联想Z475是一款经典的笔记本电脑型号，其最新的BIOS版本53CN21WW针对用户在使用过程中遇到的问题进行了优化，特别是对于开机冷启动慢的状况进行了修复。BIOS，全称为基本输入输出系统（Basic Input Output System），是计算机硬件与操作系统之间的桥梁，它负责初始化硬件并提供基础服务给操作系统。 BIOS的主要功能包括自检（POST，Power-On Self Test）和系统设置。POST是在开机时执行的一系列检查，以确保所有硬件设备都能正常工作。如果检测到问题，BIOS会显示错误代码帮助用户识别故障。系统设置则允许用户通过BIOS界面调整计算机硬件的配置，如启动顺序、硬件性能选项等。 在联想Z475上，BIOS版本53CN21WW的更新可能包括了对硬件驱动的优化，比如CPU、内存、硬盘和其他关键组件的控制策略。这些优化可以提高冷启动时的响应速度，减少等待时间，让用户体验更流畅。冷启动是指电脑在完全关闭后重新启动的过程，相对于从休眠或睡眠模式唤醒，冷启动需要进行更多的初始化步骤，因此启动时间较长。 更新BIOS需要谨慎操作，因为它涉及到计算机的核心组件。通常，BIOS更新需在纯DOS环境下进行，以避免操作系统和其他软件的干扰。"纯DOS下刷"意味着用户需要使用一张包含DOS系统的启动盘或者在BIOS设置中选择从USB或CD/DVD启动，然后执行升级程序。 在更新BIOS前，有几点需要注意： 1. 确保下载的BIOS文件是官方发布的，以防病毒或恶意软件。 2. 在更新过程中不要断电或强制关机，以免导致BIOS损坏。 3. 备份重要数据，以防万一。 4. 更新后，遵循屏幕提示，按照指示完成重启过程。 文件名称"Z475_BIOS_53CN21WW"表明这正是适用于联想Z475笔记本的BIOS固件文件，版本号为53CN21WW。用户应当按照官方提供的指导文档来正确地安装这个更新，以解决冷启动慢的问题。 BIOS更新是提升电脑性能和稳定性的一种手段，但同时也需要用户具备一定的电脑知识和操作技巧。对于联想Z475用户来说，53CN21WW版本的BIOS更新是针对开机冷启动慢问题的解决方案，正确更新后可以显著改善用户体验。

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为了提高电子商务推荐系统的性能，提出了考虑可信度的基于时效性的用户-项目-属性-标签四部图模型， 并针对该模型提出了一种新的推荐算法—融合可信度和时效标签的商品推荐算法．该模型算法改善新项目的冷启动问题；提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的3种个性化预测评分方法，将这3种评 估方法融合，通过调节参数 α ， β 和 γ 平衡因子，判断这3种评估方法的影响因素权值，从而提高推荐的准确度．结果 表明该推荐算法既有较高的准确度，也有较高的新颖度，并且在某种程度上有效地处理了新项目推荐的冷启动问题。

协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究，挺好的一个文档

为了对用户的项目进行推荐以进行历史用户评级，正在使用几种智能系统。 最常见的方法是推荐系统。 发挥主要作用的主要领域是社交网络，数字营销，在线购物和电子商务。 推荐系统由几种建议技术组成。 在这里，我们使用了众所周知的协作过滤（CF）方法。 存在两种类型的问题，协作过滤主要解决这些问题。 它们是完全冷启动（CCS）问题和不完全冷启动（ICS）问题。 作者提出了三种新颖的方法，例如协同过滤，人工神经网络以及最后的支持向量机来解决CCS和ICS问题。 基于特定的深度神经网络SADE，我们可以删除产品的特征。 通过使用顺序激活的用户和产品特性，我们可以适应最新技术CF模型，时间SVD ++的冷启动产品额定值。 拟议的系统由Netflix评级数据集组成，该数据集用于执行基线技术来对冷启动项目进行评级预测。 在ICS项上比较了两种推荐技术的计算结果，证明了该方法的适应性。 由于冷启动转移到非冷启动状态，因此所提出的方法能够转移产品。 这里采用人工神经网络（ANN）提取项目内容特征。 用户偏好之一（例如时间动态）用于将满足的特征获取到预测中以克服这些问题。 对于分类过程，与早期方法相比，我们使用了

大概这么几方面： 第一、希望就是能帮助大家了解种子用户是什么？他可以具体的给你带在哪些地方带来价值，这是其一。 第二、希望帮助大家去了解一些找到种子用户的常见的方法和思路，就是怎么去拓展我的种子用户？ 第三，找到这群人之后，我怎么样可以去做好对他们的这种维系？然后怎么样做好所谓的种子用户的运营？所谓种子用户的运营，又应该关注一些什么样的事情、有哪些执行上面的要点？ 这是我们希望帮助大家解决的三个问题。 所以，也会按照上面的三个问题来分成这么三个小节。 第一个小节会给大家来讲一下种子用户的价值与必要性； 第二个小节要聊的就是理想中一款产品种子用户的画像及这群人我们该怎么去找到它，这群人长什么样，以及我们该怎么找到他。 第三小节我们要聊的就是种子用户，你找到这群人之后，对于他们的运营的侧重点和一些常见的方法有哪些？这是我们今天这堂课程的一个大概的提纲。

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伴随着蓬勃发展的视频业务及内容，海量的视频信息常常导致用户选择困难，视频推荐技术随之诞生。传统的协同过滤算法存有推荐精度不高以及系统自身冷启动等问题。文章中设计并开发出一种基于Web挖掘的个性化视频推荐系统。该方法是采用用户Web日志模式进行分析，搜聚用户行为与属性建立效用数据矩阵，生成目标用户兴趣模型，在针对稀疏数据处理中采用PCA方式进行数据降维处理，也将内容和协同过滤的推荐优势同构化形成混合推荐算法，改进相似度计算方式。最终，实验结果验证了基于内容和协同过滤的混合推荐算法的平均绝对误差（MAE）比传统的基于内容或协同过滤算法整体降低了15%和6%。最后，利用Python Web技术和文章改进的算法搭建了电影推荐的原型系统。

§1．2推荐系统的国内外研究现状 协同过滤作为一种减小信息过载的技术，在互联网上得到了广泛的应用， 如互联网上最大的在线书店Anlzoll．coin，最大的CD商店CDNow．com(已被 Amzon收购)都在它们的网上交易平台上采用了协同过滤技术，美国通用公司 采用一个名为Global Grade Selector的推荐系统进行塑料树脂的销售[1011， 韩国Inha大学Kyung-Yong Jung等人利用协同过滤技术开发了一个服装设计推 荐系统【55】。 协同过滤系统可以用于图书馆的个性化服务中[147]，图书馆用户之间能互 相分享信息，每个用户都是过滤代理人(FilteringAgent)，可以帮忙筛选馆藏， 提供别人借阅书籍意见参考。而图书馆中每个用户的借阅历史可视为是给别人 的馆藏推荐清单，用户可以参考这些推荐清单，来挑选自己有兴趣的馆藏，而 不用从图书馆众多的馆藏中盲目地寻找。协同过滤技术还可以应用于其它行业 与领域，如0hsugi等人将协同过滤技术用于软件项目管81751。

推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就称为推荐系 统的重要组成部分和先决条件。很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，在没有大量用户数据的 情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。本质：商品 或用户多、但行为历史数据或特征历史数据少