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简介:本文把粗糙集理论引入到膳食个性化推荐中来,利用粗糙集的属性约简方法,计算出关键属性,从而避免了冗余属性的干扰。本文建立了膳食本体和用户模型,用户模型又包括用户兴趣模型,通过计算用户基本信息相似度和用户兴趣相似性,综合得出用户相似度,把相似度最高的5位用户最近采纳的膳食作为推荐结果。本文设计的系统较好解决了个人及家庭餐饮时的选择困难问题,通过个性化推荐做到满足个性化需求,通过膳食分析实现营养均衡,两者结合,相得益彰,具有良好的实用价值。
简介:首先将莱卡数据传输软件下载的数据保存为*.txt格式文件如图3.6,图3.6莱卡软件上传的数据,图3.9南方软件数据传输通讯设置
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简介:a为核属性,在C中有n个属性a1,方法是把cij的每个属性
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简介:连接权系数wij及阈值h计算输出单元的输出 m Yp=1/{1+exp[-(∑wjxpi-hj)]},[摘要]本篇论文我们介绍了基于粗集的BP神经网络识别项目的风险并评估项目风险,给出各风险指标的评价系数
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简介:从而得到网页集团在信息需求分布上的模糊粗糙集,得到网页集团在用户需求信息上的相似类划分,A为用户需求在Web信息空间的模糊粗糙集
简介:将粗糙集理论中属性约简的概念应用到关联规则挖掘中,用属性A2、A4、A5之间的隐含关系来挖掘关联规则,然后基于粗糙集理论进行关联规则挖掘
不完备信息系统的Rough集扩充方法
基于粗糙集理论的膳食推荐应用研究
集全站仪和GPS(RTK)联合数字测图(三)
集全站仪和GPS(RTK)联合数字测图(一)
基于粗糙集的人力资源评价的规则挖掘
集全站仪和GPS(RTK)联合数字测图(四)
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集全站仪和GPS(RTK)联合数字测图(二)
使用OLE DB和ADO调用返回记录集的Oracle存储过程
一种基于模糊相似粗糙集的WEB搜索优化方法
基于粗糙集的关联规则挖掘在餐饮信息化中的应用