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多叉树结合JavaScript树形组件实现无限级树形结构(一种构建多级有序树形结构JSON(或XML)数据源的方法)

在Web应用程序开发领域,基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用,它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件,例如jQuery、Ext JS等,还有一些独立的树形组件,例如dhtmlxTree等,这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据,树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源,数据源的格式主要包括JSON、XML等,而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”,顾名思义,没有级别的限制,它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据,这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段,以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了,既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据,而层次数据又存储在数据库的表中,那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系,换句话说,如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串,返回给客户端的JavaScript树形组件?这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例,讲述实现无限级树形结构的方法,该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。

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AI综述专栏 | 跨领域推荐系统文献综述(上)

跨领域推荐系统(Cross domain recommender systems,CDRS)能够通过源领域的信息对目标领域进行辅助推荐,CDRS由三个基本要素构成:领域(domain),用户-项目重叠场景(user-item overlap scenarios)和推荐任务(recommendation tasks)。这篇研究的目的就是明确几种广泛使用的CDRS三要素的定义,确定它们之间的通用特征,在已明确的定义框架下对研究进行分类,根据算法类型将同类研究进行组合,阐述现存的问题,推荐CDRS未来的研究方向。为了完成这些目标,我们挑选出94篇文献进行分析并最终完成本综述。我们根据标签法对选出的文献进行分类,并且设计了一个分类坐标系。在分类坐标系中,我们发现研究类域的文献所占权重最大,为62%,研究时域的文献所占权重最小,为3%,和研究用户-项目重叠场景的文献所占权重相同。研究单目标领域推荐任务的文献占有78%,研究跨领域推荐任务的文献只有10%。在29个数据集中,MovieLens所占权重最大,为22%,Yahoo-music所占权重最小,只有1%。在7种已定义算法类别中,基于因式分解的算法占了总数的37%,基于语义分析的算法占了6%。最终,我们总结出5种不同的未来研究方向。

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