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为推动中国地质学会地学科普研学工作的开展,根据 《中国地质学会精品地学研学路线、课程评选办法(试行)》, 学会组织开展了第二批精品地学研学路线、第一批精品地学 研学课程的申报、推荐和评审工作。 相似文献
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文章从处理钻孔所揭露出的岩体构造资料入手,提出了位于类似热带地区的具有基岩露头少、堆积层厚大、矿体埋藏条件适宜露天开采等特征的矿床的露天采矿中确定推荐边坡角的一种方法。通过详细收集弱风化及未风化且节理开启或由方解石、石膏、粘土等软弱矿物充填的岩石的岩体构造特征,图解统计节理发育密度、节理与岩芯轴夹角随钻孔深度变化关系,并以相应钻孔深度倾角标准离差作修正,提出不同露天开采深度与稳定边坡角的关系。 相似文献
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近来,个性化地图以其独特的形式语言和丰富的人文内涵受到越来越多用户的喜爱和认可,也有越来越多的人参与到个性化地图的设计中。由此,通过对个性化地图发展现状的总结,以及对个性化地图概念、特点和分类的梳理,可为今后个性化地图的设计和研究提供一些参考与帮助。 相似文献
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结合深圳气象局即将启用的超级计算机中心,利用高性能计算技术、智能语音识别技术、智能语音合成、海量气象监测与预报数据库,提出了个性化气象信息服务的模式,初步设计了深圳市个性化气象信息服务系统.公众可通过多渠道获取实时交互的个性化气象信息服务产品. 相似文献
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建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解(SVD)为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。 相似文献
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推荐系统是帮助互联网用户克服信息过剩的有效工具。在地学数据共享领域,较其他物品的内容属性,地学数据具有更加丰富的时空属性,这也给地学数据推荐带来挑战。针对地学数据的特点,为地学数据共享推荐服务开发了一种动态加权的混合过滤方法。该方法分别采用协同过滤和基于内容过滤算法预测用户对数据的兴趣度,再以训练模型计算最优加权权重,计算最终预测评分。在数据获取阶段,通过用户访问日志数据,采用Jenks Natural Break算法分析用户访问记录获取用户的数据兴趣度。在基于内容过滤部分,通过数据的空间、时间及内容属性计算数据相似度,并以用户历史行为为依据计算用户兴趣。在协同过滤和基于内容过滤中分别采用k-NN算法计算用户对未访问数据的预测评分,并进行加权求和。通过训练集,对理想权重值及用户的共同评价度(co-rating level)进行建模,拟合二者的关系。该模型被应用于混合过滤的权重调整,以获得最优的加权方程。测试结果显示,结合数据时空属性的混合过滤方法的准确度和召回率,较单一的协同过滤或基于内容过滤方法有显著提高。 相似文献
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大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求. 相似文献