI。实验表明,该策略与目前较新颖的紧凑型单元感知测试点选取策略相比,故障覆盖率提升4.15%,减少测试面积开销5.72%,充分证明该策略在提高故障覆盖率和减小测试面积上的优势。 相似文献
234.
将两种传统基于内存的协同过滤方法相结合, 提出一种基于数据的GitHub项目个性化混合推荐方法. 该方法不仅可动态地计算相似用户以保证推荐的个性化, 且只用很小规模的相似用户便可得到与基于项目的方法相近的推荐质量; 同时, 该方法通过建立倒排表和利用K均值分类, 在一定程度上解决了原方法在面对GitHub用户及项目数量级较大但交叉度较低的数据集时数据稀疏和冷启动问题. 通过与传统方法进行对比实验, 验证了该方法的有效性和优越性. 相似文献
235.
236.
开发一套基于B-S架构的自主学习交流平台,为用户创造一个友好的学习交流环境。平台采用Java语言开发,通过MySql5.7对数据进行存储,依托Tomcat7.0服务器发布,最终通过浏览器展现给用户。开发过程中引入了KNN算法,可对乱填信息注册平台的用户有效拦截过滤,自主预测平台中用户的年龄结构、热门话题等信息,收集热门话题创建学习兴趣小组,并通过用户对学习资源的评价等行为的分析,对表现较好的用户给予更优质的服务与优惠,从而更好地提高平台的质量。 相似文献
237.
针对传统协同过滤推荐数据稀疏会影响推荐质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高推荐的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法.实验表明:该推荐方法的相似度计算更高效,不仅提高推荐准确率,而且使用户有更好的推荐体验. 相似文献
238.
本体技术在个性化推荐系统中的应用研究 《山东科学》2016,29(2):101-105
针对个性化推荐系统中传统的用户建模技术的缺陷,本文将领域本体的理论与方法应用到电子商务个性化推荐中,设计了一种本体和服装信息相结合的个性化推荐模型。利用Protégé实现了服装知识本体的构建过程,在真实数据集上的实验结果验证了算法的可行性和有效性。该设计与已有的推荐算法相比,具有更高的预测准确度。 相似文献
239.
240.
为提高系统的可用性,在Windows内核中加入冗余路径驱动程序实现路径容错功能.在Windows环境下构造了虚拟总线及虚拟磁盘设备,使路径故障后虚拟设备不会被删除,保障了上层应用的持续运行.在同一个内核驱动程序中集成了总线驱动和磁盘过滤两种功能,节约了驱动程序占用的内核空间.通过加入虚拟磁盘,在保持Windows即插即用功能及设备层次的同时实现了设备的持续性. 相似文献