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数据作为当前社会生产各领域中重要的资源,尤其在智慧民生服务中发挥越来越重要的作用。基于数据要素驱动民生服务视角,如何客观对民生服务中养老服务资源实施建设方案科学评价,这对完善整个养老服务体系的建设显得尤为重要。本文从数据要素驱动智慧民生的角度出发,结合模糊理论、博弈论及信息熵相关知识,提出一种多指标的养老服务资源建设分配方案评价方法。该方法针对养老服务的需求特征,分别从日常照料、医疗护理和精神慰藉三个维度构建评价指标体系,进而确定指标的客观权重,并利用优化模型客观地获得多层次结构上标准的交互系数、权重和方案满意度,有效避免了主观偏好不一致的影响。同时,以上海市16个行政区养老服务资源建设分配方案进行方法验证实验。实验结果显示,本文构建的养老服务资源分配方案评估方法具有可行性,且与实际情况契合。本研究是数据驱动民生服务的具体实践,其研究结果可为政府养老服务资源的合理建设实施提供一定的辅助科学决策支持,也为数据要素在智慧民生中提升建设与管理水平提供可借鉴的应用案例。 相似文献
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随着互联网时代的发展,图书零售线上占比越来越多,图书推荐系统应运而生。在推荐系统中,推荐纯冷启动项目是一个长期存在的问题。在没有任何关于冷启动项目的历史交互情况下,协作过滤(CF)方案不能利用协同信号来推断用户对这些图书的偏好。为了解决这个问题,已经进行了广泛的研究,如将图书辅助信息(内容特征等)纳入CF方案。但是由于很少探索内容特征和协作嵌入之间的关系,导致冷启动推荐性能并不理想。在本文中,重新定义了冷启动项目的表示学习,设计了一个基于对比学习的新目标函数,并提出了一个基于对比学习的冷启动推荐框架。具体来说,该框架由对比对组织、对比嵌入和对比优化三个模块组成,允许在内容表示中为热启动项和冷启动项保留协作信号。通过在2个可公开访问的数据集上进行的广泛实验,观察到提出的对比学习冷启动框架在热启动和冷启动场景中都比最先进的方法取得了显著改进。 相似文献
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针对房产价格指数的预测问题,建立了混沌时间序列的支持向量机的非线性预测模型.首先运用Cao氏法进行相空间重构,并利用改进型小数据量法计算最大的Lyapunov指数,分析上海房产价格指数时间序列的混沌特性.然后以最小嵌入维数作为支持向量机的输入节点,建立房地价格指数的预测模型.实例表明,该方法能较好地处理复杂的房地产数据,具有较高的泛化能力和很好的预测精度. 相似文献