• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于深度學習的圖書館資源個性化推薦研究

    2021-07-20 09:16:42
    科技經濟導刊 2021年19期
    關鍵詞:卷積個性化深度

    祝 婷

    (西安工業(yè)大學圖書館,陜西 西安 710021)

    圖書館資源是讀者增長學識和開展科學研究的重要知識源,然而隨著互聯(lián)網技術的快速發(fā)展,圖書館資源呈爆炸式增長,給讀者們帶來“信息過載”問題。一方面,讀者面對海量的圖書館資源,很難從中獲取自己感興趣的資源;另一方面,部分圖書館資源被淹沒,沒有展現(xiàn)給讀者的機會,造成資源浪費的現(xiàn)象。在這種場景下,圖書館資源個性化推薦技術便顯得愈發(fā)重要。傳統(tǒng)的圖書館資源推薦包括基于關聯(lián)規(guī)則的推薦、基于內容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦以及混合推薦等。在大數(shù)據背景下,讀者面對的圖書館資源更多具備復雜多樣、無規(guī)律和多源異構等特征,如何深層次地挖掘這些資源的隱式特征,是提高推薦準確性的重要措施。深度學習技術可以通過多個處理層來實現(xiàn)數(shù)據深層次的挖掘和表示,因此,將深度學習技術應用于圖書館資源推薦已成為一種研究趨勢。本文首先概述了圖書館資源推薦的現(xiàn)狀與不足,然后分析了深度學習在圖書館資源個性化推薦中的作用,最后在此基礎上構建了基于深度學習的圖書館資源個性化推薦框架,以期提高讀者的用戶體驗以及圖書館資源的利用率。

    1.圖書館資源個性化推薦概述

    1.1 圖書館資源個性化推薦現(xiàn)狀

    常見的圖書館資源個性化推薦方法主要分為以下幾種:①基于關聯(lián)規(guī)則的圖書館資源推薦。該方法通過數(shù)據挖掘算法獲取讀者瀏覽資源數(shù)據庫中的強關聯(lián)規(guī)則,讀者在借閱或下載資源時與其強關聯(lián)規(guī)則進行匹配,將關聯(lián)匹配的圖書館資源推薦給讀者;②基于內容的圖書館資源推薦。該方法首先根據讀者選擇的圖書館資源生成讀者興趣模型,然后將圖書館資源生成內容特征向量,最后對比讀者興趣模型和圖書館資源內容特征之間的相似性,將相似性較高的圖書館資源推薦給讀者;③基于協(xié)同過濾的圖書館資源推薦。該方法是應用最為廣泛的推薦技術,它的主要思想是相似讀者具有相似的興趣愛好,大致步驟為首先根據讀者對圖書館資源的評分生成評分矩陣,然后在評分矩陣中使用相似性算法計算目標讀者的近鄰讀者,最后將近鄰讀者喜歡的圖書館資源推薦給目標讀者。④混合圖書館資源推薦。為彌單一推薦方法的不足,取其優(yōu)勢,避其缺陷,可將多個推薦方法進行融合形成混合推薦方法。混合推薦方法通常分為前融合、中融合和后融合,通過不同推薦方法的融合,可以產生更好的推薦效果。

    1.2 圖書館資源個性化推薦存在的不足

    圖書館資源推薦方法未和深度學習技術進行融合。目前常見的圖書館資源推薦方法本質上是通過淺層學習方法獲取讀者、資源以及讀者資源之間的關系,實現(xiàn)個性化推薦。這種推薦方法雖然在一定程度上可以滿足讀者的個性化需求,但是由于淺層學習方法無法深層次的挖掘推薦系統(tǒng)中的讀者和資源信息,即無法學習深層次的特征,致使限制了圖書館資源推薦的準確性。另外,反應讀者行為和個性化需求的周圍環(huán)境數(shù)據通常具有多源異構、稀疏、不均勻分布等特征,淺層學習方法較難處理這類數(shù)據。因此,如何深層次地從讀者和圖書館資源中獲取讀者的興趣愛好并結合周圍環(huán)境的隱式特征是實現(xiàn)圖書館資源推薦過程中面臨的嚴重挑戰(zhàn)。

