COMPSCI 753 Algorithms for Massive Data 2 / Semester 2 2024Python

Java Python COMPSCI 753

Algorithms for Massive Data

Assignment 2 / Semester 2, 2024

Recommender Systems

General instructions and data

Recommender systems are widely used in entertainment. In this assignment, we will explore one of the Goodreads review datasets using the recommendation algorithms learned in the lectures. To make the task feasible on most of the laptops and PCs, we have extracted a manageable dataset of reviews on Young Adult books1 (containing 2,389,900 reviews). We have split the dataset on training data (1,433,940 reviews), validation data (477,980 reviews) and test data (477,980 reviews). The corresponding files can be found on the assignment page. These files are of the same format. Each line includes a user id, item id, review id and rating.

Submission

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内容概要:《中国HR+HER2-早期乳腺癌患者诊疗需求调研白皮书》聚焦于中国早期HR+/HER2-乳腺癌患者的诊疗现状和需求。白皮书通过定量调研,揭示了患者在确诊、复发风险评估、术后辅助治疗及长期管理等各阶段面临的挑战,包括对新药的期待、信息需求及信息渠道偏好。调研显示,患者对新型辅助治疗方案的疗效和生活质量提升寄予厚望,但也存在对不良反应的担忧。此外,患者在理解诊断报告、复发风险认知及获取权威信息方面存在诸多障碍。白皮书呼吁加强患者教育、优化医患沟通、提高新药可及性,以改善患者预后和生活质量。 适合人群:早期HR+/HER2-乳腺癌患者、家属、临床医生及相关医疗工作者。 使用场景及目标:①帮助患者更好地理解诊断结果和后续治疗方案;②为临床医生提供患者需求和挑战的真实数据,优化诊疗路径;③推动社会各界关注和支持早期乳腺癌患者的教育和管理,助力患者早日康复,重获高质量生活。 其他说明:白皮书强调了早期乳腺癌患者在诊疗旅程中面临的多重障碍,包括早期筛查覆盖率不足、复发风险认知偏差及医患沟通壁垒。为应对这些挑战,白皮书提出了多项改进建议,如加强乳腺健康教育、优化诊断结果沟通方式、提升患者对复发风险的认知、强化不良反应管理及构建权威信息平台等。
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