检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2017年第5期34卷 185-190,196页

作者：钱晓捷张路一郑州大学信息工程学院郑州450001

在协同过滤算法中,用户之间的相似性计算影响推荐系统的质量,尤其是在数据稀疏的情况下得到的用户之间的关系同实际情况偏离较大,影响推荐精度。针对上述问题,提出一种新的相似性计算算法。利用用户评分结构特征的稳定性,同时结合评分... 详细信息

在协同过滤算法中,用户之间的相似性计算影响推荐系统的质量,尤其是在数据稀疏的情况下得到的用户之间的关系同实际情况偏离较大,影响推荐精度。针对上述问题,提出一种新的相似性计算算法。利用用户评分结构特征的稳定性,同时结合评分结构间的偏好距离,重新计算用户间偏好相似度。在Movie Lens数据集上的实验结果表明,与传统基于用户的相关相似性协同过滤算法及余弦相似性算法相比,该算法的推荐精度平均提高3.94%和2.99%。

关键词：协同过滤推荐系统数据稀疏评分结构偏好距离

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基于核心素养的语文学业水平考试评分方案研制

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语文建设 2024年第9期 14-18页

作者：杨磊北京师范大学文学院

基于核心素养的学业水平考试命题逐渐成熟,亟须研制与之适配的、能够真实反映学生核心素养发展水平的评分标准。本文从评分的内容、评分的结构、评分的机制三个方面考量,在遵循系统性、相对性、建构性、反拨性等原则的基础上,研制了一... 详细信息

基于核心素养的学业水平考试命题逐渐成熟,亟须研制与之适配的、能够真实反映学生核心素养发展水平的评分标准。本文从评分的内容、评分的结构、评分的机制三个方面考量,在遵循系统性、相对性、建构性、反拨性等原则的基础上,研制了一套符合核心素养立意的语文学业水平考试评分模式,以期为评估学生核心素养发展水平、促进“教—学—评”一体化提供有益参考。

关键词：核心素养学业水平考试评分内容评分结构评分机制

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推荐系统中基于相似性计算的协同过滤算法研究

推荐系统中基于相似性计算的协同过滤算法研究

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作者：张路一郑州大学

学位级别：硕士

信息技术的快速发展,互联网用户量和信息量规模的不断扩大,网络空间的信息生产者由传统媒体逐步趋向大众化和平台化。随着个人影响力的提升和人工智能的普及发展,人人都是信息的生产者,任何同网络传输相连接的设备也是信息制造者。大规... 详细信息

信息技术的快速发展,互联网用户量和信息量规模的不断扩大,网络空间的信息生产者由传统媒体逐步趋向大众化和平台化。随着个人影响力的提升和人工智能的普及发展,人人都是信息的生产者,任何同网络传输相连接的设备也是信息制造者。大规模信息量的产生在为用户提供充足信息的同时也带来相当大的困扰,即如何从庞大繁琐的数据空间获取需要的信息内容,该现象即是信息过载。推荐系统的出现,有效地缓解了过载问题。其中的协同过滤推荐技术,利用用户间相关信息,产生合理推荐,并能由反馈信息进行动态调整,突破了专业领域知识的限制,提高了推荐性能。但同时协同过滤也面临着一些问题,由于用户规模和项目数量的不断增大,不可避免地会出现维度灾难的问题,该问题具体会反映在数据稀疏性上,如何有效地利用已存在的数据信息,为解决推荐系统所面临问题的关键。针对稀疏问题,本文由相似性出发展开研究。第一,在用户对应的项目领域,根据项目属性进行用户分类,得到用户初始兴趣分布。在用户所具有的兴趣分布特征基础上进行数据信息量化处理,获取用户本身兴趣特征,通过计算用户的兴趣特征差异,经过数量关系调整后得到新的相似性,最终在协同框架下进行预测评分数值计算,最终完成推荐过程。第二,根据用户评分结构所具有的隶属特点,以及用户间评分体系所体现的差异性,分别得到具有用户评分结构性和用户评分混乱性特点的相似性计算方法。在有限的用户数据空间,通过将两方面特性进行有效融合,形成新的相似性计算方法。最后,由兴趣分布和评分结构出发得到的相似性方法,在协同过滤过程中能更好地得到用户间相似关系。实验验证对比显示,在新的相似计算方法下,推荐算法能够缓解稀疏状况,降低推荐误差。

关键词：协同过滤稀疏性兴趣分布相似性评分结构

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