通过ComfyUI调用SVD动画大模型制作龙年宣传ID实例

本文介绍了使用生成式AI大模型制作视频动画的流程与方法,详细阐述了流程中基本节点的参数设置及其用途,以及使用色彩比对节点控制最终视频结果不偏移初始设计画面的方法。

基于正负反馈矩阵的SVD推荐模型

矩阵奇异值分解技术已经被广泛应用在个性化推荐系统之中.通过矩阵奇异值分解可以提高个性化推荐的准确度.传统的奇异值分解模型对整个矩阵进行分解,得到user和item两个特征矩阵,然后进行评分预测,并未考虑不同范围的评分包含的不同信息.通过计算评分中的临界值,把评分矩阵拆分成两个矩阵,称为正反馈矩阵和负反馈矩阵.再基于两个反馈矩阵的特征来完成对评分的预测.在实验数据方面,使用Movie Lens的数据集,对传统的奇异值分解模型(SVD)和基于超图的奇异值分解模型(HSVD)进行改进.实验结果表明,引入偏好区分概念的模型PSVD、PHSVD,其推荐效果都优于原模型.

基于SVD++与标签的跨域推荐模型

在现有多数跨域推荐模型中,用户不能给指定项目添加标签,并且建立模型时未考虑用户的历史标签,导致推荐误差变大。针对上述问题,构建基于SVD++模型并融合标签推荐的跨域推荐模型TagSVD++。该模型继承SVD++模型利用评分数据预测的特点,加入用户和项目标签信息,通过标签使用次数反映用户喜好和项目特征,并且引入热门惩罚系数避免热门标签和项目对推荐预测的干扰。在真实电影和图书网站相关数据模拟的跨领域数据集上进行实验,结果表明,TagSVD++模型能有效提高跨域推荐的准确性。

引入时间效应的SVD++线性回归推荐算法

针对传统协同过滤算法中的数据稀疏问题,在SVD++算法和线性回归模型的基础上引入时间效应属性,提出一种推荐算法timeSVD++LR。采用SVD++算法将用户和项目信息与隐式反馈信息相融合映射到隐语义空间,将用户和项目之间的交互作用建模为该空间中的内积。通过描述用户和物品在各因子上的特征来解释评分值,在此基础上对时间效应建模,进一步提高预测结果的准确度。根据预测评分矩阵构造特征向量,将原始训练数据作为线性回归模型的输入,采用梯度下降算法优化最终代价函数,生成使得代价函数值最小的参数向量,同时将特征向量和参数向量代入预测模型求解预测评分。在MovieLens数据集上的实验结果表明,与RSVD、SVD++和timeSVD++算法相比,该算法的平均绝对误差和均方根误差均较低,其推荐准确性较高。

A Class of Biased Estimators Based on SVD in Linear Model

In this paper, a class of new biased estimators for linear model is proposed by modifying the singular values of the design matrix so as to directly overcome the difficulties caused by ill_conditioning in the design matrix. Some important properties of these new estimators are obtained. By appropriate choices of the biased parameters, we construct many useful and important estimators. An application of these new estimators in three_dimensional position adjustment by distance in a spatial coordiate surveys is given. The results show that the proposed biased estimators can effectively overcome ill_conditioning and their numerical stabilities are preferable to ordinary least square estimation.

基于嫦娥二号微波辐射计数据月球中低纬度亮温异常区地质分析研究

月球表面的微波辐射亮度温度与月表地质结构和月表物质的物理化学特性相关。为了对月球亮温分布异常区域进行地质分析,文章首先计算嫦娥亮温数据的时角,采用克里金插值的方法得到了不同频率不同时刻中低纬度的微波亮温图。结合奇异值分解(SVD)模型分析了月表亮温变化异常,结果表明风暴洋位置和靠近月海东北部的高地区域等存在亮温变化异常,月海区域(除风暴洋外)为3 GHz和37 GHz两个场的总体相关区域。通过对月球火山分布地区的区域亮温变化进行分析,发现这热异常可能是由于月球火山活动造成的。

青海省多年地表蒸散时空分布及其主导气象因子分析

位于长江源头的青海省属于干旱半干旱地区,全面系统分析区域内多年地表蒸散的时空分布变化及其相关主导气象因子的贡献,对于全省地表水量平衡调节、水资源科学配置、生态环境治理以及旱涝灾害监测有着重要的作用。基于MOD16数据集(MODIS地表蒸散发月序列产品),采用年际趋势分析法分析了青海省2000-2014年的地表蒸散量时空变化;同时,结合多年降水量和气温数据,利用奇异值分解(SVD)模型,分析了地表蒸散量和气温、降水量之间的相关性。结果表明:青海省多年平均地表蒸散量在空间上呈现东南多,并向西北逐渐减少的趋势,这种空间分布规律主要受降水量由东南向西北逐渐递减的空间分布规律决定;地表蒸散量与气温、降水的平均相关系数分别为0.071和0.201,同时蒸散与气温、降水的相关性在空间分布上基本一致;SVD分析结果显示地表蒸散量与降水量存在明显的相关性,而与气温的相关性较弱。

带有隐式反馈的SVD推荐模型高效求解算法

作为推荐系统的重要组成部分,协同过滤已成为了当今主流的推荐方法之一.其中基于潜在因子的协同过滤常采用SVD推荐模型分析用户喜好.近年来,随着SVD推荐模型研究的深入,SVD++,TrustSVD等一类带有隐式反馈的SVD推荐模型被相继提出.此类模型能更有效地从有限的数据源中挖掘有用信息并取得了较好的效果,因此受到了人们广泛关注.然而,现有文献大多关注于模型设计,缺乏专门针对带有隐式反馈的SVD推荐模型的高效求解算法.为此,本文首先研究了一般性的SVD推荐模型梯度求解框架,然后以SVD++推荐模型为突破口,基于块梯度下降方法设计了高效求解算法BCDSVD++并解决了容量矩阵求逆、稀疏数据优化处理等两个关键问题.实验表明,本文所设计的BCDSVD++算法具有比传统的并行梯度下降法更高效的求解效率及收敛能力.