SM2

SM2是一个新加坡教育部的奖学金的计划，特别针对中国高二理科毕业生。SM2就是Senior Middle 2 的缩写。

SM2的招生考试也与SM1类似，分为笔试和面试。其中笔试包括英文，数学，物理及IQ。全部考试在一天内完成。与SM1不同的是，SM2招生的笔试通常在面试前两个月进行，而且根据笔试成绩会在面试前刷掉一部分考生。（考试内容请参见SM2的申请全过程）。被录取的SM2学生将在当年的12月初入读新加坡。在新加坡的初期还会有一个分流考试，通过考试的英文基础好一些的学生只需八个月的培训，来年8月即可进入大学学习，而多数人则需要进行20个月的培训，晚一年入学。前三到四个月一般是英文及计算机的培训，之后在3月左右，所有SM2的学生将被随机分配到各所初级学院体验生活，为期一个学期，到5月底结束。在这之后，那部分快捷学生就即将准备大学事宜，而剩下的学生则会继续数学、理化等各科的学习，并按照考试成绩选择大学里所学专业。（从2007年开始SM2的学生在初级学院体验生活的时间缩短为两周了）。SM2学生的生活费为每年6000新币，同样不包括学费、住宿费及伙食费。SM2学生在大学毕业后要为新加坡服务六年，即在新加坡的注册公司工作，工作地点不一定是新加坡。有很多SM2学生想毕业后出国读研或读博，但无奈有合于限制。合约期满前解除合约，学生家里需对奖学金提供方进行赔偿，最高为60w人民币左右，赔偿数额随合约还剩下的时限递减。

奖学金一般需通过笔试和面试二个环节.笔试分为数学,物理,英语和综合(即智商测试)四个部分,由南洋理工大学(不是学院),新加坡国立大学的教授和新加坡教育部官员对考生进行面试.只有部分省重点高中成绩优异的学生才有资格参加这个计划,有的学校为了选拔,还在校内进行笔试和面试.也有极少数学生可以直接从所在省份教育部申请名额。笔试的时间一般在4月份末至五月初，面试的时间一般在6月中旬至七月初。

此奖学金将支付,所有在新加坡的学习和生活费用.上完20个月的预科后,可以进入南洋理工大学(NTU)或新加坡国立大学(NUS)(在不同的国际大学排行榜上,这两所大学都有不俗的成绩),并且有每年6000新币的生活费(若不够用则需自己支付超出部分），能力强的同学在驻新的第一个月内可参加AP考试（Accelerated Programme)以获得提前13个月进入大学的资格，即只有7个月的预科。顺便说一句，到目前为止选拔考试，分配学校以及选拔AP考试的方法都是个谜……进入大学后，sm2学生只能从规定的理工类专业中选择，但可以副修其它科目.毕业后必须在新加坡注册公司工作6年,才可以为其它国家的公司工作. 当然，如果你所寻找到的新加坡注册的公司在其它国家有分公司，你也可以有权去其它国家的公公司工作。其中当然也包括中国。不过需要注意的是，因为此奖学金是企业奖学金，所以如果为你提供奖学金的那个公司点名让你去的话，那你就要优先去那间公司。不过因为给咱们赞助的7个公司都非常好，所以也是很好的啦~ 目前有大约18个省参加了这个和新加坡的合作计划，包括江苏，江西，湖南，安徽，黑龙江，吉林，辽宁，河北，陕西，河南，湖北，四川，广东，重庆，浙江，山东，天津，福建，但每年名额分配有所不同. 到2010年，sm2项目已进行至第14届。2011年进行第十五届。第十五届招生情况以及学校录取都发生了一些变化。具体请参考地方教育局下发的相关文件。

