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  1. 论文相似度检测系统软件

  2. 现在论文抄袭、学术打假成为学术界、媒体关注的话题。有的学者心存侥幸,有的学者对学术严谨性未加重视等,以至于被相关人士揭发举报,最终身败名裂。而许多毕业生因为种种原因,并未对论文抄袭现象加以重视,最后不能顺利毕业,荒废了几年时间,得不偿失。现在提供论文检测的机构主要来源于三大中文期刊数据库,即中国知网论文检测系统,万方论文相似性检测系统,维普通达检测系统。 现在应用较多的是中国知网和万方的检测系统,但是两者都不是免费的,其中,中国知网的费用相对高,在淘宝上一篇硕士论文的检测费用达到两百元。介于此
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-10-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:cscdn
  1. 计算文本相似度

  2. 基于关键词Jarccard距离的文本相似度计算 "TF/IDF算法:主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很高的关键度。\n", "\n", "TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与 用户查询之间相关程度的度量或评级。" .
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-11-14
    • 文件大小:3072
    • 提供者:ibm555
  1. 相似度算法

  2. a=[01,02,04,06],b=[09.08,04,07].计算a,b的相似度。用户门户网站推荐,根据个人行为推荐。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2018-06-12
    • 文件大小:813
    • 提供者:qq_22094297
  1. 推荐系统相似度python

  2. 基于社交网络的推荐系统需要的用户相似度物品相似度计算程序代码和测试代码,编程语言为python
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-01-23
    • 文件大小:979968
    • 提供者:weixin_41665541
  1. 本体映射中概念相似度计算的改进

  2. NULL 博文链接:https://snv.iteye.com/blog/1882241中国武技论文在线 http://www.paper.edu.cn 是一个实例在某木体中即属于概念A又属」概念B的可能性。P(A,B)表示一个实例在某木 体中属于概念A但不属于概念B的可能性。P(A,B)表小一个实例在某本体中不属于概念A 但属于概念B的可能性。在计算P(A,B)、P(A,B)、P(A,B)时要用到概念A和概念B在各 自本体中的实例个数。 用 Jaccard系数公式(2)我们可以计算出概念A和概
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-04-20
    • 文件大小:217088
    • 提供者:weixin_38669628
  1. 一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法

  2. 在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴趣的时序信息相结合,首先融合覆盖评分信息的用户间的协同相似度、偏好相似度和轨迹相似度等3种相似度,通过参数调节不同度量的权重及相似度阈值形成联合相似度以获取用户有效的邻居数目;其次在联合相似度计算过程中引入反映时间权重的Logistic函数以提高推荐的时效性;最后进行实验,结果表明,所提出的方法与经
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38551187
  1. 基于KL散度与JS散度相似度融合推荐算法.pdf

  2. 针对目前大多数推荐算法在计算项目或用户之间的相似度时只依赖于用户之间的共同评分 项,由于用户 - 项目签到矩阵的高稀疏性,导致推荐结果不准确问题,提出一种改进的协同过滤推荐 算法. 该算法基于每个项目基分值概率分布使用 KL 散度计算项目之间的显性反馈相似度,再融合隐 狄利克雷主题分配模型,得到每个项目属于 T 个主题的概率分布,使用 JS 散度计算出项目之间隐性 反馈相似度,将两个相似度融合后融入到传统基于项目的协同过滤算法中并应用到兴趣点推荐,缓 解数据稀疏性问题的同时提高了推荐质量. 在点
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-31
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_44248112
  1. 基于用户相似度迁移的协同过滤推荐算法

  2. 数据稀疏性问题是传统的协同过滤算法主要的瓶颈之一。迁移学习利用辅助领域的用户评分信息,有效地缓解了目标领域的稀疏性问题。现有的迁移学习推荐算法中,普遍存在领域间的用户需要一致、模型平衡参数较多等限制。针对这些局限性,提出了一种用户相似度迁移的模型,利用辅助领域的用户相似度帮助目标领域用户相似度的学习。此外,通过一种用户特征子空间的距离来度量模型的平衡参数,使模型更加具有智能性。实验结果表明,该模型与其他协同过滤算法相比较能够更有效地缓解数据稀疏性问题
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:542720
    • 提供者:weixin_38706603
  1. 基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法

  2. 个性化推荐算法是解决社交网络中信息过载问题的一种有效方法,已成为社交网络中的研究热点。协作过滤算法是被广泛应用的个性化推荐算法,但由于未考虑社交网络的一些重要社交信息及数据稀疏问题,故其在解决社交网络的推荐问题时推荐效果不佳。为此,提出一个基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法。首先根据用户-项目矩阵计算用户相似度,然后通过社交网络计算用户信任度和社会相似度并将三者融合,最后根据融合后的值形成最近邻集,并据此产生推荐结果。经实验分析,文中提出的算法较其他算法在解决社交网络的推荐问题时有更高的推
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:194560
    • 提供者:weixin_38648800
  1. 人脸识别测颜值、测脸龄、测相似度微信接口

  2. 人脸评分微信接口,获取微信图片地址,curl请求face++接口。解析json数据,计算颜值。返回用户。 颜值匹配版,请到腾讯微校上体验。http://weixiao.qq.com <?php /** * 人脸识别测颜值、测脸龄、测相似度微信接口 * Created by MOS.Ving. * Author: MOS.Ving * Mail 904679843qq.com * Date: 2016-01-31 */ define("TOKEN", 'weixin'); //
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-19
    • 文件大小:75776
    • 提供者:weixin_38701312
  1. 基于项目的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现 基于项目评分的协同过滤推荐算法程序 余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集

