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近年来,人们对于酒店的需求与日俱增。但面对形形色色的酒店服务,如何选择的问题日益突出,精准合理的个性化酒店推荐拥有极大市场。已有的传统推荐技术及其推荐系统,没有从内生性参数分析和解释用户行为,在用户兴趣点发掘的精确性以及数据稀疏情况下的推荐存在局限。对此提出一种面向酒店的人性化用户建模与推荐方法。根据所在实验室提出的数字灵魂模型,将其映射到酒店领域,得到人性化酒店用户模型。计算用户偏好与酒店特征间的相似度,并结合基于协同过滤的推荐技术,得出推荐候选集。以"酒店管理营运博弈沙盘"为实验平台,该沙盘是由所在实验室研发并已被数十家酒店管理院校使用的电子学习软件。实验结果表明,相比于单纯的特征参数匹配和普通的协同过滤,该方法拥有更高的准确率、召回率和运行效率,并在一定程度上解决冷启动和数据稀疏的问题。 相似文献
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基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性,使得目前的推荐算法效率普遍不高,特别是当用户外出到新的地点时,推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于用户-区域-内容主题的多特征联合推荐算法(UCRTM),以隐主题模型为基础,在统一的框架下利用隐含因子关联性融合了用户的偏好、兴趣点的内容以及兴趣点所属地理区域主题等信息来进行推荐,使得用户无论身处何地,都能获得理想的推荐服务。本文在两种真实的数据集上进行了实验,结果表明该方法不仅能够克服数据的稀疏性以及弱语义性等问题,而且与其他方法相比具有更高的推荐准确率。 相似文献
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针对煤矿千米深井、软岩、强采动巷道围岩大变形难题,以淮南新集口孜东矿350 m超长工作面运输巷为工程背景,分析了巷道围岩大变形、支护构件失效原因;采用理论分析、实验室试验和井下试验方法,从围岩物性劣化、偏应力诱导围岩扩容、软岩结构性流变及超长工作面采动影响等方面,揭示了高地应力与超长工作面强采动应力叠加作用下巷道围岩大变形机理。以此为基础提出千米深井、软岩、强采动巷道支护-改性-卸压协同控制理念,采用数值模拟对比研究了无支护、锚杆支护、锚杆支护-注浆改性、锚杆支护-注浆改性-水力压裂卸压4种方案巷道围岩应力、变形及破坏规律,阐述了巷道支护-改性-卸压协同控制原理。研发出CRMG700超高强度、高冲击韧性锚杆支护材料,研究揭示了锚杆受拉、剪、扭、弯及冲击复合载荷作用的力学响应特征;开发出微纳米无机有机复合改性材料及配套高压劈裂注浆技术;研发出分段压裂水力压裂卸压技术与设备,形成了巷道支护-改性-卸压协同控制技术。基于上述研究成果,提出口孜东矿示范巷道支护-改性-卸压布置方案与参数,并进行了井下试验与矿压监测。监测结果表明,巷道围岩协同控制技术应用后,巷道变形量降低50%以上,锚杆、锚索破断率降低90%,工作面采动应力明显减小,有效控制了千米深井、软岩、强采动巷道大变形。最后,对下一步的研究工作进行了展望。 相似文献
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