构建哈夫曼树及输出哈夫曼代码及算法思想

哈夫曼树描述文档一、思路通过一个argv[]数组存储从test文件中读取字母，然后利用ascal 码循环计算每个字母的权值，利用weight[]是否为零，确定叶子节点，节点个数为count，传入到构建哈夫曼树的子程序中，然后利用cd[]数组存储每一个叶子节点的哈夫曼代码.输出代码时，通过与argv[]数组的比对，扫描ht数组，进而读出所有的数据。二、截图三、代码 #include #include #include typedefstruct { char data; int weight; int parent; intlchild;

intrchild; }HTNode; typedefstruct { char cd[50]; int start; }HCode; using namespace std; int enter(char argv[])//进行读入操作 { fstream in; ofstream out; char c; int number=0;//字母个数置为0 in.open("test.txt",ios::in); //打开文件test.txt out.open ("code.txt",ios::trunc); //打开文件code.txt，如果不存在就新建一个，如果存在就清空 if(!in.eof()) in>>c; //从test.txt中读取一个字符存入c printf("原文本是:\n"); while(! in.eof()){ //文件不为空，循环读取一个字符 cout<>c; //从test.txt中读取一个字符存入c } argv[number]='\0'; printf("\n"); in.close; out.close; //使用完关闭文件 return(number);//返回叶子节点数目 } voidCreateHT(HTNodeht[],int n) { inti,j,k,lnode,rnode; double min1,min2; for(i=0;i<2*n-1;i++) ht[i].parent=ht[i].lchild=ht[i].rchild=-1;//置初值 for(i=n;i<2*n-1;i++) { min1=min2=32167; lnode=rnode=-1; for(k=0;k<=i-1;k++) if(ht[k].parent==-1) {

基于协同过滤的推荐算法及代码实现

基于协同过滤的推荐算法与代码实现什么是协同过滤？协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。当然其中有一个核心的问题：如何确定一个用户是不是和你有相似的品位？如何将邻居们的喜好组织成一个排序的目录？简单来说： 1. 和你兴趣合得来的朋友喜欢的，你也很有可能喜欢； 2. 喜欢一件东西A，而另一件东西B 与这件十分相似，就很有可能喜欢B； 3. 大家都比较满意的，人人都追着抢的，我也就很有可能喜欢。三者均反映在协同过滤的评级（rating）或者群体过滤（social filtering）这种行为特性上。深入协同过滤的核心首先，要实现协同过滤，需要一下几个步骤： 1. 收集用户偏好 2. 找到相似的用户或物品 3. 计算推荐 (1)收集用户偏好要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且不同的应用也可能大不相同，下面举例进行介绍：

以上列举的用户行为都是比较通用的，推荐引擎设计人员可以根据自己应用的特点添加特殊的用户行为，并用他们表示用户对物品的喜好。在一般应用中，我们提取的用户行为一般都多于一种，关于如何组合这些不同的用户行为，基本上有以下两种方式：将不同的行为分组：一般可以分为“查看”和“购买”等等，然后基于不同的行为，计算不同的用户/物品相似度。类似于当当网或者Amazon 给出的“购买了该图书的人还购买了...”，“查看了图书的人还查看了...”

哈夫曼编码算法实现完整版

实验三树的应用一.实验题目：树的应用——哈夫曼编码二.实验内容：利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道的利用率，缩短信息传输的时间，降低传输成本。根据哈夫曼编码的原理，编写一个程序，在用户输入结点权值的基础上求哈夫曼编码。要求：从键盘输入若干字符及每个字符出现的频率，将字符出现的频率作为结点的权值，建立哈夫曼树，然后对各个字符进行哈夫曼编码，最后打印输出字符及对应的哈夫曼编码。三、程序源代码: #include #include #include #include typedef struct{ char data; int weight; int parent,lchild,rchild; }HTNode,*HuffmanTree; typedef char * * HuffmanCode; void Select(HuffmanTree &HT,int n,int m) {HuffmanTree p=HT; int tmp; for(int j=n+1;j<=m;j++) {int tag1,tag2,s1,s2; tag1=tag2=32767; for(int x=1;x<=j-1;x++) { if(p[x].parent==0&&p[x].weights2) //将选出的两个节点中的序号较小的始终赋给s1 { tmp=s1; s1=s2; s2=tmp;} p[s1].parent=j;

