【摘 要】
：
基于位置的移动社交网络,如微博、微信等为移动社交网络的研究提供了大量用户历史行为信息,诸如用户资料、签到时间、位置轨迹、微博内容等.它们为基于情境的用户实时兴趣点推荐的研究提供了契机.本文通过借鉴PMJ模型的思想,建立了一种全新的位置推荐系统原型PMR架构,它最大的优势在于,通过把最新的情境感知技术和计算方法与PMJ架构的优势相结合,能够对用户反馈信息实时处理后依据该信息对推荐方案进行分值和排序更
论文部分内容阅读
基于位置的移动社交网络,如微博、微信等为移动社交网络的研究提供了大量用户历史行为信息,诸如用户资料、签到时间、位置轨迹、微博内容等.它们为基于情境的用户实时兴趣点推荐的研究提供了契机.本文通过借鉴PMJ模型的思想,建立了一种全新的位置推荐系统原型PMR架构,它最大的优势在于,通过把最新的情境感知技术和计算方法与PMJ架构的优势相结合,能够对用户反馈信息实时处理后依据该信息对推荐方案进行分值和排序更新,因此这种以用户需求为核心的推荐方案更加契合用户需求.在此架构的基础上,提出了一整套用于情境感知、存储
其他文献
生命体系中存在大量的气体分子,可分为信号分子及非信号分子两大类.气体信号分子的功能已为人们所熟知,然而非信号气体分子在生命健康中亦有重要作用,具有潜在的医用功能和价值,如作为疾病指标、辅助治疗等.它们的分布和浓度与生命体健康紧密相连,因此,对其进行分析检测,可以帮助了解生命体健康状况及疾病病况.传统的气体分子检测手段包括电化学、质谱等.这些手段对设备要求较高,输出信号处理较复杂.近年来,一些检测此
从理论上建立了稀土尾矿砂天然放射性物质(NORM)的活度浓度与等效组织吸收剂量率间的关系式,由此计算出单位活度浓度样品到等效组织中的吸收剂量率转换系数.研究了样品所发射γ光子注量率的空间角分布,结合MCNP对样品有效厚度等理论计算结果,给出了尾矿砂放射性现场测量模型的几何参数.参考国际原子能机构(IAEA)报告,NORM样品对公众造成的γ外照射剂量上限为人均0.3 m Sv y?1,以此值作为控制
近年来,单细胞测序技术的飞速发展,从更精细的水平上揭示了细胞在遗传物质上的异质性.微流控技术作为操纵微量液体的新兴技术,尤其适合单细胞这样的微观物体操纵.本文着重介绍了集成微流控芯片在单细胞测序样品制备领域中的应用,包括单细胞全基因组测序样品制备、单细胞转录组测序样品制备和少量细胞的表观遗传组测序样品制备.相比传统方法,集成微流控芯片不仅在单细胞的操纵和俘获上有着独特的优势,也更容易进行高通量的并
习近平主席英国之行开启中英关系新时代10月19日,中国国家主席习近平应英国女王伊丽莎白二世邀请对英国进行国事访问。与以往中国领导人访欧不同的是,此次习近平主席对英国的访问是一次"点穴式"的特定访问,即只访英国,说明此次访问的特殊意义,并且英国女王一年也只接待两起国事访问。英方实际上也早就开始酝酿和准备,今年初就提出了邀请。此次访问对
加强涉密人员管理是机关、单位保密工作的重中之重,也是涉密印制单位保密管理的重点和难点。从对涉密印制单位的现场审查看,有的单位由于涉密人员保密意识不强,保密常识不懂,保密规章制度执行不严,导致单位存在诸多泄密隐患,最终不能通过资质审查,值得反思。
随着移动互联、云计算等高新技术的不断应用,以及平板电脑、智能手机的广泛普及,我国几乎所有重要行业及国家安全基础设施的运行都流淌着信息化的血液。任何敏感信息的泄露或系统的瘫痪,都会危害国家安全和社会稳定。2015年,中央保密委员会全体会议上提出:"应对信息化飞速发展的挑战,全面加强网络保密管理,提升保密高科技抗衡能力"的要求。当前,国
据人民网援引《每日邮报在线》报道称,英国银行遭遇黑客攻击,并被窃取2000万英镑。其实这只是银行业遭遇网络攻击的"冰山一角",大量类似的攻击早已频繁出现,而且足以引起我们的警惕之心。据人民网援引《每日邮报在线》10月13日报道称,英国国家犯罪调查局(NCA)已经发出警告,提醒网络用户提防黑客的网络攻击。黑客开发出了一种恶意软件"Dridex",并利用此恶意软件从英国的银行账户中窃取了2000万英镑
在2015年9月中国互联网安全大会上,网宿科技首席安全官欧怀谷介绍了网宿提供云安全服务来解决海量DDoS攻击问题。目前,DDo S攻击呈愈演愈烈之势,此前锤子科技坚果手机发布会官网遭到DDo S攻击;百度云安全用一场DDoS攻防实战演练;魅族官网遭受DDoS攻击。可以说DDoS攻击的规模、类型、频率在逐年增加。据Garnter统计,DDoS的攻击从2013年的100G左右,大幅度增加至2014年的
October 14-17,2016,Beijing,China The Asia Simulation Conference(AsiaS im)is an annual international conference started in 1999.In 2011,the Federation of Asian Simulation Societies(ASIASIM)was set up a
从2D超声图像中分割出病灶区域的轮廓是计算机辅助治疗中制定术前计划的重要步骤.然而,有效的超声图像分割方法依旧是一个挑战性难题,主要原因有两个:(1)超声图像自身固有的低信噪比和灰度分布不均匀造成的病灶区域局部边缘模糊;(2)成像过程中病人呼吸或外部挤压容易造成体内软组织的形变从而引起病灶区域的几何轮廓的复杂性.这些因素导致许多分割方法不容易收敛到真实的病灶区域.为解决以上问题,本文提出了一种基于