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针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法（DCF）相比传统协同过滤推荐算法（TCF）、基于用户聚类的协同过滤推荐算法（UCF）以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法（ICF）,在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。 相似文献
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针对服装推荐方法推荐精度不高、覆盖率低,不能充分挖掘用户潜在兴趣的问题,提出一种基于用户图像内容属性偏好与时间因子的服装推荐（UIACF）算法。通过构建深度卷积神经网络,提取服装图像中的服装属性,并据此形成用户属性向量,将基于用户属性偏好的相似度与基于时间因子的用户兴趣偏好相似度融合,构建用户偏好模型。将其与基于用户的协同过滤（UCF）算法、基于项目的协同过滤（ICF）算法及基于项目偏好的协同过滤（UCSVD）算法进行比较,结果显示,UIACF 算法准确率提高 14%。该算法为基于用户的服装协同过滤个性化推荐提供了一种新思路,用户潜在兴趣挖掘效率更高。 相似文献
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为提高销售预测准确率,提出一种基于改进 XGBoost 的销售预测方法。首先对销售量影响因素进行特征分析,通过改进灰色关联分析方法对训练数据进行降维处理|然后采用基于 XGBoost 算法的销售预测方法对降维后的特征数据进行监督训练|最后使用训练后的模型对销售情况进行预测评估。实验结果表明,基于灰色关联分析和 XGBoost 模型的销售预测方法正确率达到 95%以上,比传统的经典预测方法提高 35%以上,比 XG?Boost 预测方法提高 19.6%。基于灰色关联分析与 XGBoost 模型的销售预测方法不仅能有效处理海量数据,提高销售预测准确率,还能为制造企业实现产品精准投放提供决策依据。 相似文献
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针对云计算数据中心能源消耗过高问题,分析了当前数据中心节能的相关研究成果,将数据中心计算节点的能耗优化方式分为基于动态电压频率调整、基于关闭空闲服务器和基于虚拟化技术的能耗优化3类,分别以综述方式进行总结。讨论了数据中心其它设备的能耗优化策略,预测了未来研究方向,可为数据中心能耗优化相关研究提供参考。 相似文献
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对于有个性化推荐需求的电子商务系统,传统协同过滤推荐算法对商品的用户项目矩阵构建比较单一,难以解决数据稀疏以及推荐结果精度较低等问题。为此,提出一种改进的基于信任度的协同过滤算法,根据用户历史行为,对用户项目评分矩阵进行细分量化,综合考虑用户间关系,引入信任因子维持用户信任关系中的非对称性,通过共同评分项计算用户评分信任度。最终融合信任度与信任因子,计算获得最佳邻居集并产生最终推荐列表。在淘宝官方UserBehavior数据集下进行实验,结果表明,该算法降低了推荐稀疏性,提高了推荐精度。 相似文献
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由于制造业生产数据具有较强时段性,相关工艺蒸汽流量预测方法精确度不高,无法有效节能降耗。针对该问题,提出基于时间集分割的蒸汽流量预测模型。基于工艺生产情况及原始数据的时段性,将日生产工艺流量时间集划分为工单稳定生产时段、工单启动后/结束前时段、非工单时段,采用逐点回归模型预测工单稳定生产时段,利用曲线补全模型预测工单启动后/结束前时段。非工单时段无生产,因此无需进行预测。综合逐点回归—曲线补全预测结果,得出日工艺用蒸汽流量。实例研究表明,相较于传统未分割时间集的单一预测模型,基于时间集分割的逐点回归—曲线补全组合预测方法精确度达 94%以上。基于时间集分割的组合模型不仅预测精度高且较稳定,可为蒸汽生产与实时调度提供决策依据。 相似文献
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为优化整个服务器集群负载,提出一种基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。动态评估服务器性能,根据评估结果计算服务器权值,并引入反映集群负载平衡程度和状态的阈值,以避免因频繁修改权值造成服务器抖动;使用 Holt-Winters 对访问量进行预测,并通过结果预测阈值,实现复杂负载环境下的负载均衡,达到最优负载均衡。实验结果表明,预测阈值的动态权值负载均衡算法在低并发以及高并发时都有很好的性能表现,能够提升系统的最大吞吐量,减少响应时间,提高整个集群利用率。 相似文献
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为了降低企业生产车间空调能耗,基于长短期记忆（LSTM）网络构建了一种工业空调启动时间预测模型。使用该模型对车间空调提前启动时间进行预测,并将预测结果应用于车间空调系统的启动控制,以达到节能目的;采用平均绝对百分误差（MAPE）对预测模型进行整体误差评估,实验结果表明：LSTM 较好地解决了生产车间空调系统启动时间预测问题,相较于传统预测方法有着更小的 MAPE。优化控制后的空调系统能够在保证车间生产环境达标的同时,降低空调系统约 27.9%的能耗。 相似文献
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为了满足近年来在服装电子商务高速发展背景下急剧增长的服装图像分类与定位需求,实现对服装图像的目标检测,提出基于Faster R-CNN的服装目标检测改进方法。借助残差神经网络的特征提取能力进行服装图像特征提取,采用RPN网络进行服装候选区域生成,经过RoI兴趣区域池化后接入分类层与回归层,调整网络结构,融合服装图像的HOG底层特征,从而针对性地实现对服装图像的目标检测。实验结果表明,该方法构建模型的平均准确率为0.902,运行速度为8.9帧/秒,具有一定的实用价值。 相似文献
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