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一、2011年高考试题分析
纵观2011年各省市的高考命题,电化学知识的出现频率很高。从考试题型来看,大多数省份以选择题的方式呈现,非选择题的考查省份较2010年明显增多,说明该部分知识的考查从基础考查向能力考查转化。从考试的知识点来看,着重考查电极反应的书写、两极的判断及反应的类型、电子的转移方向和数目计算、离子的移动方向和电解质的变化。 相似文献
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基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引:5,自引:2,他引:5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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目前协同过滤被广泛应用于数字图书馆、电子商务等领域的个性化服务系统.最近邻算法则是最早提出和最主要的协同过滤推荐算法,但用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量.针对上述问题,提出了一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并将非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于无推荐能力用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于有推荐能力用户则提出一种基于Rough集理论的评分预测方法来填补用户评分项并集中的缺失值,从而降低数据稀疏性.实验结果表明新算法能有效提高推荐质量. 相似文献
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适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制 总被引:1,自引:0,他引:1
高维、稀疏的用户-项目评分矩阵对基于项目的协同过滤推荐算法造成严峻的可扩展性问题.传统的解决方法是离线计算项目相似性并保存在系统中以供算法调用,但是不能充分利用最新评分数据以体现用户兴趣的变化.针对上述问题,提出了适合在线应用的协同过滤项目相似性增量更新机制,使得推荐系统在当前用户提交项目评分之后,能够实时完成相应项目与其他项目之间的相似性数据更新,从而推荐系统可以基于最新的项目相似性数据进行推荐处理,以适应用户兴趣的变化.实验结果表明,本文提出的项目相似性增量更新机制能够有效提高基于项目的协同过滤算法可扩展性. 相似文献
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选择题可衡量能否准确地运用基本概念、基本理论和基本计算来解答问题。对扎扎实实地打好基础、发展潜力、培养能力都起到一定的作用。广东高考化学选择题以容易题和中档题为主,侧重于“双基”的考查。一般其题设条件与备选答案往往经过命题者深思熟虑的加工和别具匠心的改造,以其多变的形式设置陷阱。由于选择题分值重,故选择题的得分已成为整份试卷得分高低的关键,要想高考化学成绩得高分.必须提高选择题的准确率。化学选择题没有一个通用的解法,但不管哪种解法都要经过认真审题、析题、解题这几个环节。解题时必须根据题目的具体内容,运用相关的化学知识、灵活巧妙的解题思路,严密准确地推理、比较、筛选、分析、归纳。选出正确答案。下面所述内容是笔者在认真研究近几年广东高考化学试题后。归纳得到常见选择题的命题题型及对应解法。 相似文献
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自行车是我国现阶段主要的交通工具之一。近年来,在许多城市中,自行车盗窃的犯罪活动愈演愈烈。本文从博弈论的角度,运用有限完全信息动态博弈理论和完全信息静态博弈理论,分析了这种犯罪活动背后的两个博弈中各参与人在不同条件下的最优策略,揭示了这种犯罪活动愈演愈烈的根源,并提出了防治自行车偷盗犯罪活动的一些对策和建议。 相似文献
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一、有机化学综合
有机综合试题设计问题常涉及官能团名称或符号、结构简式、同分异构体判断、化学方程式书写、反应条件、反应类型、简单计算等。解题的关键是准确识别和理解有机反应机理、有机物结构简式或有机合成路线。对于有机反应机理重在信息的提取、理解、归纳和整合,明确反应物与生成物的组成、结构特点及变化点,采用模仿迁移的方法联系所学过的知识,从中就能寻找到解答题目所需要的信息和方法; 相似文献
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开放的组织知识转移-创造-应用模型研究 总被引:6,自引:2,他引:6
分析了知识的转移特性和转移过程;从系统的角度,构建了一个开放的组织知识转移-创造-应用系统框架;提出了知识凝炼化和沉积化概念,并在SECI知识螺旋模型基础上,建立了开放的组织知识转移-创造-应用模型.该模型反映了一条完整的知识转移链. 相似文献