【摘 要】
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协同过滤算法是推荐系统中应用最为广泛和成功的推荐技术,本文针对协同过滤推荐算法中的评分预测问题,对包含正则项的传统BSVD、SVD++模型进行分析改进,详细分析SVD模型的理
【基金项目】
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工业互联网网络架构基础共性和关键技术标准试验验证项目资助
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协同过滤算法是推荐系统中应用最为广泛和成功的推荐技术,本文针对协同过滤推荐算法中的评分预测问题,对包含正则项的传统BSVD、SVD++模型进行分析改进,详细分析SVD模型的理论方法,加入用户历史行为记录的潜在信息,利用包含用户喜好(如浏览)的隐性特征向量矩阵替换原SVD模型中的用户特征向量矩阵,提出非对称奇异值分解(Asymmetric singular value decomposition,ASVD)模型,并将项目的特征矩阵也进行扩展形成相应的对偶模型,最后将二者的结果进行融合作为最终的预测评分.在Movie Lens数据集上进行实验验证,结果表明基于ASVD的评分预测算法与传统BSVD、SVD++相比,能有效提高推荐系统的预测精度.
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摘要：本文立足于培养学生“语言构建与运用”等核心素养，提出了写静物类文章的策略：首先要激发他们的写作欲望，再指导学生仔细观察，做到言之有物，描写有序，然后引导学生抓住静物的特点，展开合理的想象，赋予静物以丰富的情感，进行细腻生动地描写，从而写“活”静物，以此着力培养学生的习作核心素养。 关键词：小学语文 静物写作 语言构建与运用 习作教学是语文教学的重点之一，而“语言构建与运用”等素养的培养又
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