兴趣区间

UIGETIOI是一个MATLAB GUI工具，用于从向量中选择兴趣区间(IOI)。它允许用户通过简单的鼠标操作来选择向量Y中的部分内容。用户可以重复选择、撤消和重做操作，还可以进行缩放和平移。选择完成后，点击“确定”按钮即可关闭窗口，并返回选择的向量B。如果用户取消操作，则返回一个空数组([])。UIGETIOI支持各种参数设置，以控制显示风格和内存管理。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

这是兴趣区域检测的源代码，解压后放置在MATLAB的搜索路径下，然后调用guiSaliecy()函数即可。

本例程利用分析方法在给定区间内查找任意函数的所有实根。通过使用Chebyshev多项式逼近函数，并采用JP Boyd提出的高效分析方法来精确定位这些根。用户需将欲求根的函数以MATLAB匿名函数形式提供，例如：FindRealRoots(@(x) besselj(1,x), a, b, n)，其中n为Chebyshev展开的元素数，在区间[a, b]内计算函数besselj(1,x)的所有实根。程序运行后将显示计算所需时间，并给出原始函数图像及其在指定区间内的近似值。若结果不一致，建议增大'n'的值再次尝试。

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。

在假设检验中，Z值检验是一种常用的统计方法。Z值的取值范围决定了假设检验的接受域和拒绝域。例如，在90%的置信水平下（α=0.1），Z值的接受域为 -1.64 到 1.64 之间。

输入矩阵X大小为[nsamples, ncols]，输出矩阵Y中每一列的值都已重新缩放至区间[0, 1]内。示例：X = randint(100, 4);Y = rescale(X);display(min(Y));display(max(Y));

GeoSharp兴趣点是一个专门用于自动化下载地图服务提供商如高德、百度等平台的兴趣点数据的工具。这个工具的主要功能在于方便用户获取地图上的各种位置信息，例如餐馆、酒店、购物中心等，然后可能进行进一步的数据分析或应用开发。在地理信息系统（GIS）中，兴趣点数据是至关重要的组成部分，它提供了地点的详细信息，包括名称、地址、经纬度坐标等。GeoSharp1.0可能是该工具的初始版本，包含了基础的功能和可能的优化。高德和百度是中国市场上主流的在线地图服务商，它们提供了丰富的地图数据和API接口供开发者使用。高德地图以其准确的导航和实时交通信息著名，而百度地图则在搜索和生活服务方面有较强的整合。这两个平台的坐标系统略有不同，因此在处理跨平台的数据时，需要进行坐标转换，这也是GeoSharp兴趣点工具的一个核心功能。POI坐标指的是兴趣点的地理位置信息，通常以经纬度表示。在处理地图数据时，坐标转换是常见的需求，因为不同的地图系统可能采用不同的坐标参考系。例如，高德地图使用的是GCJ-02（国测局坐标系），而百度地图使用的是BD-09坐标系。GeoSharp兴趣点工具能帮助用户在这两个坐标系统之间进行平滑转换，确保数据的准确性。使用GeoSharp1.0，用户可能可以实现以下操作：自动化下载：设置特定的条件，比如城市、类别，自动下载地图上的兴趣点数据。数据处理：对下载的数据进行清洗、整理，以便于数据分析。坐标转换：将从高德地图获取的坐标转换为百度地图坐标，反之亦然，适应跨平台的应用场景。可能还提供了API接口，允许开发者集成到自己的应用中，获取和处理地图数据。通过这个工具，开发者和研究人员能够更便捷地获取和利用地图数据，进行市场分析、位置推荐、路径规划等各种地理信息相关的应用开发。对于需要处理大量地图数据的项目来说，GeoSharp兴趣点无疑大大提高了工作效率。

两不等式相加得到 n ，也就是非零区间。 例如： 1 0 1 2 n 3