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0e1114877.html,/journal/hjdm https://https://www.360docs.net/doc/0e1114877.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望李鑫欣大连外国语大学，辽宁大连收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日摘要近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

哈夫曼算法及其改进

霍夫曼编码及其改进在通信中，为了提高信息传输效率，得到或接近信息熵的最小信息率，我们需要解决信源编码的问题。在信源编码中，我们试图让信源编码的平均码长尽可能缩短，减少冗余度,从而提高编码效率。信源编码又分为无失真信源编码和限失真信源编码。哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种无失真编码方式，是可变字长编码(VLC)的一种，由Huffman于1952年提出，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫作Huffman编码。哈夫曼编码是一种最优的前缀编码技术。对于多元独立信源，哈夫曼编码为最佳编码，之所以称之为最佳编码，因为其拥有以下特性：(1) 保证概率大的对应短码，概率小的对应长码，即短码得到充分利用；(2) 每次缩减信源的最后两个码字，总是最后面的一个码元不同，而前面的各个码元相同；(3) 每次缩减信源的最长两个码字有相同的码长。平均码长n=2×10+8 38+3×7+6+3 38 +4×2 38 +5×1+1 38 =2.68 冗余度哈夫曼编码是一种非唯一性编码，其编码方式并不唯一。首先，因为对缩减信源最后两个概率小的符号用0和1码的赋予可以是任意的，故可以得到不同的码，但是它们只是码的具体形式不同。其码长n不变，平均码长?也不变，所以没有本质区别。其次，若当缩减信源中合并后的符号概率与其他信源符号概率相同时，从编码方法上说哪个在上面哪个在下面是没有本质区别的，但是得到的码是不相同的对这两种不同的码，它们的码长n不同，但是平均码长?是相同的。为了克服哈夫曼编码方式存在的问题，提高哈夫曼编码的可用性，我们需要设法降低哈夫曼编码树的存储空间。在数据特定的情况下，我们可以让编码器和解码器使用事先约定的编码树，如此可以消除哈夫曼树生成和传输储存的时间，但是当信源变化，此种方法就不再适用，不具备通用性。

基于内容的推荐算法

基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendation）1.基本思想基本思想就是给用户推荐与他们曾经喜欢的项目内容相匹配的新项目。基于内容的推荐的基本思想是：对每个项目的内容进行特征提取(FeatureExtraction)，形成特征向量(Feature Vector)；对每个用户都用一个称作用户的兴趣模型(User Profile)的文件构成数据结构来描述其喜好；当需要对某个用户进行推荐时，把该用户的用户兴趣模型同所有项目的特征矩阵进行比较得到二者的相似度，系统通过相似度推荐文档。（基于内容的推荐算法不用用户对项目的评分，它通过特定的特征提取方法得到项目特征用来表示项目，根据用户所偏好的项目的特征来训练学习用户的兴趣模型，然后计算一个新项目的内容特征和用户兴趣模型的匹配程度，进而把匹配程度高的项目推荐给用户。） 2.基于内容的推荐层次结构图：

CB的过程一般包括以下三步：（1）Item Representation：为每个item抽取出一些特征（也就是item的content 了）来表示此item；对应着上图中的Content Analyzer。（2）Profile Learning：利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的item的特征数据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；对应着上图中的Profile Learner。（3）Recommendation Generation：通过比较上一步得到的用户profile与候选item 的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item。对应着上图中的Filtering Component。 3.详细介绍上面的三个步骤： 3.1 Item Representation 项目表示：对项目进行特征提取，比如最著名的特征向量空间模型，它首先将一份文本（项目）以词袋形式来表示，然后对每一个词用词频-逆向文档频率（TF-IDF）来计算权重，找出若干权重较大的词作为关键词（特征）。每个文本（项目）都可以表示成相同维度的一个向量 TF-IDF词频-逆文档频率计算： TF 词项t在文档d中出现的次数，df 表示词项t在所有文档出现的次数，idf 为反向文档频率，N为文档集中所有文档的数目。 TF-IDF公式同时引入词频和反向文档频率，词频TF表示词项在单个文档中的局部权重，某一词项在文档中出现的频率越高，说明它区分文档内容的属性越强，权重越大。IDF表示词项在整个文档集中的全局权重，某一词项在各大文档都有出现，说明它区分文档类别属性的能力越低，权值越小。

