基于多主题和符号网络的自监督社交推荐方法研究

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个性化推荐是一种广泛应用的技术,但流行度偏差已成为该系统的一个重要问题。为了解决这个问题,本文提出了一个方法,即通过动态的商品流行度作为排序依据来推荐长尾分布以优化商品序列化推荐结果,从而缓解流行度偏差。本文的研究分为两个部分,即流行度的表征和预测以及融合商品流行度信息的序列化推荐。为了更准确地提取商品的动态流行度信息,本文提出了一种新的图结构,命名为“用户商品流量图”。并设计了新的采样方法和聚合
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上海市作为全国范围内最早将武术项目纳入中考体育的地区,特定的武术考试规则,考生,裁判员以及考试环境构成了武术考试项目。裁判员能够严格按照武术考试规则与章程对考生进行执裁的水平,对中考体育改革下的武术考试能够公平、公正地举行起到了决定性的作用,同时间接影响中考下其他项目评分方法的发展。然而对于应试类体育考试项目裁判员执裁水平评价的研究相对滞后,武术项目作为传统文化的载体,其执裁的公平性一直饱受争议,
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在信息快速传播的互联网时代,越来越多的用户乐于在社交平台上发布自己的评论,虽然为情感分析带来强大的数据支持,但是会导致“信息过载”从而难以获取到真正所需的信息。所以从海量关系数据中分析并挖掘有用的信息,在此基础上进行准确的情感预测是情感分析领域研究的热点。当前的情感分析方法大多注重文本信息并且其方法取得了较大的成效,但是它们在提取用户的潜在情感方面显得尤为不足。对无文本信息或者使用反讽文本的用户,
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离子聚合物金属复合材料(IPMC)是一种具有轻质量、高柔韧性、高效电能转化(电能转化为机械能)的智能材料。IPMC在软机器人应用中具有一些显著的优势,尤其是电能向机械能的高效转化,其在较低的电压下激活,快速响应下可实现较广范围的形变。其功耗低,而且具有一定的机械和化学耐受性和稳定性、易于小型/微型化。由于其具有上述特点,因此作为软体机器人的软执行器是不可多得的材料,在微型机器人和水下机器人应用中得
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网上社交媒体平台上文本、图像、音频、视频等多模态数据的增长迅猛,传统的单一模态数据检索已经无法满足当今社会的需求,跨模态检索应运而生。多模态数据往往具有很高的维度,使其难以有效检索。为了有效地组织、管理和检索在文本、图像的语义之间相互关联的有效数据,跨模态检索已经成为了当今学术界和工业界的热门话题。本文以跨模态图文检索技术为重点,结合多模态数据的特点,研究提高跨模态图文检索的精度问题,设计和开发跨
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水稻是世界上最主要的三大粮食作物之一。水稻谷粒的性状参数是反映谷粒品质和进行育种等相关研究的重要评价指标。通常,在水稻育种的各个环节都需要对谷粒的性状参数进行测量,主要包括谷粒数量、谷粒长度、谷粒宽度、谷粒面积、谷粒周长、谷粒萌发率等。传统的谷粒性状参数测量方法依赖于专业人员的手工测量,不仅测量效率低下,而且测量结果易受个人主观因素影响,准确性和稳定性无法得到保证。此外,当前已有的谷粒性状参数测量
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