    2.深度學習在圖書館資源個性化推薦中的作用

    2.1 深度學習技術

    深度學習是機器學習領域的一個重要分支[1],已成為人工智能以及互聯(lián)網大數(shù)據的熱潮,并廣泛應用于自然語言處理、語音識別、圖像處理、機器翻譯等領域[2]。它是以神經網絡為基礎,通過組合低層次的特征進而形成高層次的抽象表示,實現(xiàn)對數(shù)據進行更為復雜特征表示的算法。與傳統(tǒng)的機器學習模型相比,深度學習可以自主、高效地進行特征抽取,不需要依賴自身領域知識及人工構建特征,并且深度學習模型具有三層及以上網絡結構,網絡模型更為復雜。典型的深度學習算法包括卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)、循環(huán)神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)、深度信念網絡(Deep Belidf Network,DBN)和受限玻爾茲曼機(Boltzmann Machine,BM)等[3]。

    2.2 深度學習與圖書館資源推薦

    圖書館資源推薦引入深度學習技術是為了更深層次的挖掘讀者和資源的隱式特征,同時從多源異構等特征的數(shù)據中自動學習特征,將其映射到同一空間,進行統(tǒng)一表示。因此,與傳統(tǒng)的圖書館資源推薦方法相比,深度學習技術在資源推薦領域中的應用具有一定的優(yōu)勢,它可以更加精準地學習讀者的喜好、圖書館資源的特征,以及讀者與資源間的交互行為,不再依賴人工特征設計,不僅減少了人工負擔,而且可以獲取數(shù)據的語義信息及內在聯(lián)系,從而提高圖書館資源推薦的準確性,達到提升用戶體驗的目的。圖書館資源推薦是解決讀者面臨的信息過載問題和充分利用圖書館資源的重要途徑,將深度學習融入到圖書館資源推薦系統(tǒng)中,對于克服傳統(tǒng)圖書館資源推薦方法的不足,改進推薦系統(tǒng)的質量,提升圖書館的個性化服務水平具有重要意義。

    3.基于深度學習的圖書館資源個性化推薦框架構建

    本文將深度學習技術與圖書館資源推薦結合,構建基于深度學習的圖書館資源個性化推薦框架??蚣芊譃閿?shù)據輸入層、深度學習模型層以及推薦結果輸出層。首先,從讀者和資源中提取相關數(shù)據,作為推薦模型的輸入;然后,通過深度學習模型生成讀者和圖書館資源的隱式表示特征;最后,根據讀者與圖書館資源的隱式特征獲取兩者之間的相似性或關聯(lián)度,輸出圖書館資源推薦結果。具體推薦框架見圖1所示:

    圖1 基于深度學習的圖書館資源推薦框架

    3.1 數(shù)據輸入層

    圖書館資源個性化推薦是根據讀者、資源以及讀者與資源間的交互數(shù)據進行推薦,因此推薦框架的數(shù)據輸入層包括讀者屬性數(shù)據、圖書館資源數(shù)據、讀者與資源之間的交互行為數(shù)據以及其他數(shù)據。輸入層是推薦框架的數(shù)據源,必須建立在客觀真實的基礎上,才能保證推薦結果的準確性。讀者屬性數(shù)據包括讀者姓名、性別、年齡、專業(yè)、學院、研究方向等數(shù)據,可以從圖書館管理系統(tǒng)中提取讀者屬性數(shù)據;圖書館資源數(shù)據包括圖書館紙質資源的書名、作者、出版社、簡介等和電子資源的題名、作者、摘要、關鍵詞等數(shù)據,可以從圖書管理系統(tǒng)中提取紙質資源數(shù)據,從電子資源數(shù)據庫中提取電子資源數(shù)據;讀者與圖書館間之間的交互行為數(shù)據分為顯示反饋數(shù)據和隱式反饋數(shù)據,顯示反饋是指讀者喜歡或不喜歡某個資源(可以用0或1表示)、讀者對資源的評分(可以用1-5表示,數(shù)值的大小代表讀者對資源的喜愛程度),是讀者對資源的直接反饋。隱式反饋是指讀者搜索、瀏覽、借閱、紙質資源的次數(shù),在線瀏覽、下載電子資源的次數(shù)以及瀏覽電子資源時長,是讀者對資源的間接反饋,可以從圖書館書目檢索系統(tǒng)、圖書館微信公眾號、圖書館網站等提取讀者行為數(shù)據;其他數(shù)據包括讀者的社交網絡數(shù)據、情境數(shù)據等。社交網絡數(shù)據,如讀者之間的社會化關系可以通過社交網站抓取,情境數(shù)據,如讀者所處的位置、物理環(huán)境等可以通過智能終端和傳感器設備實時采集。