哈夫曼算法的实现及应用

摘要：哈夫曼树是带权路径长度（WPL）最小的二叉树，通过对哈夫曼算法的研究，提出一种求取哈夫曼树带权路径长度的计算方法和应用。关键词：哈夫曼算法、二叉树、WPL、编码 1 引言：哈夫曼树是一种特殊的二叉树，又称最优二叉树：假设有一组（无序）实数｛w1,w2,w3,w4,…,wm｝，现要构造一棵以wi（i=1，2，3，4…，m）为权的m个外部结点的扩充二叉树，使得带权的外部路径长度WPL最小。满足这一要求的扩充二叉树就称为哈夫曼树或最优二叉树。若l表示从根到第i个外部结点的路径长度，m为外部结点的个数，wi 为第i个外部结点的权值，则有WPL=∑wili（0 #include #define MAXINT 50 #define MAXNUM 50 /* 数组w中最多容纳的元素个数，注意m<=MAXNUM */ #define MAXNODE 100 /* 哈夫曼树中的最大结点数，注意2*m-1

delaunay三角网生长准则及算法

Delaunay 三角网是Voronoi(或称thiessen多边形,V 图)图的伴生图形 ◆Delaunay 三角网的定义: 由一系列相连的但不重叠的三角形的集合, 而且这些三角形的外接圆不包含这个面域的其他任何点。 ◆Voronoi图的定义： Voronoi图把平面分成N 个区，每一个区包括一个点，该点所在的区域是距离该点最近的点的集合。 ◆Delaunay三角网的特性： ◆不存在四点共圆； ◆每个三角形对应于一个Voronoi图顶点； ◆每个三角形边对应于一个Voronoi图边； ◆每个结点对应于一个Voronoi图区域； ◆Delaunay图的边界是一个凸壳； ◆三角网中三角形的最小角最大。空外接圆准则最大最小角准则最短距离和准则在TIN中，过每个三角形的外接圆均不包含点集的其余任何点在TIN中的两相邻三角形形成的凸四边形中，这两三角形中的最小内角一定大于交换凸四边形对角线后所形成的两三角形的最小内角一点到基边的两端的距离和为最小 Delaunay三角剖分的重要的准则

张角最大准则面积比准则对角线准则一点到基边的张角为最大三角形内切圆面积与三角形面积或三角形面积与周长平方之比最小两三角形组成的凸四边形的两条对角线之比。这一准则的比值限定值，须给定，即当计算值超过限定值才进行优化 Delaunay三角剖分的重要的准则不规则三角网(TIN)的建立 ●三角网生长算法就是从一个“源”开始，逐步形成覆盖整个数据区域的三角网。 ●从生长过程角度，三角网生长算法分为收缩生长算法和扩张生长算法两类。方法说明方法实例收缩生长算法先形成整个数据域的数据边界（凸壳），并以此作为源头，逐步缩小以形成整个三角网分割合并算法逐点插入算法扩张生长算法从一个三角形开始向外层层扩展，形成覆盖整个区域的三角网递归生长算法

经典推荐算法研究综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0e1114877.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/0e1114877.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述周春华，沈建京，李艳，郭晓峰信息工程大学，河南郑州收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日摘要推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经

