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在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法，因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法，把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点（L，P），采用新的相似度函数来定义这些点之间的相似度，从而构建基于灰度级的相似度矩阵，然后使用正则割（Ncut）进行分类，根据分类结果确定图像的分割阈值。算法用基于灰度级的权值矩阵代替基于像素级的权值矩阵来描述图像像素的关系，因而需要的存储空间及实现的复杂性大大减少；与现有的阈值分割方法相比，该算法能够单阈值和多阈值分割图像，因此具有更为优越的性能。

在推荐系统中，在矩阵分解中利用文本信息来减轻数据稀疏性的问题已经做出了许多努力。 最近，一些工作已经探索了神经网络，以对文本项内容进行深入的了解，并通过生成更准确的项潜在模型获得了令人印象深刻的效果。 然而，在矩阵分解中如何有效利用用户和项目的描述文档仍然存在一个未解决的问题。 在本文中，我们提出了使用深度神经网络（DRMF）进行双正则化矩阵分解的方法。 DRMF采用卷积神经网络和门控递归神经网络堆叠的多层神经网络模型，以生成用户和项目内容的独立分布式表示。 然后，表示法用于规范矩阵分解中用户和项的潜在模型的生成。 我们提出了学习DRMF中所有参数的相应算法。 实验结果证明，双向正则化策略显着提高了矩阵分解方法的评分预测准确性和前n个推荐的召回率。 而且，作为DRMF的组成部分，新的神经网络模型比单一卷积神经网络模型更好地工作。

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