基于显式和隐式因子建模的推荐算法研究.pptx
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基于显式和隐式因子建模的推荐算法研究.pptx
汇报人:/目录0102推荐系统的重要性显式和隐式反馈的差异研究目的与意义03显式因子模型概述显式因子模型推荐算法流程实验结果与分析04隐式因子模型概述隐式因子模型推荐算法流程实验结果与分析05结合方法与策略实验结果与分析优势与局限性06改进算法性能的途径拓展应用场景的可能性对未来研究的建议与展望07研究成果总结对支持者的致谢汇报人:
显式算法和隐式算法的介绍与比较.ppt
显式算法和隐式算法的介绍与比较中心差分法中心差分法不是自起步算法,t=0时,要知道,才能算出,在t=0时,由(2)(3)式得:步长的控制:Newmark法(隐式)可以看出,解当前,需要用到当前时刻的,因此为隐式算法,需要用迭代实现。总结隐式算法在每一增量步内都需要对静态平衡方程进行迭代求解,并且每次迭代都需要求解大型的线性方程组,这个过程需要占用相当数量的计算资源、磁盘空间和内存。该算法中的增量步可以比较大,至少可以比显式算法大得多,但是实际运算中上要受到迭代次数及非线性程度的限制,需要取一个合理值。在处
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显式算法与隐式算法得区别1、显式算法最大优点就是有较好得稳定性。动态显式算法采用动力学方程得一些差分格式(如广泛使用得中心差分法、线性加速度法、Newmark法与wilson法等),不用直接求解切线刚度,不需要进行平衡迭代,计算速度快,时间步长只要取得足够小,一般不存在收敛性问题。因此需要得内存也比隐式算法要少。并且数值计算过程可以很容易地进行并行计算,程序编制也相对简单。但显式算法要求质量矩阵为对角矩阵,而且只有在单元级计算尽可能少时速度优势才能发挥。因而往往采用减缩积分方法,容易激发沙漏模式,影响应力
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基于用户显隐式反馈的协同过滤推荐算法研究与应用.docx
基于用户显隐式反馈的协同过滤推荐算法研究与应用基于用户显隐式反馈的协同过滤推荐算法研究与应用摘要:随着互联网的飞速发展和信息爆炸式增长,为用户提供个性化的推荐服务成为了互联网企业的重要任务之一。协同过滤是推荐系统中一种常用的算法,它利用用户行为历史数据进行推荐。然而,传统的协同过滤算法主要基于用户的显式反馈数据,忽视了用户的隐式反馈数据,限制了推荐算法的准确性和个性化程度。因此,本文围绕基于用户显隐式反馈的协同过滤推荐算法展开研究,以提高推荐系统的效果和用户满意度。1.引言推荐系统是一种通过收集用户的行为