基于用户的协同过滤算法的改进研究

本文针对传统的基于用户协同过滤算法的稀疏性大,推荐效率,精度低等问题,提出了一种改进的算法。在计算"用户-评分"矩阵时,通过建立"项目-用户"倒查表,忽略无相同评分项的用户间相似性的计算,降低了用户评分矩阵的稀疏性,以及传统方法中对所有用户两两计算相似度的工作量。在计算用户相似度时,考虑到项目热门程度对推荐结果的影响,通过"惩罚"用户共同兴趣列表中的热门项目,避免了传统算法中由于赋予所有项目相同权重给个性化推荐结果带来的负面影响。最后,通过和数据集检验该算法,并且用十折交叉方法验证结果。结果表明,改进后的算法节约了运行时间,提高了推荐算法的效率和个性化。

中国经济发展状况与大学生就业情况的相关性研究

应用奥肯定律经典方程对中国GDP增长率和大学生失业率相关性进行研究,得出它们的相关系数为-8.689,检验得R^2为0.092,远小于1,即二者并非线性关系.应用回归分析讨论GDP增长率和大学生初次签约率之间关系,建立回归方程,得出GDP增长率和大学生初次签约率之间为三次曲线关系,并从投资作用、技术效应、产业结构三方面分析GDP增长率和签约率非线性相关的原因.

基于人口发展方程的人口老龄化趋势

通过人口发展方程,建立人口预测模型。预测出我国在独生子女、单独二胎和全面二胎三种不同计划生育政策下未来30年人口发展变化情况,进而计算出不同政策下人口老龄化的变化趋势。另外,应用人口发展方程的预测模型,在全面二胎计划生育政策下,取育龄妇女生育意愿分别为60%、65%、70%时计算相应的人口老龄化指数,给出不同生育意愿下人口老龄化趋势的比较。