Delaunay三角网表示点和删除算法

0引言对于静态数据三角化(数据点不能动态插入与删除)，有许多D-三角网构建算法[1-5]；对于动态的点插入，使用逐点插入的方法进行动态局部更新；对于动态的点删除，使用的方法有两种，一是基于凸耳权值的点删除方法[6-7]，二是基于空外接圆准则和凸耳性质的点删除方法[8-9]，上述两种方法都是基于凸耳删除的方法，存在难以理解或算法效率差的缺点。本文提出了一种数据结构来存储D-三角网和表现其拓扑关系，对其中的点删除算法进行了改进，可实现D-三角网中数据点的快速删除操作。 1存储结构对于三角格网的存储结构，本文设计了点、有向边的存储表示，三角形的信息在有向边的遍历中隐含，其C++实现如下： Class Point2d {double x,y;} Class Edge { Public:Int num;Edge* next;Edge* prev; Point2d*data;Edge (){data =0;} Edge*Sym (){return (num<1)?this+1:this-1;}Edge*Onext (){return next;}Edge*Oprev (){return prev;} void EndPoints (Point2d*or,Point2d*de ){data =or;Sym ()->data =de;} TwinEdge*Tedge (){return (TwinEdge *)(this -num );}}; Class TwinEdge {Private:Edge e [2];Public:TwinEdge (){ e [0].num =0;e [0].next =&(e [0]);e [1].num =1;e [1].next =&(e [1]); 收稿日期：2007-03-01E-mail ：mengl@https://www.360docs.net/doc/0e1114877.html, 基金项目：国家863高技术研究发展计划基金项目(2002AA114020、2001AA135210)；中国科学院知识创新基金项目(20036020)。作者简介：孟亮(1968－)，男，山西临汾人，博士研究生，研究方向为GIS 、计算机图形学；方金云(1968－)，男，山东青岛人，博士，副研究员，研究方向为海量空间数据处理关键支撑技术、网格GIS 等；唐志敏(1966－)，男，江苏江阴人，研究员，博士生导师，研究方向为计算机系统结构、网络并行处理。 Delaunay 三角网表示和点删除方法孟亮，方金云，唐志敏 (中国科学院计算技术研究所，北京100080) 摘要：对于三角网的表示方法，提出了一种双循环链表结构，这种结构能够方便的表示三角网的边拓扑和面拓扑信息，以及多边形结构。基于这种结构，对三角网点删除算法进行了改进。以前的点删除算法是基于连续的凸耳删除，提出的方法是基于多边形边的构建方法，利用D-三角网的空外接圆属性。与其它方法相比，这种方法具有容易理解，效率高的优点。关键词：Delaunay 三角网;凸耳;点删除;拓扑结构;双循环链表中图法分类号：TP391;P208 文献标识码：A 文章编号：1000-7024(2008)03-0738-03 Delaunay TIN expression and point deletion method MENG Liang, FANG Jin-yun, TANG Zhi-min (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100080,China ) Abstract ：As to representation of triangulated irregular network (TIN ),a dual-circulation linked list structure is proposed,this structure can conveniently express edge and plane topology information of triangulated irregular network,and polygon structure.Based on this structure,improvements are achieved about TIN point deletion algorithm.Previous point deletion algorithm is based on continuous ears deletion,the methods proposed is based on edge construction method of polygon,using Delaunay TIN circumcircle https://www.360docs.net/doc/0e1114877.html,pared with other methods,this method has the advantage of easy understanding,higher efficiency. Key words ：Delaunay triangulated irregular network;ears;point deletion;topology structure;dual-circulation linked list 2008年2月计算机工程与设计 Feb.2008 第29卷第3期Vol.29 No.3 Computer Engineering and Design

