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1.
推荐系统在高校数字图书馆的应用研究 总被引：5，自引：0，他引：5
信息时代，数字图书馆连渐成为满足图书馆用户个性化服务的主要解决方案。本文在描述高校数字图书馆个性化服务的概念及其特点后，提出使用电子商务中的推荐系统采帮助实现高校数字图书馆的个性化服务的论点。文章中建立了高校数字图书馆推荐系统的框架模型．井在此基础上对高校数字图书馆推荐系统的组成、处理、以及推荐结果的形式进行了探讨，指出了适合本系统的推荐算法。 相似文献
2.
数字图书馆的个性化推荐策略 总被引：2，自引：0，他引：2
本文研究了数字图书馆领域的个性化推荐服务，根据用户描述文件和资源描述文件这两个初始模型，利用协同过滤技术，提出了3种相似性的推荐算法，从而为用户提供个性化推荐服务。 相似文献
3.
在海量的数字图书馆中,准确迅速地找到符合自身需要的图书是需要解决的主要问题。通过阐述传统的协同过滤算法,分析其特点以及存在的不足,并基于此提出一种改进的协同过滤算法,建立了推荐系统模型并应用到数字图书馆中。 相似文献
4.
为了提高数据库检索的智能性及个性化推荐,将改进的ART算法应用于数据库自动知识推荐。首先对基本ART算法及ART网络算法进行了描述,接着提出了改进的ART算法,最后运用实例仿真,验证该算法性能。文本采用某高校数字图书馆数据库作为仿真对象,验证其自动知识推荐的功能,同时对其资源消耗和扫描时间进行了计算仿真,实验证明,本文算法在数据库自动知识推荐过程中,所耗资源少且效率高,具有一定的研究价值。 相似文献
5.
文章针对移动设备的数字图书馆检索过程中出现的实际问题,全面分析研究了目前轻型文档匹配新算法的发展,深入讨论了该检索技术的预处理、前后端具体实现等内容,另外,文章介绍了目前二分网络聚类方法在数字图书馆推荐系统中的应用,为目前的数字图书馆的检索提供了一种比较实用的方法。 相似文献
6.
基于案例推理的数字图书馆个性化推荐系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在简要介绍案例推理技术的发展后,分析了数字图书馆个性化推荐系统的特点。根据数字图书馆个性化推荐系统的设计思想和方法,研究设计了基于案例推理的数字图书馆个性化推荐系统结构模型,提出了基于案例推理的数字图书馆个性化推荐系统设计方案,着重分析了数字图书馆个性化推荐系统的主要模块。 相似文献
7.
章春艳 《内蒙古科技与经济》2020,(15)
梳理了数字图书馆推荐服务现状,介绍了数字图书馆信息资源推荐服务的基本模式、推荐服务新趋势以及推荐服务新方式,为大数据时代数字图书馆的个性化服务提供理论参考和方法借鉴。 相似文献
8.
[目的/意义]将情境感知技术引入图书馆以提高服务的智能化，已成为数字图书馆的发展趋势之一。为了提高情境感知模型中推荐结果的准确度。[方法/过程]本文研究并提出了一种融合了朴素贝叶斯算法与情景感知功能的协同推荐模型，并通过实验对推荐效果进行了评估。具体为：首先，获取用户的当前任务和情景信息，同时提取历史信息库用户的行为偏好；其次基于属性加权贝叶斯算法计算用户的行为相似度，继而进行协同推荐；通过计算目标情景中所有情景属性对所推荐资源的影响的权值，对协同推荐所得评分进行加权处理，形成最终的预测预测；最后通过实验对模型进行检验。[结果/结论]结果表明：使用该模型得出的推荐结果优于传统的协同推荐结果。因此该模型能够更好地为为个性化信息服务提供支持。 相似文献
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基于语义网格的数字图书馆个性化推荐研究——体系结构与总体框架 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对数字图书馆个性化推荐存在的精度不高、智能性差、方式单一、推荐规模与质量矛盾突出、推荐受众与信息来源比较固定等问题,分析了互联网、语义网、网格技术在数字图书馆个性化推荐领域的应用局限性.以此为基础,提出基于语义网格的数字图书馆个性化推荐体系结构与总体框架.初步形成面向分布、异构、海量信息环境的数字图书馆个性化推荐解决方案. 相似文献
11.
The conventional interacting multiple model (IMM) algorithm will increase the computational load when applying a large number of models, meanwhile, it cannot yield accurate estimation results with a small number of models. Furthermore, the unknown target acceleration is regarded as an additional process noise to the target model, and its time-varying variance is hard to be approximated. The paper proposes a fuzzy-logic adaptive variable structure multiple model (FAVSMM) algorithm for tracking a high maneuvering target. The algorithm can optimize the model parameters using the model probability and construct an optimal model set quickly, and the fuzzy-logic IMM algorithm included in the FAVSMM algorithm is adopted for states estimation. The simulation results show that the proposed algorithm can match well with the actual target trajectory with less computational complexity and better accuracy. 相似文献
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粒子群优化算法具有全局性能好、搜索效率高、容易实现等优点.文章在极大似然估计模型的基础上,采用粒子群优化算法,提出一种基于实例的边坡安全系数估计模型.工程实例研究表明,该模型精度明显优于传统极大似然估计模型和遗传算法优化模型,说明本文方法是科学可行性的. 相似文献
13.
组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。 相似文献
14.
采用了交互式多模型(IMM)算法进行目标定位跟踪。交互式多模型(IMM)作为一种数据互联算法具有自适应的特点,可以有效地对各个模型的概率进行精细地调整,尤其适用于对机动目标的定位跟踪。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地对目标进行定位跟踪。 相似文献
15.
This paper presents a decomposition based least squares estimation algorithm for a feedback nonlinear system with an output error model for the open-loop part by using the auxiliary model identification idea and the hierarchical identification principle and by decomposing a system into two subsystems. Compared with the auxiliary model based recursive least squares algorithm, the proposed algorithm has a smaller computational burden. The simulation results indicate that the proposed algorithm can estimate the parameters of feedback nonlinear systems effectively. 相似文献
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Graph Cuts（GC）算法是一个基于图论的交互式目标提取算法,该方法将图像建模为一个区域和边缘的约束模型,通过求解该模型的最小割获得一个优化的目标分割边界。在使用程序实现该算法时会遇到种种问题,详细叙述了GC算法的实现过程,为进一步研究GC相关方法奠定基础。 相似文献
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介绍了目前双色球彩票的现状,以及统计方法预测的不足,分析了BP算法和遗传算法的特点及不足,提出了遗传BP算法。基于遗传BP算法,建立了双色球预测模型,并对近100期双色球的数据进行实验验证。实验结果表明预测模型比较成功,能够在一定程度上帮助彩民朋友进行彩票选号。 相似文献
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Ya Gu Jicheng Liu Xiangli Li Yongxin Chou Yan Ji 《Journal of The Franklin Institute》2019,356(3):1623-1639
This paper presents the problems of state space model identification of multirate processes with unknown time delay. The aim is to identify a multirate state space model to approximate the parameter-varying time-delay system. The identification problems are formulated under the framework of the expectation maximization algorithm. Through introducing two hidden variables, a new expectation maximization algorithm is derived to estimate the unknown model parameters and the time-delays simultaneously. The effectiveness of the proposed algorithm is validated by a simulation example. 相似文献