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一种通用的解决数据稀疏性的推荐框架: 本发明提出的一种通用的解决数据稀疏性的推荐框架，包括从数据库中获取和清理数据信息，以获得所需信息；使用用户与物品原始的评分矩阵R生成用户交互矩阵T，然后采用流行度对共同交互矩阵进行赋权；使用用户与物品原始的评分矩阵R并采...; 邓江洲郑磊王永陈安良王东泽赵越

一种通用的解决数据稀疏性的推荐框架: 本发明提出的一种通用的解决数据稀疏性的推荐框架，包括从数据库中获取和清理数据信息，以获得所需信息；使用用户与物品原始的评分矩阵R生成用户交互矩阵T，然后采用流行度对共同交互矩阵进行赋权；使用用户与物品原始的评分矩阵R并采...; 邓江洲郑磊王永赵越郭翎子蔡雨晴陈安良王东泽

考虑数据稀疏性的图书推荐协同过滤算法仿真: 2024年; 图书推荐算法易忽略数据稀疏性问题,导致推荐结果与用户感兴趣内容之间存在较大的偏差。在考虑数据稀疏性的基础上提出一种图书推荐协同过滤算法,对数据预处理,通过对用户和用户之间综合信任度分析,利用分布估计算法对用户兴趣建模;构建用户兴趣簇类集,划分用户兴趣,从中选择出与检索对象最接近的邻居;计算邻近项目得分,按照从大到小的顺序排列,排名靠前的资源项即为图书推荐结果。实验结果表明,所提方法在推荐500本图书时,用时在12s内,且降低了平均绝对误差和均方根误差,实现了最精准的图书推荐。; 贾丽坤赵亚丽黄晓英肖丹; 关键词：数据稀疏性图书推荐协同过滤算法用户兴趣模型

一种基于数据稀疏性的超额行激活存算一体加速器设计方法: 本发明公开了一种基于数据稀疏性的超额行激活存算一体加速器设计方法，涉及存算一体架构的神经网络加速器设计领域，包括三部分，构建基于行激活数据的预测机制，建模外围电路器件限制与计算并行度，解决所述外围电路与所述计算并行度的匹...; 景乃锋郭梦裕张子涵蒋剑飞王琴

在机器学习硬件加速器处利用数据稀疏性: 描述了用于在硬件加速器上实现的神经网络的计算期间利用数据稀疏性的方法和系统，包括计算机可读介质。使用系统控制器，从参数张量得出经压缩的稀疏参数集合，并且基于经压缩的稀疏参数集合来生成映射向量。当系统处理指令中的指示参数张...; 安德雷·阿尤波夫苏约格·古普塔

基于输入数据稀疏性的存算一体模块、芯片和电子设备: 本申请公开一种基于输入数据稀疏性的存算一体模块、芯片和电子设备，存算一体模块中，权重参数存储阵列用于存储权重参数；比特乘法器用于接收权重读取使能信号和输入特征数据，在权重读取使能信号使能时，根据权重读取使能信号选择权重参...; 刘洪杰杨晓风

考虑数据稀疏性的网络关联信息智能推荐算法: 2024年; 随着网络信息爆炸性增长,当用户对某类信息浏览量过少时,会导致信息过滤推荐算法的稳定性低且准确率差。为解决上述问题,将SA注意力机制与LSTM长短期神经网络构架进行有机结合,并利用用户相似度分析优化稀疏数据特征,最终构建出SA-LSTM网络信息过滤智能推荐模型。模型首先对稀疏信息数据进行范式处理,提取五元组特征,并采用简单删除法对特征数据进行清洗、填补;然后采用相似性度量分析相似用户的关联信息,给出阈值评分;接着基于模态关联目标函数对信息进行稀疏优化求解,直至函数收敛;最后利用SA机制提升信息数据的稀疏特征性能,并采用PSO算法优化LSTM网络模型参数,构建出SA-LSTM网络信息过滤智能推荐模型。仿真结果显示,在HMK与MLK仿真稀疏实验数据上,与其它传统信息推荐模型相比,SA-LSTM模型的准确率最高达48.96%,平均提升了11.09%,稳定性和综合性平均提高了3.06%与5.50%,即SA-LSTM模型的准确率最高,稳定性与综合性较好。综上,SA-LSTM算法解决了稀疏网络信息数据下,用户信息推荐的准确性,在仿真上具有一定的研究价值。; 葛涵任树民张红良

基于改进Slope One算法缓解推荐系统中数据稀疏性的研究: 伴随着物联网技术的应用和互联网的繁荣发展，人类已经步入了大数据时代。怎样从中获得有价值的资料，推荐系统应运而生。传统的推荐系统通常是根据评分矩阵来判断用户和项目之间的相似性，但是，由于互联网环境中用户和项目的数量远远超过...; 郑鹏程; 关键词：协同过滤推荐系统数据稀疏性

面向推荐系统数据稀疏性的采样技术研究: 随着互联网和信息技术的蓬勃发展,越来越多的用户参与信息的生成和互动,每天产生的可用信息呈指数级增长。但是海量数据往往超出了个人或系统所能接受和处理的范围,面临着严峻的“信息过载”问题。推荐系统是缓解信息过载问题的有效方案...; 陈矜; 关键词：推荐系统采样

面向数据稀疏性的事件时序关系抽取研究: 作为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域里关系抽取的重要组成部分，事件时序关系抽取在医学、金融和军事等领域有着广泛应用前景，也对诸多需要深入理解文本时序信息的下游自然语言处理...; 王亮; 关键词：多任务学习

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