常用推荐算法简介分析

1. 前言随着互联网技术和社会化网络的发展，每天有大量包括博客，图片，视频，微博等等的信息发布到网上。传统的搜索技术已经不能满足用户对信息发现的需求，原因有多种，可能是用户很难用合适的关键词来描述自己的需求，也可能用户需要更加符合他们兴趣和喜好的结果，又或是用户无法对自己未知而又可能感兴趣的信息做出描述。推荐引擎的出现，可以帮用户获取更丰富，更符合个人口味和更加有意义的信息。个性化推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息： ●热点信息或商品 ●用户信息，如性别、年龄、职业、收入以及所在城市等等 ●用户历史浏览或行为记录 ●社会化关系 2. 个性化推荐算法 2.1. 基于人口统计学的推荐（同类人喜欢什么就推荐什么）基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Recommendation）是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。首先，系统对每个用户都有一个用户 Profile 的建模，其中包括用户的基本信息，例如用户的年龄，性别等等；然后，系统会根据用户的 Profile 计算用户的相似度，可以看到用户 A 的 Profile 和用户 C 一样，那么系统会认为用户 A 和 C 是相似用户，在推荐引擎中，可以称他们是“邻居”；最后，基于“邻居”用户群的喜好推荐给当前用户一些物品。这种基于人口统计学的推荐机制的好处在于： ●因为不使用当前用户对物品的喜好历史数据，所以对于新用户来讲没有“冷启动（Cold Start）”的问题。 ●这个方法不依赖于物品本身的数据，所以这个方法在不同物品的领域都可以使用，它是领域独立的（domain-independent）。然后，这个方法的缺点和问题就在于，这种基于用户的基本信息对用户进行分类的方法过于粗糙，尤其是对品味要求较高的领域，比如图书，电影和音乐等领域，无法得到很好的推荐效果。另外一个局限是，这个方法可能涉及到一些与信息发现问题本身无关却比较敏感的信息，比如用户的年龄等，这些用户信息不是很好获取。 2.2. 基于内容的推荐（用户喜欢什么，就推荐相同类型的）基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制，它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。这种推荐系统多用于一些资讯类的应用上，针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词，继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似度。

delaunay算法简介

三角剖分原理：很多时候我们获取的信息信号都是很离散的信号，比如大地高程测量时的成果测网，纸质各种参数曲线的数字化数据等等，靠大量增加采样点的方法不现实而且会超乎想象的增加处理的计算量，通过趋势分析插值的方法可以使得数字化的模型更逼近原始模型，但是终归于这些离散数据是要通过一种方式在电脑中成为一种整体数据，不管是2d还是3d。三角剖分最终是要将离散的数据通过连接成很多三角形来达到面化或体化的目的（四面体其实就是四个三角形）。那么我们是不是可以随便来连三角形呢？当然不行了，咱们连成的面或体要与离散化前的原始模型越接近越好。怎么样才能使咱们连成的面或体要与离散化前的原始模型越接近越好呢？一般来说每个离散点都有一定的作用范围，那么我们在连三角形是不是就要想到，尽量让每个三角形内的三个点相对来说隔得近一点。首先有两个原则： 1 产生的三角形不相重叠。（如果重叠，那么其中的一个三角形岂不是多余了） 2 不产生新的顶点。（如果产生新的顶点了，那么这个顶点的值我们可以确认它符合于原始模型吗？），不过这条原则很难完全保证不产生。然后有两个问题要解决：

1 面化或体化时是否要考虑到边界的问题？也就是是否考虑边界离散点的凹凸判断，如果要考虑的话，所有边界点依次相连就行，如果不用考虑的话，所有凸点边界点依次相连就行。一般来说是要考虑的。 2 面化或体化时是否要考虑到面内或体内空洞的问题？也就是是否考虑内部空白区的判断，如果要考虑的话，内部空白区的边界点要跟问题1同等考虑。再次我们看一下经典的三角剖分方法：谈到三角剖分，这个名字你不得不熟悉，这就是经典---Delaunay 三角剖分。 Delaunay三角剖分具有四个特有的性质：（1）保证最邻近的点构成三角形，即三角形的边长之和尽量最小，且每个Delaunay三角形的外接圆不包含面内的其他任何点，称之为Delaunay三角网的空外圆性质。这个特征已经作为创建Delaunay三角网的一项判别标准；（2）它的另一个性质最大最小角性质：在由点集中所能形成的三角网中，Delaunay三角网中三角形的最小内角尽量最大，即三角形尽量接近等边三角形，从这个意义上讲，Delaunay三角网是“最接近于规则化的”的三角网。（3）Delaunay三角网是唯一的。（4）三角网的外边界构成了点集的凸多边形“外壳”；大概的道理我们是懂了，但是给你任意一些点，你采用什么思路