  2. 本文主要介绍基于项目的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于项目的协同过滤推荐算法推荐原理 基于项目的协同过滤推荐算法也是推荐算法中最基础、最简单、很重要的算法,主要是根据用户对项目的某一种操作行为,构成项目-用户操作行为矩阵,根据操作行为矩阵计算项目之间的相似度,最终为目标用户推荐目标用户有操作行为的预测评分高的项目,作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程 基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程可分为三个步骤:构建项目-用户操作行为矩阵、计算项目之间
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38588854
  1. 基于聚类热网络中的顶点识别用户的兴趣相似度

  2. 识别用户的相似性是一个非常重要的研究点,因为其结果可以应用于许多应用系统。在社交网络中,用户圈子的建立不仅基于他们在现实生活中的关系,而且还基于他们的共同兴趣。一些现有的方法不能从用户的共同利益的角度完全捕捉用户的相似性,而其他一些方法则既费时又费空间。本文提出了一种基于聚类热顶点(HotV)的用户兴趣相似度识别方法。社交网络中的热点是一个拥有大量粉丝的帐户。该方法通过挖掘和聚类两个用户同时关注的热点来提取用户的共同兴趣。实验和理论分析均证明,该方法在时间和空间复杂度较低的情况下,极大地提高了相
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:374784
    • 提供者:weixin_38696090
  1. 基于用户相似度和信任度的协同过滤算法

  2. 基于用户相似度和信任度的协同过滤算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:339968
    • 提供者:weixin_38596267
  1. 基于序列移动距离的用户行为挖掘与相似度计算

  2. 基于序列移动距离的用户行为挖掘与相似度计算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:394240
    • 提供者:weixin_38604951
  1. 基于LDA主题模型的移动应用相似度构建方法

  2. 随着移动互联网的快速发展,如何从大量的移动应用中抽取有效的描述信息继而为移动用户提供有效 准确的推荐策略变得尤为迫切。目前,移动应用市场对应用的推荐策略相对传统,大多是根据应用的单一属性进行 推荐,如下载量、应用名称、应用分类等。针对推荐粒度过粗和推荐不准确的问题,提出了一种基于潜在狄利克雷分布 ( LDA) 主题模型的移动应用相似度构建方法。该方法从应用的标签入手,构造应用的主题模型分布矩阵,利用该主 题分布矩阵构建移动应用的相似度矩阵,同时提出了将移动应用相似度矩阵转化为可行的存储结构的方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:1029120
    • 提供者:weixin_38733333
  1. 一种基于优化用户相似度的改进协同推荐算法

  2. 在众多的个性化推荐技术中,协同过滤推荐技术是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一。传统的协同推荐过滤算法存在数据稀疏性,冷启动以及推荐的精确和实时性等问题,对于这些存在的问题,大量的国内外学者提出了多种解决方案,并在一定程度上获得了相对理想的效果。而协同过滤算法还在存在于计算用户相似度时用户之间在项目集合内对所有项目的评分尺度差异被忽略的问题,尽管目前提出的修正的余弦相似度算法和皮尔逊相似度算法在一定程度上该问题有改善,但是用户之间对项目的单条评分尺度差异问题依旧存在,当两个用户对一个共同
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:524288
    • 提供者:weixin_38745891
  1. 基于语义相似度的数据库自适应查询松弛方法

  2. 为了解决数据库空查询结果问题,提出了一种基于语义相似度的数据库自适应查询松弛方法.首先,基于初始查询条件和数据分布推测用户对查询指定属性的重视程度,据此提出了一种属性权重评估方法;然后,通过考察属性值的特征信息,分别提出了分类型属性值之间和数值型属性值之间的语义相似度评估方法;在此基础上,根据松弛阈值、属性权重和属性值之间的语义相似度,提出了一种自适应查询松弛重写算法.对于满足松弛查询的近似查询结果,按照它们对初始查询的满足度进行排序.实验结果表明,提出的属性权重和属性值之间的语义相似度评估方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:823296
    • 提供者:weixin_38600253
  1. 基于用户相似度的协同过滤推荐算法

  2. 协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好,实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当此类算法应用到社交网络时,传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化,从而出现推荐算法效率偏低,推荐准确度下降问题,导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题,引入用户相似度概念,定义社交网络中属性相似度,相似度构成与计算方法,提出一种改进的协同过滤推荐算法,并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明:改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率,全面提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:945152
    • 提供者:weixin_38514872
  1. 协同过滤推荐中基于局部空间的新用户相似度度量

  2. 协同过滤推荐中基于局部空间的新用户相似度度量
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:105472
    • 提供者:weixin_38688352
  1. 基于本地用户相似度和全局用户相似度的协作过滤框架

  2. 协作过滤是一种经典的信息检索方法,已广泛用于帮助人们处理信息过载。 在本文中,我们基于基于惊奇的向量相似度以及最大化图距离概念在图论中的应用,介绍了本地用户相似度和全局用户相似度的概念。 基于惊奇的向量相似性表示基于两个用户的等级中包含的信息量(被称为惊奇)之间的关系。 全局用户相似性定义了两个用户可以通过其本地相似的邻居连接而相似的情况。 基于本地用户相似度和全局用户相似度,我们开发了一个称为LS&GS的协作过滤框架。 使用MovieLens数据集进行的实证研究表明,我们提出的框架优于其他最新
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:414720
    • 提供者:weixin_38571603
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