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正文內(nèi)容

生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)(編輯修改稿)

2025-07-07 21:42 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 gular Value Deposition,SVD)技術(shù) [8],對用戶 — 項目矩陣進行維數(shù)簡化。 (4)相似度計算。得到降維以后的用戶矩陣 US,就可以尋找每個用戶的近鄰。近鄰的確定是通過兩個用戶的相似度來度量的。本文采用 Pearson 相關(guān)度因子 [9]求相似度。 (5)計算用戶鄰居。該方法有主頁: 兩種 [10],即基于中心的鄰居 (Center- Based Neighbor)和集合鄰居(Aggregate Neighbor)。本系統(tǒng)采用了第一種方法,直接找出與用戶相似度最高的前 N 個用戶作為鄰居,鄰居個數(shù) N 由系統(tǒng)設(shè)定,比如規(guī)定 N 5。 (6)推薦形成。推 薦形成的前提是把當前用戶的鄰居 ID號及其與當前用戶的相似度保存到數(shù)據(jù)庫中,而在前面的工作中已找出各用戶的鄰居以及與用戶的相似度,推薦形成部分只需要對當前登錄用戶進行計算。推薦策略是:對當前用戶已經(jīng)訪問過的項目不再進行推薦,推薦的范圍是用戶沒有訪問的項目,其目的是推薦用戶潛在感興趣的項目;考慮到系統(tǒng)的項目比較多,用戶交互項目的數(shù)量很大,所以只篩選出推薦度最大的 N Top- N 推薦集,設(shè)定 N5。 3 生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)的實現(xiàn) 生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)可以用圖 4 來表 示。數(shù)據(jù)庫部分主要存儲用戶信息和項目信息,用 SQL Server 2021 實現(xiàn)。 主頁: 數(shù)據(jù)訪問層實現(xiàn)了與用戶交互必需的存儲過程以及觸發(fā)器,也使用 SQL Server 2021,主要完成以下功能:初始化新用戶信息矩陣;插入新項目時更新所有用戶的信息矩陣;用戶點擊項目時更新該用戶對項目的評價;刪除項目時更新所有用戶的信息矩陣。用戶訪問層主要涉及網(wǎng)頁與用戶的交互和調(diào)用數(shù)據(jù)訪問層的存儲過程,在這里不做詳細的介紹。 推薦算法完成整個個性化推薦的任務(wù),用 Java 實現(xiàn)。 生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)的設(shè)計 與實現(xiàn) (2) (1)數(shù)據(jù)連接類 DataCon。該類完成與 SQL Server 2021 數(shù)據(jù)庫的連接,在連接之前必須要下載三個與 SQL Server 連接相關(guān)的包,即、 和 。 (2)數(shù)據(jù)操作類 DataControl。該類負責推薦算法與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)交換,靜態(tài)成員 Con 調(diào)用 DataCon. getcon()獲得數(shù)據(jù)庫連接,然后對數(shù)據(jù)庫進行各種操作。把所有方法編寫成靜態(tài),便于推薦算法中不創(chuàng)建對象就可以直接調(diào)用。 主頁: (3)RecmmendSource 與 CurrentUserNeighbor。這兩個類作為FCRemand 類的內(nèi)部類, RecmmendSource 用于保存當前用戶的推薦列表,包
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