基于类别的推荐——一种解决协同推荐中冷启动问题的方法

个性化推荐系统的目标是推荐最合适的资源给最需要的用户,这种推荐多数是基于用户的一些历史行为而做出的.如果有足够的历史记录,协同过滤推荐方法往往比其他推荐方法要好.然而协同过滤方法存在严重的冷启动问题,即当有新的用户、新的资源时,协同过滤就无法完成推荐过程.针对冷启动问题,提出了一种新的方法,核心思想是先构造出用户和资源的类别模型,构造出"用户资源对"来标记出用户感兴趣的资源.而对于新的用户,根据其一些重要的属性特征,把他分到对应的用户类别,对于新的资源,利用贝叶斯分类方法,把他分到对应的资源类别模型.实验证明,该方法在一定程度上解决了冷启动问题.     

浅谈UPS

随着计算机技术的日益普及和应用，信息和数据的存储显得越来越重要，由于电力的突然中断，造成信息的丢失，以及电力质量差（如突波、电压的过高或过低等）给企业和个人造成损失。ＵＰＳ的出现使得这些问题得以解决。那么什么是ＵＰＳ？ＵＰＳ又是基于什么原理工作的呢？ＵＰＳ的发展历程 ＵＰＳ是不间断电源（Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍ）的英文缩写，是一种含有储能装置，以逆变器为主要部分的恒压恒频的不间断电源。现在ＵＰＳ已经被广泛应用于计算机、交通、银行、证券、通信、医疗、工业控制等行业，并且…