Google 根据用户地理位置和搜索历史定制搜索结果

Google现已启动一项新功能,根据用户的地理位置、最近的搜索记录及搜索历史来定制搜索结果。此功能旨在提供更个性化的搜索体验。
 

Google 星期三通过官方博客透露,他们开始根据用户的地理位置与搜索历史,为用户定制搜索结果。博文的作者 Rachel Garb 是 Google 的一名产品经理,他说,“这项新功能可以帮助你理解 Google 是如何定制你的搜索结果的。”

Google has begun showing details about how Google customizes search results for location and search history.

Google 通过三个因素对搜索结果进行定制:

  • 地理位置:根据 IP 地址,或用户在 Google 帐户设置的地址信息,Google 将获悉用户所在的城市。
  • 最近的搜索记录:用户最近的搜索记录可以帮助 Google 对搜索进行分析,Google 将最近的搜索在有限的时间内保存在用户的浏览器,并在一段时间后删除。
  • 搜索历史:对那些开启了 Web History 功能的用户,Google 还会对用户在较长时间内的搜索历史进行分析,并根据这些搜索历史对结果进行定制。Google 称,用户对自己的搜索历史有完全的控制权,你可以在任何时间删除它们。

 

本文国际来源:
http://news.cnet.com/8301-1023_3-10003155-93.html?hhTest=1&tag=nefd.top
http://googleblog.blogspot.com/2008/07/more-transparency-in-customized-search.html
中文翻译:COMSHARP CMS 官方网站

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值