一种基于加权关联规则的协同推荐算法

协同过滤技术不需要分析待推荐资源的内容信息,在电影、音乐、图书等非结构化数据占主流的电子商务推荐领域得到了广泛的应用,成为电子商务推荐领域的主流技术.针对基于项目的协同过滤算法不能实现"跨类型"推荐的缺点,本文提出了一种新的基于关联性评分预测的协同过滤算法IAPCF.区别于传统的算法,IAPCF算法根据项目之间的关联规则,而不是根据多用户对项目评分形成的向量间的相似度来寻找项目的最近邻居集合.该算法能较好地实现"跨类型"项目的推荐.实验结果表明,IAPCF算法具有更好的推荐精度.     

Web日志中用户存取模式的聚类研究

基于用户访问网页的不同序列反映了用户特定的兴趣,提出了Web日志中用户存取模式的聚类算法。利用传统的Leader算法只扫描数据集一遍的优点,以及粗糙理论在处理含有不确定信息问题上的优势,给出了结合粗糙理论的改进Leader算法对用户存取模式进行聚类方法,使得同一类中的用户存取模式尽可能的相近或相似,不同类中的模式尽可能的相异。实验结果表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效聚类。     

任务驱动教学法下的能源与动力工程基础实验实训探索和改革

分析能源与动力工程基础实验实训现状和存在问题,将任务驱动教学法应用于基础实验实训,突出学生为主、融入新兴理念、培养创新意识、细化实训要求、完善考核机制和扎实能力培养.通过基础实验的自学和检测,锻炼学生操作实验、撰写报告和分析结果的能力.设计实验的任务驱动,给学生充分发展的平台,锻炼其自学、实践、表达和团队协作能力,培养...