    3.2 深度學習模型層

    深度學習模型層是在數(shù)據輸入層輸入數(shù)據的基礎上,根據讀者所處的實際場景和不同深度學習技術的特點,選用適當?shù)纳疃葘W習方法對輸入的數(shù)據進行自動特征提取,生成讀者和資源的隱式特征表示。常見的深度學習模型有卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、受限玻爾茲曼機等。本文選擇卷積神經網絡來實現(xiàn)圖書館資源的特征提取,由于神經網絡不能處理文本,因此需要對圖書館資源進行數(shù)據預處理和向量化表示。對圖書館資源的題名、作者、摘要、關鍵詞進行合并、分詞、去停用詞處理,使用GloVe或Word2Vec對圖書館資源進行詞向量表示,將這些數(shù)據作為卷積神經網絡的輸入數(shù)據。

    卷積神經網絡由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成[4],輸入層:將圖書館資源詞向量表示pi作為模型的輸入。卷積層:實現(xiàn)特征提取,卷積操作可以表示為公式,其中*代表卷積操作,Kj為卷積核,bj為偏置項,f表示激活函數(shù)。池化層:實現(xiàn)降低維度,將數(shù)據進一步壓縮,分為平均池化Mean Pooling(取區(qū)域內平均值)和最大池化Max Pooling(取區(qū)域內最大值)。選擇最大池化,對上層的輸出結果進行池化操作,即取卷積核對應范圍的最大值,輸出為Zj= max。全連接層:匯總組合特征信息,對池化層的輸出進行拼接,可以表示為Z=Z1⊕Z2⊕ … ⊕Zn,通過全連接層,最終將圖書館資源的隱式特征可表示為y=f,其中W為全連接層的權值矩陣,b為偏置項。同理,也可以生成讀者的隱式特征表示。

    3.3 推薦結果輸出層

    推薦結果輸出層是根據深度學習模型層生成的讀者與資源的隱式特征,通過相似性計算、內積、Softmax等方法,最終產生圖書館資源推薦結果。數(shù)據輸入層的讀者屬性數(shù)據和讀者行為數(shù)據等經過深度學習模型層提取出讀者的隱式特征表示,圖書館資源屬性數(shù)據經過深度學習模型層提取出圖書館資源的隱式特征表示,然后基于隱式特征表示,計算讀者和圖書館資源的相似性或關聯(lián)度,相似性計算方法包括皮爾遜相關系數(shù)、余弦相似性和修正的余弦相似性等方法,對圖書館資源按照相似性大小從高至低進行排序,最終選取前N個圖書館資源推薦給讀者。

    4.結語

    隨著人工智能技術的快速發(fā)展,基于深度學習的圖書館資源個性化推薦系統(tǒng)為解決信息過載問題和提升圖書館資源利用率提供了新的研究思路和發(fā)展方向。文章內容分為三個部分:第一,介紹了基于關聯(lián)規(guī)則的圖書館資源推薦、基于內容的圖書館資源推薦、基于協(xié)同過濾的圖書館資源推薦等常見的圖書館資源推薦方法,提出了常見的圖書館資源推薦無法深層次的挖掘讀者和資源的隱式特征,進一步限制了推薦準確性等問題;第二,在此基礎上,將深度學習技術引入至圖書館資源推薦系統(tǒng)中,不僅減少了人工特征設計負擔,而且可以挖掘讀者和資源的深層次隱式特征,從而提高圖書館資源推薦的準確性;第三,構建了基于深度學習的圖書館資源推薦框架,主要包含數(shù)據輸入層、深度學習模型層和推薦結果輸出層,在大數(shù)據背景下,為讀者提供更為精確的圖書館資源推薦服務提供參考。

