近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声...近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声.为了解决上述问题,本文提出了SRBHL(Social Recommendation Based on Hypergraph embedding and Limited attention)模型,通过超图嵌入模块提取用户的历史行为信息和社交信息,以缓解原始目标用户数据稀疏问题,并结合有限注意力模块来过滤原始信息的噪声,最后将得到的有效好友信息用于推荐.在Yelp-Urbana、Yelp-Phoenix和Epinions3个真实数据集上的实验结果表明SRBHL模型相比其他的推荐算法表现更出色.此外,本文还对SRBHL模型进行了鲁棒性分析,并给出了模型最优参数的取值范围.展开更多
目的建立液相色谱-质谱联用(LC-MS)技术检验羟亚胺的方法。方法通过对液相色谱的等度洗脱、梯度洗脱及质谱的喷雾电压、加热块温度、解离管温度和干燥器流量6项实验参数进行优化,确定LC-MS检验羟亚胺的最优实验条件。在初始条件及优化...目的建立液相色谱-质谱联用(LC-MS)技术检验羟亚胺的方法。方法通过对液相色谱的等度洗脱、梯度洗脱及质谱的喷雾电压、加热块温度、解离管温度和干燥器流量6项实验参数进行优化,确定LC-MS检验羟亚胺的最优实验条件。在初始条件及优化条件下分别检验羟亚胺、羟亚胺与氯胺酮混合物,对优化后实验参数进行验证。结果最优实验条件为:有机相初始浓度8%、梯度陡度5%/min、喷雾电压1 k V、加热块温度240℃、解离管温度180℃和干燥气流量6 L/min。结论本方法定性准确、分析速度快,能够适用于日常办案需求,可以很好地用于羟亚胺的检验鉴定。展开更多
文摘近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声.为了解决上述问题,本文提出了SRBHL(Social Recommendation Based on Hypergraph embedding and Limited attention)模型,通过超图嵌入模块提取用户的历史行为信息和社交信息,以缓解原始目标用户数据稀疏问题,并结合有限注意力模块来过滤原始信息的噪声,最后将得到的有效好友信息用于推荐.在Yelp-Urbana、Yelp-Phoenix和Epinions3个真实数据集上的实验结果表明SRBHL模型相比其他的推荐算法表现更出色.此外,本文还对SRBHL模型进行了鲁棒性分析,并给出了模型最优参数的取值范围.
文摘目的建立液相色谱-质谱联用(LC-MS)技术检验羟亚胺的方法。方法通过对液相色谱的等度洗脱、梯度洗脱及质谱的喷雾电压、加热块温度、解离管温度和干燥器流量6项实验参数进行优化,确定LC-MS检验羟亚胺的最优实验条件。在初始条件及优化条件下分别检验羟亚胺、羟亚胺与氯胺酮混合物,对优化后实验参数进行验证。结果最优实验条件为:有机相初始浓度8%、梯度陡度5%/min、喷雾电压1 k V、加热块温度240℃、解离管温度180℃和干燥气流量6 L/min。结论本方法定性准确、分析速度快,能够适用于日常办案需求,可以很好地用于羟亚胺的检验鉴定。
