随着4G、5G时代的来临和大数据技术的发展,各类视频软件兴起,逐渐成为人们生活学习中不可或缺的应用之一,推荐系统也在“信息过载”的背景下起到越来越重要的作用。本文旨在为某视频应用设计和实现一个有效的视频推荐系统,并对系统中使用的推荐算法进行优化,以提高用户点击率和转化率。推荐算法本质上是对用户的兴趣偏好进行建模,以此来选取用户可能感兴趣的内容推荐给用户。而当前主流的点击率预估模型,大多直接将用户的点击行为作为用户兴趣的反映,这一做法并不准确。在视频推荐场景下,用户对视频的观看时长则包含了更多的信息,因此本文考虑利用用户观看时长辅助兴趣模型的训练。为降低视频原时长对观看时长的影响,本文将观看深度引入模型,通过用户兴趣向量拟合用户的观看深度,作为附加损失参与模型优化,对用户兴趣抽取部分参数起到正则化作用。整体模型采用深度神经网络结构,并通过注意力机制挖掘用户历史行为之间和与预估目标之间的相关关系。该模型也同其他主流算法进行了对比实验,结果表明优化模型在GAUC上有一定提升。此外,本文设计并实现了一个视频推荐系统,为某视频应用提供推荐服务。系统共包括五个模块,分别是数据采集模块、数据存储模块

2014-2022年矢量数据POI兴趣点POI通常称作兴趣点，泛指互联网电子地图中的点类数据，基本包含名称、地址、坐标、类别四个属性；源于基础测绘成果DLG（Digital Line Graphic，数字线划地图）产品中点类地图要素矢量数据集，OSM数据内容较为详细的系列数据，其矢量要素格式主要包括点要素、面要素及线要素。时间跨度为从2014年至2022年，时间序列较为详细，其数据内容也随着时间逐渐丰富，其中SHP数据包所占内存从2014年的200M到2022年的2G左右。

在微信小程序中实现MBTI职业性格测试、霍兰德职业兴趣测试这两种功能，经测试与网络上已有的测试结果相同，能够满足基本的测试要求，特此记录分享。

用Perl编写的生物信息学工具 这里的大多数脚本是在我从事不同项目时编写的，我认为这对其他人将很有用，并且可以根据需要进行扩展/修改。 IO ::常规 脚本使用自定义 Perl模块。 请通过浏览目录查看安装说明。 如果要安装lncRNApipe Pipeline，则会自动安装IO::Routine模块。 需要Bio::SeqIO模块已安装且可用。 nc lncRNA管道 从头开始提取推定的新型lncRNA的管道，其中提供了从深度测序数据（例如：RNA-Seq）和注释数据组装而成的GTF格式的转录本列表。 转到目录以获取脚本列表。 安装lncRNApipe及其所有依赖项（Mac和

迄今为止，尚无探险队对肯尼亚西部Nyando糖带破败的栖息地中鸟类的组成进行全面调查。 这使得难以在农业增长与鸟类保护之间实现平衡。 作为回应，我们通过将考察区域分为农田和灌木地进行了鸟类评估。 然后，我们通过标准点数方法和半径为30 m的一块土地上的机会计数对鸟类进行采样。 我们详尽地观察了14种鸟类，共122种。 农田的密度为每公顷2.065±1.11头，而灌木地的密度为每公顷1.644±0.70头。 Nyando糖带是一个多样化的社区，其香农多样性指数值（H'）为3.225，无论鸟类是否在某些栖息地受到约束。 真实多样性的差异程度表明，农田的多样性是灌木林的4倍。 这项研究提倡的事实证实了将鸟类保护纳入农田并制定了鸟类保护策略。

【计算机课程设计】基于python的少儿兴趣班推荐系统的设计与实现,本资源爬取对应的兴趣班信息，使用协同过滤算法进行推荐，使用前请务必查看说明文档

（18万多条）2022年中国最新最全poi点兴趣点矢量点数据shp格式wgs84坐标系.zip

产品推荐系统 基于深层兴趣网络和CTR预测基本模型的产品推荐系统使用Amazon Review数据。

随着网络的飞速发展，微博逐渐成为社交网络中信息传播及信息收集的重要平台，微博转发是微博信息传播的重要途径，研究微博转发问题对微博信息传播、微博营销、舆情监控有着极其重要的意义.影响微博转发的主要因素有：粉丝兴趣与微博文本的相似度，微博营销策略及用户粉丝数量的变化.以往的预测模型没有综合考虑这两方面因素，基于此，提出了一种基于循环神经网络的方法来对微博转发量级进行预测，首先利用SIM-LSTM模型构建微博转发趋势度，然后再利用TF-IDF构建粉丝兴趣和微博文本的相似度，最后通过神经网络模型来预测粉丝是否会转发该微博.实验结果表明本文提出的算法相对于其他预测算法F1评估值提高了近5%.

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