一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法

传统跨评分协同过滤范式忽视了目标域中评分密度对用户和项目隐向量精度的影响,导致评分稀疏区域评分预测不够准确.为克服区域评分密度对评分预测的影响,基于迁移学习思想提出一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法(cross-rating collaborative filtering recommendation algorithm,CRCRCF),相对于传统跨评分协同过滤范式,该算法不仅能有效挖掘辅助域重要知识,而且可以挖掘目标域中评分密集区域的重要知识,进一步提升目标域整体,尤其是评分稀疏区域的评分预测精度.首先,针对用户和项目,分别进行活跃用户和非活跃用户、热门项目和非热门项目的划分.利用图卷积矩阵补全算法提取目标域活跃用户和热门项目、辅助域中全体用户和项目的隐向量.其次,对活跃用户和热门项目分别构建基于自教学习的深度回归网络学习目标域和辅助域中隐向量的映射关系.然后,将映射关系泛化到全局,利用非活跃用户和非热门项目在辅助域上相对较准确的隐向量推导其目标域上的隐向量,依次实现了跨区域映射关系迁移和跨评分的隐向量信息迁移.最后,以求得的非活跃用户和非热门项目在目标域上的隐向量为约束,提出受限图卷积矩阵补全模型,并给出相应推荐结果.在MovieLens和Netflix数据集上的仿真实验显示CRCRCF算法较其他最先进算法具有明显优势.

虚拟现实技术应用专业模块化教学改革研究与实践--以烟台汽车工程职业学院为例

随着信息化技术的快速发展,社会对虚拟现实等新一代信息技术领域的人才需求也愈加迫切。培育知识扎实、技能高超、素养优良的技术技能人才是职业教育坚守的重要战略定位。本文以高职虚拟现实技术应用专业为落脚点,从课程体系重构、教学内容开发、教学实施方案、教学评价方法等方面探索模块化教学改革方法。试图以模块化教学改革为突破口,实现虚拟现实技术应用专业新形势下提高教育质量、扩大就业创业、培育经济发展新动能的重要转变。