基于格网划分的Delaunay三角剖分算法研究

总第２６１期２０１１年第７期计算机与数字工程Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　＆Ｄｉｇｉｔａｌ　ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ．３９Ｎｏ．７５７　基于格网划分的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法研究＊李小丽　陈花竹（河南大学软件学院　郑州　４５００００）摘　要　为了提高海量数据的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网的构网速度，本文采用格网划分的三角剖分方法，首先将数据按照线性四叉树方式划分为若干格网块，构建块内子三角网，然后按照自下而上的合并方式对块进行合并，形成全局Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网。在此基础上，为了避免出现过小锐角的情况，通过加入约束角来对三角格网进行优化。关键词　Ｄｅｌａｕｎａｙ；格网划分；约束角中图分类号　ＴＰ３０１．６Ｓｔｕｄｙｏｆ　Ｍａｓｓｉｖｅ　Ｄａｔａ　ＤｅｌａｕｎａｙＴｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎＢａｓｅｄ　ｏｎ　Ｇｒｉｄ　Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ　ＭｅｔｈｏｄＬｉ　Ｘｉａｏｌｉ　Ｃｈｅｎ　Ｈｕａｚｈｕ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｈｅｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ　４５００００）Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｏ　ｒａｉｓｅ　ｔｈｅ　ｓｐｅｅｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｄｅｌａｕｎａｙ　ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ　ｏｒｉｅｎｔｅｄ　ｍａｓｓｉｖｅ　ｄａｔａ，ｔｈｉｓ　ｔｈｅｓｉｓ　ｕｓｅｓ　ｔｈｅｇｒｉｄ　ｐａｒｔｉｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ．Ａｔ　ｆｉｒｓｔ，ｉｔ　ｄｉｖｉｄｅｓ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｉｎｔｏ　ｃｅｒｔａｉｎ　ｇｒｉｄ　ｔｉｌｅｓ　ｂｙ　ｑｕａｄｔｒｅｅ　ｍｅｔｈｏｄ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓ　ｓｕｂ　Ｄｅｌａｕｎａｙ　ｔｒｉａｎ－ｇｕｌａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎ，ｉｔ　ｍｅｒｇｅｓ　ｔｗｏ　ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎｓ　ｆｒｏｍ　ｂｏｔｔｏｍ　ｕｐ　ｔｏ　ｆｏｒｍ　ｔｈｅ　ｗｈｏｌｅ　Ｄｅｌａｕｎａｙ　ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ．Ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈａｔ，ｔｏ　ａｖｏｉｄ　ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ　ｔｏｏ　ａｃｕｔｅ　ａｎｇｌｅｓ，ｗｅ　ｇｉｖｅ　ａ　ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ａｎｇｌｅ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ａｎｇｌｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ．Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ　Ｄｅｌａｕｎａｙ，ｇｒｉｄ　ｐａｒｔｉｔｉｏｎ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ　ａｎｇｌｅＣｌａｓｓ　Ｎｕｍｂｅｒ　ＴＰ３０１．６１　引言Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网在地形拟合、三维建模、有限元分析等方面应用广泛。并且它具有空外接圆、最小内角最大以及唯一性等重要性质，Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网一直被公认为是优的三角剖分。经过长期的研究，国内外出现了大量算法，主要归纳为三类：逐点插入算法、三角网生长算法和分治算法。近年来随着Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网在应用领域的不断拓展以及应用需求的不断深入，特别是对海量数据的管理和分析，已成为Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的一大研究热点，并出现了格网划分的的三角剖分思想［１］。本文在点插入算法和分治算法的基础上，采用格网划分的思想，对海量数据进行分块管理和构建，希望获得较高的算法效率。并对加入了约束角的三角格网如何优化进行了分析。２　基于格网划分的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法随着科学技术的不断发展，海量数据的廉价获取已成为可能，而且目前人们在可视化方面的要求也越来越高，那么针对海量数据的管理和分析也越来越普遍。但是普通计算机仍无法满足对海量数据处理的要求，即便是硬件配置较高的计算机，当数据量达到一定程度后仍无法正常处理。怎么在普通计算机上进行海量数据的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网构建是一个亟待解决的问题［１］。本文采用基于格网划分的海量数据Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法，通过分＊收稿日期：２０１１年１月９日，修回日期：２０１１年２月１７日作者简介：李小丽，女，硕士研究生，助教，研究方向：地理信息系统。陈花竹，女，硕士研究生，助教，研究方向：偏微分方程的图像处理。

