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1.
海域试开采区域含水合物沉积物的粒度分析结果表明水合物沉积物骨架由粗、细颗粒混合构成,通过开展多组低温、高压三轴排水剪切试验研究细颗粒含量和密度对含甲烷水合物沉积物和无水合物沉积物的强度和变形特性的影响。试验结果表明,含水合物沉积物抗剪强度及剪胀性都随细粒含量提高而显著增强。这是由于细颗粒含量增加改变了颗粒间水合物的样貌和分布特征,形成了由水合物包裹着粗颗粒-细颗粒的团簇状集合体。然而,细颗粒含量对无水合物沉积物的强度和变形特性的影响却表现出相反趋势。另外,含水合物沉积物的剪胀关系可以使用修正剑桥模型中的剪胀关系式进行描述。结果表明,剪胀关系的拟合曲线依赖于水合物饱和度的大小。通过对比研究发现,天然水合物和实验室合成水合物试样在较高饱和度时的峰值摩擦角大小及其伴随水合物饱和度的增长趋势存在差异,这种差异主要来源于水合物在沉积物骨架颗粒孔隙中不同的赋存模式及分布特征。 相似文献
3.
以代言人与服装品牌匹配度为研究视角,基于刺激-机体-反应理论,探究代言人与服装品牌个性匹配度对消费者品牌关系质量的影响机制.通过线上线下相结合的方式收集有效调研问卷460份,运用结构方程模型分析发现:代言人与服装品牌个性匹配度对消费者品牌关系质量有正向影响;消费者心理归因在影响过程中起中介作用;产品卷入度是代言人与服装品牌个性匹配度对消费者品牌关系质量产生影响的边界条件;研究成果对服装企业新媒体营销、品牌广告设计和品牌关系管理具有借鉴意义. 相似文献
4.
5.
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7.
为了解决数据稀疏性对推荐算法预测准确度的影响,本文提出了一种融合社交信任的矩阵分解推荐算法。在相关数据集上实验结果表明,预测的平均绝对误差和均方根误差都得到了明显的改善。 相似文献
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10.
随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融... 相似文献