摘要：笔记本电脑凭借台式电脑无法比拟移动便携性能,受到了越来越多消费者的青睐。随着笔记本电脑的升温,其周边产品也相继火热起来,笔记本电脑包便是其中之一。由于购机时赠送的笔记本电脑包普遍比较"简陋",并且外形也过于"平庸"。迫于以上原因,很多消费者都打算购买品牌笔记本电脑包。那么,哪些品牌笔记本电脑包值得购买?本期MI将向大家推荐功能丰富、外形时尚兼顾不同人群的品牌笔记本电脑包,让"搬"电脑也变成一件惬意的事。

摘要：自媒体时代下由于媒介平台愈加复杂化和多样化,导致数据信息量级快速增长、社交网络结构越加稀疏,同时也存在着大量的异构化数据对现有语义模型产生了巨大的挑战,具体体现为用户冷启动和传统语义模型噪声问题。为解决这些问题设计了基于JPMC的时序推荐算法模型,JPMC模型通过建立隐式的社交网络关系,并通过网络表征学习来实现相同趋向用户的群体邻居选取,最后结合静态社交增强矩阵和动态感知的转移序列完成模型的优化。通过实验验证分析,提出的JPMC时序推荐算法模型比传统语义模型的性能在不同实验条件下提高了7%~60%,能够更有效地挖掘用户的长短时偏好,提高了基于社交网络的模型的推荐准确度。

摘要：一、聊天导入,明确习作目标1.检查准备师:本次为五年级上学期最后一次的单元习作,我们一起写《推荐一本书》。相信大家已经按照老师的提示,带好一本准备推荐的书了吧生:准备好了。(生汇报准备的书)2.明确目标师:一起来明确本单元的习作目标。

摘要：推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生(以下简称"推免生")是国家改革研究生招生与教育在重大举措之一,通过免去全国研究生入学考试的初试,直接进入复试选拔,其目的是将本科生中的优秀学生通过推荐的形式招录为研究生,从源头上保证了研究生的质量。

摘要：由于现有的高等教育弹性资源推荐系统处理高等教育弹性资源的速度慢,系统性能差,为此设计基于协同过滤的高等教育弹性资源推荐系统。首先,使用芯片为TYD-DSPX的处理器处理系统采集的信号,通过外部存储器接口(External Memory Interface,EMIF)调入请求的缓存数据,将随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)数据实时传输到中央处理器(Central Processing Unit,CPU)中;其次,整合学习者与学习资源数据,对高等教育弹性资源进行相似度计算并赋予权重;最后,设定时间填充函数,分析并计算用户对资源的偏好程度,从而完成相关资源精准推荐。测试结果表明,在相同场景下,输入数据查询条件后,20个小组的资源推荐更新处理数据速度均在3 s内,满足设计预期。

摘要：中国现在是互联网应用最普及的地区,在使用过程中,各平台如BATJ都积累了大量的用户操作信息。随着机器学习的发展,对人的偏好研究有了新的进展,结合各大平台积累的用户操作数据使得最近的推荐算法有了质的飞跃。最明显的是各大平台的推荐内容,越来越符合用户的偏好,从技术上讲这是人类的一个飞跃,但是从导致的结果上看,却是阻碍人类发展速度的一项突破,这正像修炼葵花宝典,挥刀自宫,虽然修炼成绝世武功,但自己再不是一个完整的人。

摘要：购物是旅游者永恒的话题,不管是什么季节、什么地点,游客们总能找到适合自己的购物天堂。春秋变换之际,正是时尚达人血液沸腾之时。管它201 2的传言如何甚嚣尘上,在奢侈品"奴隶"的内心深处,物质永远至上——前提是,这物质是新鲜、独特、唯美、高贵的,而且永远有更新、更好、更特别的存在。让我们趁着这最好的时光,向地球的12个奢侈殿堂进发。

摘要：教学目标:1.能联系自己的阅读实践和对方的阅读需求,选择一本喜欢的书向同学推荐。2.能分段表达自己的观点,重点突出。3.能通过交流探究,学习把重要的理由写具体,吸引推荐对象和更多读者。

摘要：旅游路线推荐是智慧旅游系统中非常重要的一个部分,为了能够更准确地将旅游路线推荐给用户,提出了一种基于用户兴趣和关注度的旅游路线推荐方法。首先,分析了用户的历史兴趣偏好,然后研究了旅游景点的关注度,最后在时间约束的条件下,设计了旅游路线的推荐方法。另外,提出了推荐模型的更新方法。该推荐方法推荐的旅游路线能够满足用户个性化的需求,使用户获得良好的出行体验。

摘要：传统的协同过滤推荐算法未考虑用户兴趣随时间动态变化,以及不同用户对同一项目评分差异过大对推荐效果的影响,导致推荐效果不理想。针对以上问题,以进一步提高基于用户的协同过滤推荐算法的精度为目标,设计了一种结合贡献度与时间权重的协同过滤推荐算法CTCF。该算法在用户相似度计算中引入可信误差阈值、贡献度与时间权重。首先,利用用户评分信息构建用户-评分矩阵与用户-评分时间矩阵,依据可信误差阈值来计算用户贡献度;然后,引入拟合贡献度与时间因子的遗忘曲线得到时间权重,再将时间权重引入皮尔逊相关系数中计算用户相似度;找出目标用户的邻居集,并预测目标用户对邻居集对应项目中未评分项目的评分;最后,按评分由高到低生成Top-N推荐。在MovieLens数据集上的测试结果表明,CTCF算法具有更高的F1值,有效提高了推荐精度和动态性。