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也还好灵心的灵魂修炼的是《特种兵转业：从县委大院开始狂飙》，加上有着魂塔的淬炼，本源无比强大，要不然就算是他的灵魂都会被恒星内部的神火给焚烧成虚无，他这是真的拼了，一般人是绝对不敢做这般疯狂的事情的，毕竟灵魂乃是人之根本，一旦出了问题，自身再怎么强大，也只有陨落一途。

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2018年，主演的现科幻剧《听寂寞唱歌》播出。

社畜杨簪星在连续五天熬夜加班后，穿进了自己上个月看的一本古早男频修仙爽文里，并成功当上了出场三千字就因陷害男主青梅竹马被男主一掌轰死的炮灰女配。 杨簪星：有事吗？？？ 熟知剧情的社畜发出振聋发聩的呐喊：我命由我不由天哈！ 然而..四十年前的妖鲛归来复仇，秘境中遗留下的神女遗迹，凋零的蛇巫一族再现人间，更有传说中的神剑重见天日...老天爷是不是玩不起？？ 面对逐渐升级的剧情难度，簪星只有一个目的——苟到大结局。 ——天命，是无论如何都会发生的事，不管你怎么挣扎，结局都不会改变。 ——我偏要改变。 一个我命由我不由原著的故事，口是心非臭屁小师叔x努力苟到结局大师侄，女主有金手指，请支持正版茶～

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一场阴差阳错的抱错，让陆云簌白白替陆瑶吃了十四年的苦头。 回到侯府，以为得到了所谓的家人和温暖，却被伪善假千金一步步逼到绝境，最后被当做玩意儿赏赐出去，惨死新婚夜。 重生归来，陆云簌再也不顾及任何人的脸面，直接化身黑莲花，一路长成了侯府的娇心宠。 京城中都传，这永安侯府出了个悍女，也不知谁家儿郎能这般“好福气”迎娶入门。 所有人等着看笑话呢，却陡然发现矜贵不可高攀的九皇叔什么时候竟然成了这黑莲花的挂件。 咦~皇叔收收脸，瞧你不值钱那样！

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【年代+双洁+孤女+空间金手指大+极品少】 简介：白小灼做了个梦，梦里有个声音告诉她要穿越了，快点复制物资，直到她睁眼发现到了七零年代，还带着无限空间。 开局父母牺牲，成为小孤女，无奈回到父母老家。 打算苟着当个小咸鱼，苟着苟着碰见了同为孤儿的封胥。 终于不用再孤身一人，可以好好享受他的宠爱，当然也要好好宠着他。 （男女主都无任何认亲戏码，就是双孤儿一起相依为命，互相依靠。） （如有物价等不符合史实，可当作私设，当然大家可以指出，作者下次做参考，谢谢）

基于内容的生成式图书协同推荐方法研究 Research on Content based Generative Book Collaborative Recommendation Method 作者： 程川生 1 辛鑫 2 王一丹 2 李小洁 1 作者单位： 1. 山东大学图书馆 2. 山东大学计算机科学与技术学院 通讯作者： 李小洁 Email:lixiaojie@sdu.edu.cn 提交时间： 2024-09-01 10:46:17 摘要: [目的]通过生成式图书推荐方法，减轻图书资源信息过载问题，丰富读者在线体验。[应用背景] 应用于山东大学图书馆图书推荐服务，涵盖2017年后采购的部分图书信息111479条，相关读者信息31840条，借阅记录390300条。[方法] 对于借阅次数＞1图书推荐，采用协同信息与内容特征信息融合增强的生成式推荐算法。对于借阅次数≤1的图书推荐，采用基于预训练语言模型的内容推荐方法，解决冷启动问题。[结果] 实验结果表明，对于借阅次数超过1图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法Recall@100提升达到了18.9%，NDCG@100提升达到了16.8%；对于不存在借阅历史的图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法Recall@100达到了0.3053，NDCG@100达到了0.088；对于借阅次数不超过1的图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法在Recall@100达到了0.0145，NDCG@100提升了132%。[结论] 统一内容特征及协同信息的生成式图书推荐方法性能优越，能够在减轻信息过载、丰富读者在线体验方面发挥重要作用。 图书推荐 生成式模型 协同过滤 来自： 李小洁 会议： 图书馆与新质生产力：场景驱动的数据治理与人工智能”——第四届智慧图书馆与智慧服务学术研讨会 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 已投稿会议 引用： ChinaXiv:202409.00003 (或此版本 ChinaXiv:202409.00003V1 ) DOI:10.12074/202409.00003V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202409.00003.V1 推荐引用方式： 程川生,辛鑫,王一丹,李小洁.基于内容的生成式图书协同推荐方法研究.中国科学院科技论文预发布平台https://chinaxiv.org/abs/202409.00003.[ChinaXiv:202409.00003V1] 版本历史 [V1] 2024-09-01 10:46:17 ChinaXiv:202409.00003V1 下载全文