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基于广泛学习的多源协作推荐
基于广泛学习的多源协作推荐
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基于广泛学习的多源协作推荐
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基于多源数据融合的协同推荐方法
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大数据环境下,实现多源数据的高效利用是推荐服务的一个重要问题。为此,基于协同推荐方法,选取相似用户的消费行为完成推荐排序,在用户聚类过程引入预聚类单元和综合聚类单元。预聚类单元对用户—产品评分矩阵、电信业务身份、用户网络关注内容等数据,分别进行相似度计算。综合聚类单元计算数据丰度权重,进行综合相似度计算和用户聚类。同时,引入了可调节的效度权重,根据推荐结果的点击率和转化率,自动优化推荐系统。
多源信息感知推荐系统的广泛而深入的模型
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基于多源信息融合的音乐推荐方法 .docx
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上下文感知移动应用推荐的广泛学习方法
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基于联邦学习的多源异构数据融合算法.docx
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基于GeoRaster的多源遥感数据存储研究
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本文以多源遥感数据的存储为研究对象,在研究Oracle GeoRaster数据模型的基础上,设计了扩展的基于GeoRaster的多源遥感影像存储模型,利用java JAI与GDAL相结合,实现了多源多格式遥感影像数据的统一存储。
论文研究-基于TraceNET的多源协作的拓扑测量方法及其应用.pdf
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针对放大-转发OFDMA中继系统的多用户比例公平资源分配问题, 在独立功率约束条件下,提出一种联合的子载波和功率分配的调度方案。方案将该资源分配问题的计算转化为对其对偶问题的计算,通过计算对偶问题间接获得原...
基于网络的校际协作学习研究
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基于相似度学习的多源迁移算法
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针对与测试数据分布相同的训练数据不足,相关领域中存在大量的、与测试数据分布相近的训练数据的场景,提出一种基于相似度学习的多源迁移学习算法(SL-MSTL).该算法在经典SVM分类模型的基础上提出一种新的迁移分类模型,增加对多源域与目标域之间的相似度学习,可以有效地利用各源域中的有用信息,提高目标域的分类效果.实验的结果表明了SL-MSTL 算法的有效性和实用性.
基于机器学习的多源威胁情报质量评价方法
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在多源威胁情报收集过程中,由于存在数据价值密度低、情报重复度高、失效时间快等问题,情报中心难以对海量情报数据做出科学决策。针对上述问题,提出一种基于机器学习的多源威胁情报质量评价方法。首先基于标准情报格式,设计了一套多源情报数据标准化流程;其次,针对情报数据的特点,分别从情报来源、情报内容、活跃周期、黑名单库匹配程度4个维度提取特征作为评估情报质量的依据;然后针对提取的特征编码,设计了一套基于深度
基于Fisher广泛学习系统的学生手势识别。
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基于随机特征的多核广泛学习系统:非线性特征节点的一种新型扩展
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基于相似度的神经网络多源迁移学习算法
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基于Python的多源地理数据高效质检系统.docx
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基于IHS的多源遥感影像数据融合研究.docx
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论文研究-基于多任务学习的多源数据分类研究.pdf
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针对现有方法在处理多源数据时忽视数据源之间关联性的问题,提出了一种可以同时实现多分类效果的多源学习框架。该框架将不同的数据源看做多个相关的任务,将多源问题转换为经典的多任务学习问题,通过提取数据源之间...
基于多源数据深度学习的地下空间智慧防灾系统框架研究.pdf
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基于电子书包的协作学习研究 (2013年)
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电子书包作为目前教育领域最前沿的应用,为实现新型教育教学方式的变革提供有力的技术支撑。本文通过对电子书包发展和应用现状、教学功能的分析,并根据课堂学习流程,提出了基于电子书包的协作学习模式,充分发挥电子书包优势,关注学习者在学习过程中知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的发展。
基于多源信息融合的分布式词表示学习.pdf
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#资源达人分享计划#
一个基于Agent的协作式学习系统
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较详细的探讨了如何建造具有一定自治能力的学习主体(agent) . 在此基础上给 出了一个协作式学习系统,其中着重讨论了一个主体内部以及主体与主体之间的协 调问题. 最后将本文工作与相关工作进行了比较.
基于独立学习的多智能体协作决策
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<p>联合学习模式是实现多智能体协作决策的有效方法,但是当智能体信息不完备时,这一方法难<br> 以适用。 为此, 在智能体独立学习的基础上提出一种多智能体协作决策方法。 以网格对策为例, 仿真证明<br> 了这一方法的有效性。</p>
基于电网多源数据融合的深度学习算法研究与应用.pdf
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基于机器学习的旅游推荐系统(Django).zip
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本旅游推荐系统通过爬取去哪网旅游景点数据,并将数据存储至mysql数据库中,然后通过机器学习的方式对景点数据(包含景点介绍、评论文本)进行分析聚类,形成数据模型,最后基于一个web网站的形式,向用户推荐其感...
基于机器学习的多源威胁情报质量评价方法.pdf
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基于ARCSDE的多源遥感影像数据库构建
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基于ARCSDE的多源遥感影像数据库构建,杨晓霞,高微,随着遥感获取手段的不断发展和数据处理自动化程度的迅速提高,多源海量遥感数据的存储、管理已成为亟待解决的问题。传统的手工管
深度学习多源领域自适应综述论文.pdf
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在许多实际应用中,获取足够的大规模标记数据以充分训练深度神经网络通常是困难和昂贵的。因此,将学习到的知识从一个单独的、标记过的源域转移到一个未标记或标记稀疏的目标域成为一种有吸引力的选择。
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