基于深度信念网络的个性化信息推荐

为在信息推荐过程中挖掘出更多的信息关系,提出一种基于深度信念网络的信息推荐方法。利用模糊聚类进行预处理以达到跨类推荐的目的,根据用户浏览记录通过网络计算高分信息,并结合用户兴趣,使用潜在狄里克雷分配模型对高分信息进行权值调整,从而提高推荐准确率。在整个推荐过程中网络会根据用户行为对推荐信息权值进行相应调整。实验结果表明,该方法的推荐成功率比BP神经网络提高5.7%。

基于多元特征的电商低质量商品评论识别

为了改变已有评论识别方法在新兴特性("返现评论"的出现)识别上的不足,根据新兴特性提出一种新的"无用评论"划分方法,定义其为低质量评论。根据其具有的特性,提出基于多元特征(情感强度,是否包含负面情感,主流观点的包含程度)的识别方法。将提取出的特征放入基于文本特征分类器中,对多元特征与文本特征的不同组合进行有监督的学习,选取出分类效果最好的特征组合。实验表明在文本特征分类中加入多元特征后,分类准确率能达到83%。

软件开发企业无形资产研发的税务筹划研究

我国为了提倡和鼓舞企业自行开发软件产品,对于具有自主知识产权的软件产品,会推出诸多税收优惠政策,内容包含很多税种。基于此本文对软件开发企业无形资产税务筹划开展探讨、分析,针对应如何进行税务筹划深入分析,提出解决对策,希望可以促进我国企业自主知识产权的进一步发展。