哈夫曼算法及其应用研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0e1114877.html, 哈夫曼算法及其应用研究作者：张荣梅来源：《电脑知识与技术》2013年第13期摘要：该文首先分析了赫夫曼算法，给出了一种赫夫曼算法的实现方法，然后研究了赫夫曼算法在压缩编码，判定树，在外部文件排序中的最佳归并树等中的应用。关键词：赫夫曼树；算法；编码；判定树；归并树中图分类号： TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-3062-04 赫夫曼树是一类带权路径长度最短的树，称为最优树，有着广泛的应用。联系到不同的计算机算法，可以赋予带权外部路径长度不同的含义。例如，在解某些判定问题时，利用Huffman树可以得到最佳判定算法[1-2]；在进行快速远距离通信时，利用Huffman树，可以得到Huffman编码，它是一种无损的压缩编码；在外部排序中，对多个不等长的有序记录的二路归并时，利用Huffman树可以得到最佳合并顺序，即最佳归并树。该文主要讨论赫夫曼算法的一种实现方法及其不同的应用。 1 赫夫曼算法 3.2 判定树在解某些判定问题时，如果将不同情况出现的频度作为权重的话，利用Huffman算法可以构建最佳判定树。在编制一个将百分制转换成优、良、中、及格、不及格五级分制的程序时，一般学生的成绩呈正态分布，各级别的比例分别为：优秀10%，良好30%，中等40%，及格15%，不及格占5%左右。利用上述Huffman算法构建的判定树如图3所示。按最佳判定树编写程序，可提高比较的效率，显著降低操作时间。 3.3 最佳归并树 4 结论 Huffman树与Huffman编码有着广泛的应用，例如对Huffman编码进行改进可用于软件测试数据进化生成 [3]、SVM 多分类器构造[4]、超光谱图像分层无损压缩[5]、基于稀疏分解的交通图像压缩中[6]等等。因此，正确理解Huffman算法的实质，对有关的研究工作提供有益的启示。参考文献： [1] 严蔚敏，吴伟民.数据结构（C语言版）[M]. 北京：清华大学出版社，2010：144-148.

设计一个利用哈夫曼算法的编码系统

— 设计一个利用哈夫曼算法的编码系统，重复地显示并处理以下项目，直到选择退出为止。【基本要求】 1) 将权值数据存放在数据文件(文件名为，位于执行程序的当前目录中) 2) 初始化：键盘输入字符集大小n、n个字符和n个权值，建立哈夫曼树； 3) 编码：利用建好的哈夫曼树生成哈夫曼编码； 4) 输出（1）各个字符的编码；（2） 1111111;;;;;; #include<> #include<> #include<> #define M 50 #define MAX 1000; typedef struct { int weight;arent=ht[i].lchild=ht[i].rchild=0; if(i<=n) ht[i].weight=weight[i]; else ht[i].weight=0; } for(i=1;i

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