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《计算机应用与软件》2019,(8)
互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。 相似文献
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以南京某大型长江取水工程为例,对其设计及施工阶段的经验、成果进行了分析总结,主要包括采用ABAQUS有限元软件对不同工况下顶管穿越江堤处的受力模式以及顶管穿越江堤时江堤产生的沉降变形做了分析,并与现行规程、相关理论公式以及实测数据进行对比;对工程取水管顶管穿越江堤的施工控制措施进行了介绍。 相似文献
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