为了提高兴趣点(point of interest,POI)推荐的准确性和个性化,提升用户对推荐结果的满意度,针对不同活跃度用户的特点,提出一种融合用户活跃度的上下文感知兴趣点推荐算法(A POI recommendation algorithm that integrates geographica...为了提高兴趣点(point of interest,POI)推荐的准确性和个性化,提升用户对推荐结果的满意度,针对不同活跃度用户的特点,提出一种融合用户活跃度的上下文感知兴趣点推荐算法(A POI recommendation algorithm that integrates geographical,categorical,and temporal factors,while simultaneously considering user activity),简称AU-GCTRS。首先,为缓解数据稀疏性和冷启动问题,引入多维上下文信息;其次,通过挖掘用户签到频率、签到兴趣点数量和签到时间,将用户划分为不同活跃度的群体;最后,综合用户活跃度与上下文分数,将得分高的前K个兴趣点推荐给用户。在真实数据集上进行实验表明,AU-GCTRS算法比其他流行算法更有效地缓解了数据稀疏性和冷启动问题,提高了推荐准确率和召回率。展开更多
由于制造技术、组装过程和一些其它不确定因素,半球谐振陀螺不可避免的存在噪声源。介绍了半球谐振陀螺的工作原理和闭环检测理论,探讨了半球谐振陀螺的主要误差源,指出了在线滤波器用于半球谐振陀螺随机噪声滤波存在的一些问题。为了...由于制造技术、组装过程和一些其它不确定因素,半球谐振陀螺不可避免的存在噪声源。介绍了半球谐振陀螺的工作原理和闭环检测理论,探讨了半球谐振陀螺的主要误差源,指出了在线滤波器用于半球谐振陀螺随机噪声滤波存在的一些问题。为了达到最佳的滤波效果,滤波评价系统采用 Allan 方差作为检验滤波性能的标准。比较了低通滤波、小波滤波和粒子滤的滤波性能,证明了该系统的有效性。展开更多
文摘为了提高兴趣点(point of interest,POI)推荐的准确性和个性化,提升用户对推荐结果的满意度,针对不同活跃度用户的特点,提出一种融合用户活跃度的上下文感知兴趣点推荐算法(A POI recommendation algorithm that integrates geographical,categorical,and temporal factors,while simultaneously considering user activity),简称AU-GCTRS。首先,为缓解数据稀疏性和冷启动问题,引入多维上下文信息;其次,通过挖掘用户签到频率、签到兴趣点数量和签到时间,将用户划分为不同活跃度的群体;最后,综合用户活跃度与上下文分数,将得分高的前K个兴趣点推荐给用户。在真实数据集上进行实验表明,AU-GCTRS算法比其他流行算法更有效地缓解了数据稀疏性和冷启动问题,提高了推荐准确率和召回率。
文摘由于制造技术、组装过程和一些其它不确定因素,半球谐振陀螺不可避免的存在噪声源。介绍了半球谐振陀螺的工作原理和闭环检测理论,探讨了半球谐振陀螺的主要误差源,指出了在线滤波器用于半球谐振陀螺随机噪声滤波存在的一些问题。为了达到最佳的滤波效果,滤波评价系统采用 Allan 方差作为检验滤波性能的标准。比较了低通滤波、小波滤波和粒子滤的滤波性能,证明了该系统的有效性。