    猜你喜歡
    卷積個性化深度
    基于3D-Winograd的快速卷積算法設計及FPGA實現(xiàn)
    深度理解一元一次方程
    堅持個性化的寫作
    文苑(2020年4期)2020-05-30 12:35:12
    從濾波器理解卷積
    電子制作(2019年11期)2019-07-04 00:34:38
    深度觀察
    深度觀察
    新聞的個性化寫作
    新聞傳播(2018年12期)2018-09-19 06:27:10
    深度觀察
    基于傅里葉域卷積表示的目標跟蹤算法
    上汽大通:C2B個性化定制未來
    曰老女人黄片| 久久99蜜桃精品久久| 各种免费的搞黄视频| 亚洲色图综合在线观看| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 日韩欧美一区视频在线观看| 91久久精品电影网| 多毛熟女@视频| 老司机影院成人| 99久久中文字幕三级久久日本| 国产精品偷伦视频观看了| 久久久亚洲精品成人影院| 国产成人精品无人区| 亚洲怡红院男人天堂| 最近中文字幕高清免费大全6| 亚洲精品日本国产第一区| 欧美3d第一页| 久久久精品区二区三区| 中文字幕久久专区| 午夜视频国产福利| 97在线人人人人妻| 一级爰片在线观看| 久久久a久久爽久久v久久| 秋霞伦理黄片| 欧美亚洲日本最大视频资源| 极品人妻少妇av视频| 3wmmmm亚洲av在线观看| 亚洲综合色惰| 国产精品一区二区在线不卡| 久久久久久久精品精品| 一区二区三区免费毛片| 2018国产大陆天天弄谢| 青春草亚洲视频在线观看| 男男h啪啪无遮挡| 五月天丁香电影| 香蕉精品网在线| 国产深夜福利视频在线观看| 97在线人人人人妻| 日韩电影二区| 尾随美女入室| 99re6热这里在线精品视频| 亚洲无线观看免费| 五月开心婷婷网| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 只有这里有精品99| 精品一区二区免费观看| 多毛熟女@视频| 久久韩国三级中文字幕| 久久久久网色| 超碰97精品在线观看| 高清在线视频一区二区三区| 日韩一区二区视频免费看| 九草在线视频观看| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 久久精品国产自在天天线| 免费观看性生交大片5| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲无线观看免费| 搡女人真爽免费视频火全软件| 卡戴珊不雅视频在线播放| 91精品国产九色| 91精品三级在线观看| 国产精品一国产av| 91精品伊人久久大香线蕉| 九九爱精品视频在线观看| 精品酒店卫生间| 日韩伦理黄色片| 高清不卡的av网站| 在线观看人妻少妇| 男的添女的下面高潮视频| 多毛熟女@视频| 51国产日韩欧美| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 在线观看一区二区三区激情| 丁香六月天网| 亚洲av成人精品一区久久| 国产毛片在线视频| 熟女电影av网| 国产精品偷伦视频观看了| 最近最新中文字幕免费大全7| www.色视频.com| 在线观看三级黄色| 18禁在线无遮挡免费观看视频| a 毛片基地| 18禁动态无遮挡网站| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 能在线免费看毛片的网站| 日韩亚洲欧美综合| 欧美亚洲日本最大视频资源| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产精品国产av在线观看| 女人久久www免费人成看片| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 啦啦啦在线观看免费高清www| 精品少妇久久久久久888优播| 亚洲欧美清纯卡通| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 国产一区亚洲一区在线观看| 国产精品欧美亚洲77777| 免费观看性生交大片5| 秋霞在线观看毛片| 亚洲精品一区蜜桃| tube8黄色片| 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产永久视频网站| 成人国语在线视频| 在线观看免费高清a一片| 中国国产av一级| 国产精品免费大片| 中国三级夫妇交换| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 日韩av免费高清视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 妹子高潮喷水视频| 午夜av观看不卡| 大话2 男鬼变身卡| 免费av中文字幕在线| 国产精品人妻久久久影院| 日韩三级伦理在线观看| 一本色道久久久久久精品综合| 免费人成在线观看视频色| 