基于项目分类预测的协同过滤推荐算法

在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性.     

变频器对信号传输系统的干扰及解决办法

本文从实验中遇到的信号干扰问题出发,先进行了理论分析,提出了一些解决信号干扰的措施,再对处理结果进行了总结分析.     

基于2DPCA和改进的LDA算法的人脸识别技术

为提高人脸识别的准确率,缩短图像特征提取的时间,提出了一种将二维主成分分析（简称2DPCA）与改进的线性鉴别分析（简称LDA）相结合的人脸识别方法。该法首先以图像矩阵为分析对象,直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。以进行特征提取和2DPCA分析;再采用改进的线性鉴别分析。得到最佳的分类特征,从理论上有效解决了传统的线性鉴别分析在人脸识别中存在的“边缘类”问题：最后．在ORL人脸库上检验了该识别方法的性能。实验结果表明,该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。     

一类半线性积分方程的Stepanov型μ-伪概自守解

通过运用Stepanov型μ-伪概自守函数的概念,研究半线性积分方程在Banach空间中关于有界解的一些新的存在性结果。首先建立了这类函数的新的组合定理,并且通过这类函数的遍历性和组合定理,结合积分预解族的定义和性质,利用不动点定理和压缩原理得到半线性积分方程的μ-伪概自守解的存在唯一结果的主要结论。     

复杂性理论对课堂教学的启示

复杂性理论的兴起促使人们从新的角度来审视课堂教学。传统课堂教学使课堂失去了应有的生命活力,压抑了学生的创造性和主体性,课堂教学具有简单性、确定性和封闭性。而复杂性视野下的课堂教学具有非线性、开放性、自组织性和非还原性等特征。这种课堂教学观启示我们在教学活动中要超越线性,体现非线性;注重教育机智;重新组织课堂教学活动,促使课堂教学和谐发展。     

基于社交网络的推荐系统研究

近年来,基于社交网络的推荐系统随着社交媒体和大数据的蓬勃发展,逐渐成为推荐系统重点研究方向。将社交网络用户社会化属性信息和评论内容与深度学习等技术结合,可有效解决传统推荐系统数据稀疏和冷启动等问题。首先回顾传统推荐系统常用方法,介绍社交网络推荐系统主要流程和基本框架,然后介绍最新相关研究方向和应用情况,最后对基于社交网络的推荐系统发展趋势进行分析与展望。     

线性学术评价中权重扭曲危害、成因及对策研究——最小均值指标权重修正法

[目的/意义]在线性学术评价中,普遍存在初始权重与实际权重不一致问题。[方法/过程]文章以学术期刊评价为例,在对其产生机制进行理论分析的基础上,研究了其危害,并对现有的几种解决方法的不足进行了剖析,提出一种新的最小均值指标权重修正法,并进行了实证检验。[结果/结论]研究结果表明：最小均值指标权重修正法可以彻底解决自然权重问题;要重视自然权重问题对学术评价科学带来的影响;最小均值指标权重修正法也适用于所有的线性评价。     

《理论力学》中实位移与虚位移之间联系的探讨

本文讨论实位移与虚位移之间的关系,若约束方程相对于速度为齐次（对于完整约束和线性非完整约束）,则实位移是虚位移中的一个;否则,实位移不是虚位移中的一个。     

计算机网络安全与防火墙技术研究

文章介绍了网络安全问题,研究了防火墙技术。主要从防火墙的功能和技术来分析如何提高网络安全性能,并对防火墙技术进行了系统的分析,从而说明建立安全防御体系的必要性。