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ALS

ALS的相关文献在1987年到2023年内共计9528篇,主要集中在神经病学与精神病学、自动化技术、计算机技术、植物保护 等领域,其中期刊论文182篇、会议论文3篇、专利文献9343篇;相关期刊144种,包括无线互联科技、环球市场信息导报、基础医学与临床等; 相关会议3种,包括第四届宝钢年会、第八届全国加权线数法及工程应用学术会议、第四次全国中西医结合神经系统疾病学术讨论会等;ALS的相关文献由17590位作者贡献,包括林泽民、聂祚仁、黄晖等。

ALS—发文量

期刊论文>

论文:182 占比:1.91%

会议论文>

论文:3 占比:0.03%

专利文献>

论文:9343 占比:98.06%

总计:9528篇

ALS—发文趋势图

ALS

-研究学者

  • 林泽民
  • 聂祚仁
  • 黄晖
  • 文胜平
  • 高坤元
  • 吴晓蓝
  • 闫洪
  • 苏旭平
  • 张强
  • 武高辉
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

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作者

    • 陈丽芳; 陈宏松; 孙海民
    • 摘要: 传统的推荐算法随着用户和项目的数量增多,新用户在单一项目上的行为减少,导致推荐质量较低,鉴于此,提出一种融合文档主题算法(LDA)和交替最小二乘算法(ALS)的混合协同过滤推荐算法.LDA-ALS算法结合了文档主题算法和交替最小二乘算法的优势,缓解因用户信息缺失造成的冷启动问题,并将高维的用户-项目评分矩阵映射到低维的近似矩阵中,有效缓解了数据稀疏性问题.实验结果表明:在Spark平台下,该算法在旅游数据集上比传统推荐算法降低了2.4%的误差,而且更能适应目前网络环境下的大数据处理.
    • 郭志强
    • 摘要: 通过使用ARL8820直读光谱仪,LECO氧氮氢气体分析仪和铂铑热电偶等方法,研究了40Mn2圆钢中的Als、N和连铸钢液过热度对钢材裂纹的影响。结果表明:Als、N和连铸钢液的过热度分别为0.021%~0.035%,0.0065%~0.0083%和32~46°C的炉次Φ50~60 mm轧材表面出现了裂纹。工艺改进后,控制钢中的Als 0.015%~0.025%,[N]≤0.0060%,连铸钢液过热度18~30°C,连铸坯表面未出现裂纹,保证了轧材表面质量。
    • 徐雪东; 刘晓东
    • 摘要: 大数据时代背景下,网络产生的数据爆炸式增长,用户想获取符合个性化需求的数据信息变得十分困难。推荐系统的目的就是根据用户的个性化兴趣从而从大量的数据中寻找用户所关心的信息,并推荐给用户。正因如此,推荐系统一直是学术界讨论的热点,但是传统的推荐算法忽略了时间的推移会导致用户兴趣的偏移,物品特征对推荐的影响,从而导致的准确率不高。针对以上问题,对矩阵分解模型进行了优化,将时间因子和物品特征因子加入ALS算法中进行融合加权,并在Spark平台并行化实现。实验表明,优化后的ALS算法的RSME值下降了6.2%,推荐结果的准确度有所提升。
    • 邓介一; 刘浩然; 胡涛
    • 摘要: 随着互联网的快速发展,各行各业都在不断引入新的信息技术,在大数据环境下如何通过信息化技术推测顾客对菜品、口味的偏好,并向顾客智能推荐菜品结果成为了新的需求。为便于顾客在众多的菜系中选择符合自身口味的菜品,设计开发了一款个性化菜品推荐系统,系统采用协同过滤推荐算法,根据顾客对菜品的历史评分数据,使用Hadoop平台对其进行存储,然后通过Spark框架MLlib库中的ALS算法进行计算,得到菜品推荐列表,最终通过页面向用户进行展示,在一定程度上满足了顾客的个性化需求。
    • Guixiang Wang; Mei Zong; Di Liu; Yage Wu; Shouwei Tian; Shuo Han; Ning Guo; Mengmeng Duan; Liming Miao; Fan Liu
    • 摘要: In this study,we used the modified CRISPR/Cas9 system to produce targeted point mutations in cauliflower.Acetolactate synthase(ALS)and Centromere-specific histone H3 variant(CENH3)genes were selected as the base-editing targets and hypocotyls of cauliflower were used as explants.For ALS gene,a C-to-T conversion in the Pro182 codon(CCT)can alter the encoded amino acid,likely resulting in herbicide resistance,and a C-to-T mutation in the Leu133 codon(CTT)in the CENH3 gene may produce a haploid inducer.Results indicated that the transformation efficiency was 1.8%–4.5%and the mutation efficiencies for the ALS and CENH3 genes were approximately 22%and 87%,respectively.The ALS mutant cauliflower showed strong herbicide resistance,with possible immediate implications for broadleaf weed control in cauliflower fields.
