基于上下文项目评分分裂的协同过滤推荐

上下文感知推荐系统的主要任务是利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精度和用户满意度。提出了一种基于上下文项目评分分裂的推荐方法。该方法首先依据项目分裂判别标准对多维度上下文信息下的项目进行分裂,然后根据分裂结果并通过上下文维度进行聚类。在此基础上,利用协同过滤推荐算法进行未知评分预测。最后,面向不同的项目分裂标准,在LDOS-CoMoDa数据集上进行仿真对比实验。实验结果表明,相对于其他推荐算法,该方法有效提升了推荐精度,达到了提高推荐质量效果的目的。

理解积累运用──第五册《灰雀》教学谈

理解语言——落实“结合上下文理解词句”这一重点训练项目。这课所在的单元重点训练项目是：用理解词语和联系上下文的方法来理解句子，此重点训练项目体现了阅读能力的训练在低年级的基础上的逻辑延伸和提高。因此，在教学中要挖掘教材中能落实此重点训练项目的“点”来...