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一种基于混合相似度的协同过滤算法，胡芳燚，姚文斌，协同过滤是个性化推荐中使用最广泛的方法之一。该方法中最重要的一步是通过使用评分信息来获得用户之间的相似性，以便系统可以预

命令行输入两个txt文件的绝对路径，计算相似度，写进txt文件

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为提供个性化学习空间，优化在线学习效果，文章介绍了一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建本体库，建立其知识点间语义层面的关系，并用Protégé进行了本体形式化编码；然后基于本体，设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略；最后，结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统，实现了个性化学习引导及资源空间的优化。

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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%.