    • 金京; 岳彩荣; 李春干; 谷雷; 罗洪斌; 朱泊东
    • 摘要: 基于机载LiDAR数据,分析哑变量对林分蓄积量估测精度的影响.以广西高峰林场为研究对象,借助机载激光雷达点云数据和96个样地数据,将样地数据按7:3的比例随机划分为建模样本和测试样本,采用随机森林模型(RFR)和支持向量机模型(SVR)对建模样本与对应的点云特征回归建模,将树种组(针叶林和阔叶林)和龄组分别作为哑变量引入到回归模型.利用测试样本的估测精度评价模型的估测精度,引入树种组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.64,支持向量机模型决定系数R2从0.49提高到0.50.引入龄组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.65,支持向量机模型决定系数R2从0.45提高到0.55.根据模型的建模精度和验证精度结果得出,引入哑变量对蓄积量估测模型的精度提升是相对有效的.龄组哑变量对模型精度提升效果优于树种组哑变量.
    • 史爱武; 李险贵
    • 摘要: 推荐系统广泛应用于人们生活的多个领域,日常生活中常见的有电商、电影、音乐和新闻推荐等.推荐系统根据用户的历史偏好主动推送相关的信息,节约了用户的时间,极大地提升了用户的体验.随着大数据技术的发展成熟,数据处理的速度变得更快.该文选取MovieLens电影数据集,并基于大数据分布式处理框架Spark和交替最小二乘法ALS等算法搭建数据处理平台,然后再结合Spring Boot和Spring Cloud等搭建电影后台服务,实现一个基于微服务架构的电影推荐系统.
    • 朱炳旭; 叶传奇; 王君洋; 李应霆; 李玉进
    • 摘要: 文章指出,该系统的开发设计是使用了互联网著名且优化过后的MovieLens数据集当作基础,以网络中某个电影评分网站的数据业务框架作为前提,其中包括离线推荐和实时推荐体系,总体采用了协同过滤算法和基于内容的推荐算法实现混合推荐的目的.实现了前端可视化页面、后台业务处理、算法的设计与实现、环境的安装与部署等多种操作方式.
    • 赵颖慧; 蔡鑫垚; 甄贞
    • 摘要: [目的]以多源遥感数据为基础,在郁闭度较高的天然次生林中采用非参数模型及随机森林偏差校正模型估测森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB),为大尺度估测森林生物量提供了依据.[方法]以东北林业大学帽儿山实验林场142块森林资源连续清查固定样地复测数据、机载激光雷达(Airborne laser scanning,ALS)和多光谱Landsat8 OLI影像为数据源,提取46个特征变量(其中ALS:24个;OLI:22个特征变量)后进行特征变量筛选,利用多元逐步回归(Multiple stepwise regression,MSR)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)和随机森林偏差校正(Bias-Corrected RF,BCRF)构建森林AGB估测模型,采用调整决定系数(2Radj),均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)对估测结果进行精度评价.[结果]多源遥感数据要优于单一数据源,非参数模型(RF(2Radj=0.68,RMSE=49.71 t·hm-2,rRMSE=32.48%)和SVM(2Radj=0.64,RMSE=52.80 t·hm-2,rRMSE=35.28%))优于传统的MSR模型(2Radj=0.52,RMSE=57.29 t·hm-2,rRMSE=43.26%)的估测精度.选择最优的RF估测模型进行偏差校正,BCRF的rRMSE=21.84%,此时的生物量估测效果最佳(较RF模型的rRMSE下降10.64%).当AGB在100~200 t·hm-2范围内,非参数算法(SVM、RF和BCRF)对AGB估测效果最佳(与MSR模型相比RMSE由48.87 t·hm-2减小到13.72~23.55 t·hm-2,rRMSE由28.15%下降至8.69%~16.13%);特别地,当AGB小于100 t·hm-2时,BCRF模型可以改善RF模型AGB估测的饱和现象,模型预测性能提升11.0%(RMSE与RF相比减小27.66 t·hm-2,rRMSE下降10.99%).[结论]以多源遥感数据结合为基础,BCRF模型对AGB的估测精度更高,效果更稳定,且BCRF可以有效地削弱生物量估测中出现的小值偏大的现象.
    • 高海超; 常祎雯; 杨文峰; 冯学伟; 邓哲; 白涛
    • 摘要: 大数据时代的电商行业对数据的需求日益剧增,数据可对电商企业的发展和规划起到极大的指导作用,采用Hadoop分布式大数据处理框架,实现了对商品的个性化推荐提升商业效益.提出以Hadoop HDFS作为存储系统,对用户历史数据进行存储.对原数据进行去重和补偿后使用Spark提供的MLlib中的协同过滤来计算推荐结果,并基于用户的协同过滤和交替最小二乘法两种算法来实现部分推荐结果.能够达到直观展示大数据处理、亚秒级实时推荐的良好效果.
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