【摘 要】
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为了提高个性化推荐的准确性和质量,针对传统推荐算法的信息过载和数据稀疏性问题,构建了基于SVD与直觉模糊聚类的协同过滤推荐算法(SVDIFC-CF)。算法首先引入SVD将降维后的原始矩阵进行填充;再运用用户商品喜好矩阵将用户进行直觉模糊聚类;最后计算与目标用户相似度最高的前N个用户,找到用户最感兴趣的项目作为推荐结果。采用MovieLens与Jester数据集对算法的有效性进行验证,实验结果表明相
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为了提高个性化推荐的准确性和质量,针对传统推荐算法的信息过载和数据稀疏性问题,构建了基于SVD与直觉模糊聚类的协同过滤推荐算法(SVDIFC-CF)。算法首先引入SVD将降维后的原始矩阵进行填充;再运用用户商品喜好矩阵将用户进行直觉模糊聚类;最后计算与目标用户相似度最高的前N个用户,找到用户最感兴趣的项目作为推荐结果。采用MovieLens与Jester数据集对算法的有效性进行验证,实验结果表明相对于传统推荐算法,该算法能有效解决数据稀疏和冷启动问题,提高推荐精度与质量。
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传统车联网(Internet of Vehicles,IoV)身份认证系统普遍具有中心不可信的安全风险,而智联车又存在许多亟待解决的隐私安全问题。因此,借助区块链分布式、可溯源、不可窜改等特点,提出云链结合的可信分散式系统架构,基于该架构同时结合无证书的密码机制以及密钥隔离技术设计分布式身份认证协议。通过安全性分析表明,该方案安全性高、能满足车联网匿名身份认证的要求。同时与现有方案进行仿真对比表明
可靠的交通流量预测在交通管理和公共安全方面具有重要意义。然而,这也是一件具有挑战性的任务,因为它易受到空间依赖性、时间依赖性以及一些额外因素(天气和突发事件等)的影响。现有的大部分工作只考虑了交通数据的部分属性,导致建模不充分,预测性能不理想。因此,提出了一种新的端到端的深度学习模型——时空注意力卷积长短期记忆网络(ST-AttConvLSTM),用于交通流量的预测。ST-AttConvLSTM将
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