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3 个结果
  • 简介:LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

  • 标签: LDA主题模型 推荐系统 负样本 矩阵分解 协同过滤
  • 简介:研究了原子荧光法测定生态地球化学调查样品中的砷、汞的测量条件.As、Hg方法的检出限分别为0.2mg/kg和0.0042mg/kg.As的相对标准偏差(RSD)为≤4.10%,Hg相对标准偏差(RSD)为≤6.38%,方法的各项指标完全满足生态地球化学调查样品检测的要求.

  • 标签: 生态地球化学调查 土壤样品 原子荧光法 测定
  • 简介:研究了以K2SO4、S粉、C粉、聚三氟氯乙烯粉、Al2O3、MgO混合物作为固体缓冲剂.以Cd为内标.电弧发射光谱法测定多目标地球化学土壤样品中的钼。方法的检出限为0.02μg/g(3S),方法的精密度(RSD)为6.59~11.36%。测定了国家一级地球化学标准物质,结果与标准值相符合。本方法已用于10000多件样品的分析.取得满意的结果。

  • 标签: 发射光谱法 多目标地球化学 土壤样品