一种面向多维特征分析过滤的视频推荐算法

近年来,抖音、快手、微视等短视频APP取得了巨大成功,用户拍摄并上传到APP平台上的视频数量暴增。在这种信息过载的环境下,为用户挖掘并推荐其感兴趣的视频成为了视频发布平台面临的难题,因此为这些平台设计高效的视频推荐算法显得尤其重要。文中针对媒体大数据挖掘和推荐领域的数据集稀疏性高和规模巨大的问题,提出一种面向多维特征分析过滤的视频推荐算法。首先,从用户行为和视频标签等多个维度对视频进行特征提取,然后进行相似性分析,加权计算视频相似度,从而获取相似视频候选集,并对相似视频候选集进行过滤,再通过排序选择评分最高的若干个视频推荐给用户。最后,基于MovieLens公开数据集,使用python3语言实现了文中提出的视频推荐算法。在数据集上进行的大量实验表明,相比传统的协同过滤算法,文中提出的面向多维特征分析过滤的视频推荐算法将推荐结果的准确率提升了6%,召回率提升了4%,覆盖率提升了18%。实验数据充分说明,从多个维度考虑视频之间的相似性,并配合大规模矩阵分解技术,在一定程度上缓解了数据集稀疏性高、数据量巨大的难题,从而有效地提高了推荐结果的准确性、召回率和覆盖率。

钼、硅等杂质在(NH_4)_2SO_4-(NH_4)_2CO_3协同淋洗铀中的行为

(NH_4)_2SO_4-(NH_4)_2CO_3淋洗剂是一种协同淋洗剂,在对北方铀矿样的小型试验及其吸附淋洗台架试验中,发现钼、硅等杂质元素,对淋洗过程及其产品纯度有影响。本文着重阐述了用(NH_4)_2SO_4-(NH_4)_2CO_3协同淋洗剂从饱和树脂中淋洗铀时,钼、硅以及常见元素铁、铝等杂质元素的淋洗行为。

无线链路流量监测分析系统设计与实现

网络流量数据直观地反映网络的运行状况,因此对流量数据的实时监控尤为重要。针对恶意代码、病毒等在网络通信中急剧增加,网络管理员无法及时发现网络异常流量数据等问题,设计并实现了基于端口镜像、DPDK、Kafka、Druid等关键技术的无线链路流量监测分析系统,用于监测无线网络流量数据,实践证明该系统在流量统计监测方面具有较高的准确性和高效性。

采用密实移动床淋洗塔协同淋洗铀

本文阐述了(NH_4)_2SO_4-(NH_4)_2CO_3混合淋洗剂从饱和树脂中淋洗铀时所采用的设备——密实移动床淋洗塔和为使用该设备所必需的工艺参数。

(NH_4)_2SO_4-H_2SO_4协同淋洗铀的研究

本文阐述了(NH_4)_2SO_4-H_2SO_4混合淋洗剂从饱和树脂中淋洗铀时的“协同”作用及影响“协同”作用的主要因素,初步探讨了协同作用的机理。

基于可信计算的安防终端防护技术研究

随着电子技术的飞速发展和5G等高带宽网络技术的普及,安防系统中的安防终端由低级别单一功能向着高级别模块化、智能化、网络化发展,随之而来的安全问题也日益凸显,制约着安防终端的进一步发展。本文基于可信计算的主动防御技术,依靠可信根建立信任链,通过静态度量和动态度量等可信度量手段,为安防终端提供可靠的主动检测与防御功能。