针对现有服务选择中服务推荐技术的不足,提出一种基于偏好推荐的服务选择(trustworthy services selection based on preference recommendation,简称TSSPR)方法.首先搜索一组偏好相似的推荐用户,并通过皮尔逊相关系数计算用户的评价相...针对现有服务选择中服务推荐技术的不足,提出一种基于偏好推荐的服务选择(trustworthy services selection based on preference recommendation,简称TSSPR)方法.首先搜索一组偏好相似的推荐用户,并通过皮尔逊相关系数计算用户的评价相似度,然后基于用户的推荐等级、领域相关度和评价相似度等对用户的推荐信息进行过滤,从而使推荐信息更为可信.模拟实验结果表明,通过正确的参数设置,该方法能够有效地解决推荐算法中冷启动、推荐信息不准确等问题.展开更多
本文所提出的线性模拟电路故障诊断的新方法是在应用特勒根定理的同时,采用多频率测试信号,使可测端口数 m 与所用不同频率的测试信号数 f 之积,大于同时发生的故障元件数 k,即 fm>k,就可决定故障元件的位置及其参数值。因为f 是可...本文所提出的线性模拟电路故障诊断的新方法是在应用特勒根定理的同时,采用多频率测试信号,使可测端口数 m 与所用不同频率的测试信号数 f 之积,大于同时发生的故障元件数 k,即 fm>k,就可决定故障元件的位置及其参数值。因为f 是可以任意扩大的,所以本方法原则上可以诊断绝大多数模拟电路的多重故障。展开更多
文摘针对现有服务选择中服务推荐技术的不足,提出一种基于偏好推荐的服务选择(trustworthy services selection based on preference recommendation,简称TSSPR)方法.首先搜索一组偏好相似的推荐用户,并通过皮尔逊相关系数计算用户的评价相似度,然后基于用户的推荐等级、领域相关度和评价相似度等对用户的推荐信息进行过滤,从而使推荐信息更为可信.模拟实验结果表明,通过正确的参数设置,该方法能够有效地解决推荐算法中冷启动、推荐信息不准确等问题.
文摘本文所提出的线性模拟电路故障诊断的新方法是在应用特勒根定理的同时,采用多频率测试信号,使可测端口数 m 与所用不同频率的测试信号数 f 之积,大于同时发生的故障元件数 k,即 fm>k,就可决定故障元件的位置及其参数值。因为f 是可以任意扩大的,所以本方法原则上可以诊断绝大多数模拟电路的多重故障。
