在处理NC6X报表数据加工构建语义模型的返回SQL篇时，首先需要明确数据加工的三种方式，包括返回查询SQL、返回成果集DataSet以及返回数据表。在选择实现方式时，需要根据数据获取的难易程度来定，一般情况下，能够通过SQL查询出来的数据优先采用返回SQL的方式；如果数据来源多样，需要东拼西凑，则优先采用返回DataSet的方式；返回TABLE的方式使用较少，通常用于特定场景，并将在后续提供案例。 实现过程主要包含以下几个关键步骤： 1. 明确报表的数据加工逻辑，这通常需要先编写数据加工代码，而不是先配备好语义模型和自由报表。明确取数逻辑后，设计大致的代码框架，并定义查询条件及数据类型。 2. 设计语义模型的接口和实现类，创建属于特定模块的接口和实现类，并准备相应的接口文档。接口参数通常包括com.ufida.dataset.IContext或nc.pub.smart.context.SmartContext，这是报表的上下文环境。 3. 在DataSet返回方式的实现类中定义元数据列及其数据类型，而SQL返回方式则不需要这一步骤。 4. 编写报表取数逻辑代码，根据设定的查询变量值编写代码和判断逻辑，最终返回数据。 5. 在语义模型-集团（或全局节点）定义与模型相关的接口，并在界面设计时调用数据加工接口代码。通过数据加工，可以动态地获取报表字段列。 6. 在自由报表设计中，引入已做好的语义模型文献，并设计报表界面和相关记录。 7. 发布自由报表节点，针对是否使用组织字段进行相应的设置，并分配正确的报表节点类型。 8. 分配报表节点权限，制作并分派报表查询模板。 9. 测试查询模板，进行接口实现类的断点调试，完成查询参数初始化和查询条件值校验。 10. 完成后，导出代码补丁、报表文献补丁、SQL脚本补丁，并提供给实施人员进行验证。 在整个过程中，有几个注意事项需要特别关注： - 报表上下文context在未分配查询模板之前，通常不包含数据，因此需要在实现类中定义全局变量查询条件并默认赋值，以便于调试。 - 推荐在接口实现类中定义全局变量查询条件，并默认赋值，便于后续调试。 -DataSet返回方式需要在实现类中定义好元数据列及数据类型，而SQL返回方式则无需此操作。 - 在自由报表设计界面中，针对有组织查询条件的报表，必须设立集团和组织字段。 - 在报表节点发布时，需要根据报表是否使用组织字段来确定发布集团类型节点还是具体组织节点。 - 报表设计完成后，需要进行分派报表节点权限、制作查询模板等后续操作。 在完成所有步骤后，确保报表能够正常显示，并能通过查询模板进行数据加载。进行代码补丁和SQL脚本补丁的导出，完成整个报表数据加工的实现。

针对网络视频元数据信息缺失严重和多媒体数据本身特征难以提取等问题，提出了融合评论分析和隐语义模型的网络视频推荐算法。从视频评论入手，通过分析用户对不同视频的评论内容以判断其情感倾向并加以量化，继而构建用户对项目的虚拟评分矩阵，弥补了显式评分数据稀疏性问题。考虑到网络视频的多元性和高维度特性，为了深度挖掘用户对网络视频的潜在兴趣，针对虚拟评分矩阵采用隐语义模型( LFM) 对网络视频分类，在传统的用户—项目二元推荐系统基础之上添加虚拟类目信息以进一步发掘用户—类目—项目关联关系。实验在多重标准下进行，对 YouTube 评论集的实验表明，所提推荐方法获得了较高的推荐精度。

[ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例1: 数据处理 ] [ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例2: 基于相似度的推荐 ] 隐语义模型推荐 基于矩阵分解（SVD）的推荐 # 先计算歌曲被当前用户播放量/用户播放总量 当做分值 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns

spark隐语义模型推荐，代码实现，Python来实现

通过对传统CAD系统装配设计方法进行系统分析，提出一种基于虚拟装配的多层次装配语义模型，并在此基础上重点分析了装配语义信息的分析提取过程，其中包括空间位置关系、配合特征、装配特征、装配工程关系的提取。并根据此模型基于Protégé本体工具进行建模，导入三维虚拟装配工艺规划（3D Virtual Assembly ProcessPlanning，3DVAPP）系统中进行验证，实现了装配工艺规划中的智能零件识别等应用，为智能虚拟装配提供了理论与实践基础。

NC6系列UAP语义模型技术红皮书 第一章 前言 4 1.1 概念 5 1.2 定位 5 第二章 结构 6 2.1 应用模型 7 2.2 语义模型 7 2.2.1 定义形态 7 2.2.2 执行流程 9 2.2.3 数据形态 10 2.3 语义提供者 10 2.3.1 接口 11 2.3.2 扩展 14 2.4 函数 17 2.4.1 函数解析 17 2.4.2 函数扩展 17 2.5 参数 20 2.5.1 参数定义 20 2.5.2 参数引用 20 2.5.3 参数设置 20 2.5.4 参照依赖 21 2.5.5 自定义参照 21 2.6 宏变量 22 2.7 描述器 23 2.8 数据加工 24 2.8.1 概念 24 2.8.2 定位 24 2.8.3 执行原理 25 2.8.4 使用 25 2.8.5 常见问题 27 2.9 物化策略 27 2.10 复合语义模型 27 2.10.1 设计向导方式 28 2.10.2 语义脚本方式 29 2.11 语义上下文 31 2.12 脚本规则 31 2.12.1 实现规则类 32 2.12.2 配置文件注册 32 2.12.3 操作使用 33 第三章 语义模型管理 35 3.1 对象管理 36 3.1.1 目录管理 36 3.1.2 语义模型管理 37 3.1.3 监控 37 3.1.4 权限 38 3.1.5 全局变量配置 38 3.2 环境配置 39 3.3 导入导出 41 3.3.1 导出逻辑 41 3.3.2 导入逻辑 43 第四章 功能扩展 47 4.1 扩展语义提供者 48 4.2 扩展业务函数 48 4.3 使用数据加工 48 4.4 自定义执行策略 48 4.5 业务规则扩展 49 4.6 元定义驱动扩展 49 4.6.1 接口 50 4.6.2 实现 50 4.6.3 配置文件 50 4.6.4 使用 51 第五章 范例 52 5.1 脚本中引用参数范例 53 第六章 附录 57 6.1 入门 58 6.2 语义模型API 63 6.3 语义函数 65 6.4 其他函数 65 6.5 脚本引擎 66 6.6 针对查询引擎的改进 67 6.7 性能监控 67 6.8 多语言支持 68

基于隐语义模型的学生选课推荐算法.pdf