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[其它] 基于多层结构的凝集语言词汇优化

说明:基于多层结构的凝集语言词汇优化
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[其它] 融合用户内容与关系结构的用户影响力算法

说明:为快速检测出信息传播的途径,减少恶意信息造成的影响,提出了一种迭代的融合用户内容与关系结构的用户影响力算法(CSIAI)。该算法通过用户微博内容建模,迭代计算出词-用户文档的相似性;另外通过微博的关注和被关注行为,建立用户关系结构,计算用户影响力权值,得到用户的影响力邻接矩阵,提取k个较大影响力的节点作为信息传播的路径。在检测仿真实验中,CSIAI以影响覆盖率和响应时间作为评价指标,根据扩充后的新知识库,确定CSIAI中参数α和β的关系。随着用户数量增长,CSIAI的影响覆盖率和响应时间性能明显
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[其它] 具有双重约束的半监督文档聚类的非负矩阵分解框架

说明:在本文中,我们提出了一种新的半监督共聚算法正交半监督非负矩阵分解(OSS-NMF)用于文档聚类。 在这种新方法中,通过将成对约束形式的数据点(文档)的现有领域知识和特征(单词)的类别知识合并到NMF共聚框架中,从而实现了聚类过程。 在这种框架下,考虑到对偶先验知识,将聚类问题表述为寻找目标函数的局部极小值的问题。 导出更新规则,并为协同聚类过程设计了一种迭代算法。 从理论上讲,我们证明了算法的正确性和收敛性,并证明了其数学上的严格性。 我们的实验评估表明,提出的文档聚类模型在这些约束条件下表现出
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[其它] 融合用户兴趣模型与会话抽取的微博推荐方法

说明:针对传统推荐方法在短文本处理方面的不足,提出一种基于用户兴趣模型与会话抽取算法的微博推荐方法。该方法应用基于归一化割加权NMF的微博用户兴趣模型获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题,结合基于Single-Pass聚类模型的会话在线抽取算法SPFC(single-pass based on frequency and correlation)获取微博的会话队列,并与用户感兴趣的微博主题进行相似度计算,最后得到实时的微博推荐结果。实验表明,此方法能有效地进行微博推荐。
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[平台管理] OpenNess-边缘网络服务平台.pdf

说明:OpenNess-边缘网络服务平台.pdf
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[其它] 基于多标签关联的微博推荐算法

说明:在本文中,我们提出了一种基于多标签相关性的微博推荐算法。 首先,设计了一种标签检索策略,为未加标签的用户添加标签,然后构造初始用户标签矩阵,并设置用户标签权重。 为了准确表示用户兴趣,我们充分研究了标签之间的关联。 定义标签之间的内部和外部相关性,以解决用户标签矩阵稀疏性的问题。 然后可以确定用户兴趣,并可以向用户推荐微博。 实验结果表明,该算法对微博推荐有效。
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[其它] 自增长网络模型及其算法

说明:众所周知,现实世界的网络大部分都不是随机网络,少数的节点往往拥有大量的连接,而大多数的节点连接却很少,这正是无标度网络的重要特性。于是对于无标度网络性质的研究,因为其实用性而变得及其重要。首先定义了一种新的自增长网络模型,对它的基本参数进行计算,证明了它的无标度性。其次验证模型的最大叶子生成树的度分布服从幂率分布,并且得到了网络的平衡集,从而对无标度网络有了初步探索。最后给出了一个计算平均路长的算法。
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[其它] reskins-compatibility:[Mod] [Factorio] Reskins物品,实体和结构,这些物品,实体和结构是由精选的mods列表添加的,与主要的Artisnal Reskin mods视觉对齐-源码

说明:手工Reskins:兼容性 Reskins系列改装 正在努力兼容小型mods和Artisnal Reskins 该mod可以作为统一位置来统一和协调一次性的mod或玩家可能会在Artisanal Reskins的mod套件中遇到的兼容性问题的中心位置。 如果您想使用某个Artisanal Reskins不支持的mod,请在“讨论”选项卡上创建一个主题。 如果您是mod的作者,并且想要支持Artisanal Reskins,并且发现自己想将此依赖添加为依赖,请停下来与我联系。 更新这个m
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[其它] stephaniejn.github.io:个人资料-源码

说明:是一个自由职业者页面组合的主题通过创建。 该主题包括几个内容部分,具有悬停效果的响应式投资组合网格,整页投资组合项目模式以及有效PHP联系人表格。 预览 状态 下载及安装 要开始使用此模板,请选择以下选项之一以开始使用: 通过npm安装: npm i startbootstrap-freelancer 克隆仓库: git clone https://github.com/BlackrockDigital/startbootstrap-freelancer.git 用法 基本用法 下载后,只需在
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[其它] 基于非负矩阵分解的双约束文本聚类算法

说明:在正交三重NMF模型中,加入文本空间的成对约束信息和词空间的类别约束信息,将不同的特征词项进行分类。利用迭代规则对原始的词一文档矩阵进行分解,获得文本聚类结果。与多种传统半监督文本聚类算法的对比结果表明,该算法具有较高的聚类精度,能提供更准确和有效的聚类结果。
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[其它] MATLAB颜色代码对照表RGB.xls

说明:matlab颜色代码对照表,多种颜色可选
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[Linux] node_exporter.json

说明:根据官方模板修改优化,效果展示更好
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