一种面向个性化服务的无需反例集的用户建模方法

随着WWW信息的快速增长 ,查找用户感兴趣的信息变得越来越耗时耗力。个性化服务能为不同的用户提供有针对性的服务 ,日益受到研究者的重视。用户建模是实现个性化服务的关键技术。传统的需要正、反例集作为训练例集的用户建模方法容易干扰用户的正常浏览 ,或者由于推断失误而引入噪声。基于遗传算法和k近邻方法提出了一种无需反例集的用户建模方法 ,该方法被应用于个性化信息过滤中。实验结果表明 ,基于无需反例集的用户建模方法的信息过滤算法可以达到 73 91%的过滤率和 94 4 4 %的过滤精度。无需反例集的用户建模方法是一种可行。

The role of an integration identity in the analysis of the Cauchy-Leray transform

The purpose of this paper is to complement the results by Lanzani and Stein(2017) by showing the dense definability of the Cauchy-Leray transform for the domains that give the counter-examples of Lanzani and Stein(2017), where L^p-boundedness is shown to fail when either the "near" C^2 boundary regularity, or the strong C-linear convexity assumption is dropped.