数据稀疏和用户冷启动一直是推荐系统中亟待解决的问题,因此提出了一种基于共享评级迁移的跨域推荐算法(shared ratings transfer cross-domain recommendation,SRTCD)。首先,该算法考虑到不同领域间存在着用户群体/项目信息潜在特征的...数据稀疏和用户冷启动一直是推荐系统中亟待解决的问题,因此提出了一种基于共享评级迁移的跨域推荐算法(shared ratings transfer cross-domain recommendation,SRTCD)。首先,该算法考虑到不同领域间存在着用户群体/项目信息潜在特征的相似性,对各个领域评分矩阵进行概率矩阵分解,得到用户和项目的潜在特征;再利用基于模拟退火和遗传算法优化的K-means算法对用户和项目分别进行聚类,将用户类别和项目类别的内积作为共享评级;然后利用各领域数据集的共享评级和目标领域数据集的特定评级得出推荐结果。最后,利用公共数据集对所提方法SRTCD进行验证,结果表明该方法的推荐性能明显优于常用推荐算法。展开更多
1病例报告
患者,男,57岁,结肠癌肝转移姑息性切除术后5年.患者1999年7月诊断横结肠癌肝转移,腹部CT及彩超诊断肝转移癌3.8 cm ×6.0 cm大小,1999年7月22日行横结肠癌姑息性切除术,术中予肝转移癌无水酒精注射,术后病理诊断:横结肠...1病例报告
患者,男,57岁,结肠癌肝转移姑息性切除术后5年.患者1999年7月诊断横结肠癌肝转移,腹部CT及彩超诊断肝转移癌3.8 cm ×6.0 cm大小,1999年7月22日行横结肠癌姑息性切除术,术中予肝转移癌无水酒精注射,术后病理诊断:横结肠黏液腺癌,癌组织侵及肠壁全层,癌周淋巴结未见癌转移(0/8).展开更多
文摘数据稀疏和用户冷启动一直是推荐系统中亟待解决的问题,因此提出了一种基于共享评级迁移的跨域推荐算法(shared ratings transfer cross-domain recommendation,SRTCD)。首先,该算法考虑到不同领域间存在着用户群体/项目信息潜在特征的相似性,对各个领域评分矩阵进行概率矩阵分解,得到用户和项目的潜在特征;再利用基于模拟退火和遗传算法优化的K-means算法对用户和项目分别进行聚类,将用户类别和项目类别的内积作为共享评级;然后利用各领域数据集的共享评级和目标领域数据集的特定评级得出推荐结果。最后,利用公共数据集对所提方法SRTCD进行验证,结果表明该方法的推荐性能明显优于常用推荐算法。
文摘1病例报告
患者,男,57岁,结肠癌肝转移姑息性切除术后5年.患者1999年7月诊断横结肠癌肝转移,腹部CT及彩超诊断肝转移癌3.8 cm ×6.0 cm大小,1999年7月22日行横结肠癌姑息性切除术,术中予肝转移癌无水酒精注射,术后病理诊断:横结肠黏液腺癌,癌组织侵及肠壁全层,癌周淋巴结未见癌转移(0/8).
