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黎楠; 杜永萍; 何明;
北京工业大学计算机学院;
LDA主题模型; 专利; 主题发现; 推荐技术;
机译:基于主题的主题引人注目机制和分解机的移动应用推荐方法
机译:在微博环境中使用基于LDA的主题模型的个性化主题标签推荐方法
机译:利用主题标签照片的基于主题的上下文感知旅行推荐方法
机译:基于主题的有效资源发现方法,可在主题网络中发现
机译:基于位置的社交网络:潜在主题挖掘和基于混合信任的推荐。
机译:一种基于数据的发现多主题有影响力的领导者的方法
机译:目的:我们任务的目的是找出护士预防晚期并发症的功能,主要关注通过营养和体育锻炼来适应新发现的2型糖尿病患者,从而改变生活方式。此外,我们将探讨作为护士的我们如何才能改善该患者群体的指导和教学。问题:护士在预防2型糖尿病患者的晚期并发症方面起什么作用?方法:本科学士学位论文基于文献研究,包括课程提纲文献,自我选择文献,定性研究和个人经验。理论:在理论部分中,我们以糖尿病,晚期并发症,生活方式改变为主题,主要关注营养和身体活动,护理理论家Dorothea Orem和护士的教学功能,以最好地阐明和回答我们的问题。结论:护士的教育职能对于迎接新发现的2型糖尿病患者至关重要,我们的指导和教学作用是促进患者的应对和动力。这是通过获取有关疾病以及患者应如何应对糖尿病的新的日常生活的定制且必要的信息来完成的。护士的作用还在于提高意识,使患者对疾病和自己的治疗负责,因为这是患者应为自己做的事情。
机译:开发CD-CBm空化的预期方法 - 定义基于模型的描述符一致的过程,第1阶段最终报告依赖于上下文的预测和健康评估:基于状态的维护的新范例sBIR主题编号N98-114
机译:确定主题兴趣和/或主题专业知识并基于主题兴趣和/或专业知识生成推荐
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