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太子朱标逝世前夕，林豪意外穿越大明成为一名言官，同时激活时空传送系统，只要被朱元璋处死，便可以回到现代享受人生巅峰。 林豪开始了疯狂作死的历程。 痛批老朱误国，搞海禁、皇明祖训、八股取士、乱猜忌、擅杀功臣皆是亡国之策，统统要不得！ 总之，一切能惹恼老朱的事，林豪都干！ 而他不知道的是，朱元璋获得了天赐机缘，在太庙见到了永乐大帝朱棣，以及后世一众大明皇帝。 朱元璋：老四，你咋穿着龙袍？ 朱棣：父皇，朕没造反，朕是顺位继承皇位！ 朱由检：我崇祯朝正值生死存亡之际，求两位祖宗快救救大明！！！ 林豪对于未来的预测，一次一次的应验。 他提出来的建议，让未来的大明发生翻天覆地的变化！ 从后世皇帝口中，老朱得知，林豪在历史上的地位也逐渐提升。 无名之辈，早死之人，忠臣，贤臣…… 直到某一天。朱由检之子也进入太庙，见到了老朱，开口便问： “祖宗，能否让我见见大明千古一相，林豪林大人？”

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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

徐世绩把言庆拉到一旁，咬牙切齿的问道：“我可是听说了，不少人蠢蠢欲动，想要走关系，将其祖上，列入《溯时》中。

【规则怪谈+错位系统+精神病+反套路+搞笑+国运直播】 李瑞穿越规则怪谈世界，被选中进入副本。 好消息：他绑定了系统。 坏消息：系统在修仙位面。 不过面对这种情况，身处精神病院的李瑞却表示： “人不行，别怪挂不灵，系统不正常？呵呵，说的就好像谁脑子好使似的！” 面对食堂内无人敢动的诡异食物，李瑞直接炫嘴里。 【系统：叮！你服食妖兽内丹，获得妖王血脉！】 遇到禁闭室内的墙壁开始莫名渗血。 【系统：叮！你被思过崖内的淬体灵液滋养，修为大幅提高！】 深夜发现诡异吊在天花板上，暗中凝视。 【系统：叮！宗门长老为你暗中护法，你顺利突破的同时，还领悟了对方所用的功法！】 …… 就在其他国家天选者被怪谈折磨的死去活来时，李瑞则靠着愈发精进的修为，各种无视规则。 直到最终副本内，他一指碾死终极诡异，这时所有人才反应过来： “原来这个精神病人真能在怪谈里成仙啊？！”

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