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基于移动边缘计算的NOMA异构网络资源分配
以最大化缓存收益为目标,针对部署缓存的 NOMA 异构网络下的基站用户匹配及功率分配问题,结合消息传递及 DC 规划提出了 NOMA 联合优化算法。首先将约束条件合并到目标函数中,通过计算新的优化问题中函数节点与变量节点间消息传递的边缘得到
用户协同
结果;然后将原优化问题变形为2个凸函数差的形式,通过DC规划对功率资源进行分配;最后迭代计算得到最终的
用户协同
及功率分配结果。仿真结果证明所提算法有效地提升了网络性能。
2022-04-14 11:25:10
721KB
移动边缘计算
非正交多址接入
异构网络
用户协同
功率分配
1
基于
用户协同
过滤算法的产品推荐技术
这是协同过滤算法相关的我的毕业论文,分析比较了多种相似度计算方法在MovieLens数据集上的效果。
2022-02-22 13:19:29
838KB
协同过滤
产品推荐
1
基于
用户协同
过滤算法代码实现Java
基本的协同过滤推荐算法实现,包括数据集,以及算法的评价指标MAE的计算,数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试
2021-12-30 16:26:21
559KB
java
1
基于
用户协同
过滤python
基于
用户协同
过滤python基于
用户协同
过滤python
2021-10-27 17:33:41
6.54MB
协同过滤
movielens
1
基于
用户协同
过滤算法实现
该算法是个性化推荐算法中基于用的协同过滤算法,主要是将相似用户的兴趣项目推荐给目标用户,算法中包括相似度判断(余弦相似度算法实现)、随机数的产生等实用算法。该算法是以VS 2010为开发平台,采用C#为后台语言开发的。
2021-04-04 14:03:09
29KB
个性化推荐
协同过滤
基于用户
余弦相似度
1
大数据推荐算法之基于
用户协同
过滤推荐实例
大数据推荐算法之基于
用户协同
过滤推荐实例usercf,python版,用movielens数据作例子
2021-02-21 22:48:41
3KB
用户推荐
协同过滤算法
1
基于
用户协同
过滤usercf的python代码实现
这是关于基于
用户协同
过滤usercf的python代码实现,初学涉及到这方面的朋友可以下载试试,数据时基于movielen上面的,可以自己去官网下载。
2020-01-03 11:31:55
3KB
UserCF
1
基于标签的
用户协同
算法python
自己写的比较初级的基于标签的
用户协同
算法,数据集用的是ml-100k,对数据集进行训练集和测试集的划分,里面还有准确率,召回率,标准平均绝对误差等的计算代码
2019-12-21 22:23:19
28KB
python
用户协同算法
1
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