【摘 要】
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推荐引擎是信息服务的一项重要内容,为了提高推荐算法的准确性,本文在推荐场景中尝试使用奇异值分解算法(SVD),并引入差分矩阵对其进行改进,通过爬取网络中的真实数据,并对爬
【基金项目】
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国家社科基金军事学青年项目(15GJ004-105).
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推荐引擎是信息服务的一项重要内容,为了提高推荐算法的准确性,本文在推荐场景中尝试使用奇异值分解算法(SVD),并引入差分矩阵对其进行改进,通过爬取网络中的真实数据,并对爬聚类、传统奇异值分解以及改进后的奇异值分解4种算法在推进场景中的运用进行仿真实现,采用控制变量的方式,以平均绝对误差(MAE)作为推荐准确性的度量标准,对不同算法的准确性进行比较、分析,最终得出4种算法准确性上的差异。
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摘要：以CMMI①所提供的量化管理思想和FPA②模型的估算思想为基础，研究了基于能力目标（PPB③）的软件研发人工成本预算的建立过程。通过过程稳定的历史项目数据建立起PPM④，用以预测新项目的过程性能，并通过对可控因子的调整，以制定出满足能力目标要求的、量化的人工成本预算范围值。同传统的控制人工成本的方法相比，在成本控制目标的确定上更可信和客观。 关键词： CMMI；能力目标；人工成本预算；PP