国产精品久久久久久精品古装| 国产精品一二三区在线看| 精品人妻熟女av久视频| av国产久精品久网站免费入址| 久久青草综合色| 99九九线精品视频在线观看视频| 成人影院久久| 国产视频首页在线观看| 黑人猛操日本美女一级片| 免费av中文字幕在线| 精品久久国产蜜桃| 久久ye,这里只有精品| 一级二级三级毛片免费看| 在线观看美女被高潮喷水网站| 免费大片18禁| 高清不卡的av网站| 插阴视频在线观看视频| 女性被躁到高潮视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 一边摸一边做爽爽视频免费| 热re99久久精品国产66热6| 免费黄网站久久成人精品| 亚洲少妇的诱惑av| 男人添女人高潮全过程视频| 精品一品国产午夜福利视频| 国产精品国产av在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 成年人免费黄色播放视频| 大陆偷拍与自拍| 国产av码专区亚洲av| 高清午夜精品一区二区三区| 日本免费在线观看一区| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 波野结衣二区三区在线| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 国产欧美亚洲国产| 久久女婷五月综合色啪小说| 人体艺术视频欧美日本| 熟女电影av网| 中文天堂在线官网| 国产一区二区三区av在线| 亚洲美女视频黄频| 日本午夜av视频| 亚洲av成人精品一二三区| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 一本色道久久久久久精品综合| 大片电影免费在线观看免费| 国产亚洲最大av| 最近中文字幕高清免费大全6| 国模一区二区三区四区视频| 婷婷色综合www| 国产在视频线精品| 99热6这里只有精品| 亚洲av不卡在线观看| a级毛片黄视频| 亚洲精品日本国产第一区| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 日韩成人av中文字幕在线观看| 91久久精品国产一区二区成人| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 日韩欧美精品免费久久| 下体分泌物呈黄色| 纯流量卡能插随身wifi吗| 国产成人精品一,二区| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 免费大片黄手机在线观看| 永久网站在线| 一区二区三区精品91| 精品一区二区免费观看| 国产精品欧美亚洲77777| 国精品久久久久久国模美| 色婷婷久久久亚洲欧美| 欧美3d第一页| 精品亚洲成国产av| 少妇的逼水好多| 大陆偷拍与自拍| 2022亚洲国产成人精品| 搡女人真爽免费视频火全软件| 少妇的逼好多水| 午夜免费鲁丝| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 水蜜桃什么品种好| 久久久久久人妻| 亚洲三级黄色毛片| 久久精品国产亚洲av涩爱| 欧美最新免费一区二区三区| 亚洲精品亚洲一区二区| 成人国产麻豆网| a级毛片免费高清观看在线播放| 在线观看免费高清a一片| 黄色视频在线播放观看不卡| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 午夜影院在线不卡| 麻豆成人av视频| 大话2 男鬼变身卡| 久久午夜福利片| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 乱人伦中国视频| 亚洲经典国产精华液单| 99热国产这里只有精品6| 久久 成人 亚洲| 18禁动态无遮挡网站| 国产欧美亚洲国产| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 国产av国产精品国产| 午夜精品国产一区二区电影| 青春草视频在线免费观看| av有码第一页| 2022亚洲国产成人精品| 欧美xxxx性猛交bbbb| 人妻系列 视频| 特大巨黑吊av在线直播| 日本欧美视频一区| 免费大片黄手机在线观看| 国产精品 国内视频| 色婷婷av一区二区三区视频| 久久午夜综合久久蜜桃| 我要看黄色一级片免费的| 嘟嘟电影网在线观看| 精品人妻在线不人妻| 女性生殖器流出的白浆| 欧美日韩成人在线一区二区| av又黄又爽大尺度在线免费看| 91久久精品国产一区二区成人| 国产精品国产三级国产专区5o| 久久久国产欧美日韩av| 国产成人一区二区在线| 男的添女的下面高潮视频| 亚洲国产av影院在线观看| 在线观看美女被高潮喷水网站| a级毛片黄视频| 免费黄网站久久成人精品| 熟女av电影| 天堂中文最新版在线下载| 成人国产麻豆网| 国产综合精华液| 亚洲国产精品成人久久小说| videos熟女内射| 久久鲁丝午夜福利片| 国产精品 国内视频| 我的女老师完整版在线观看| 国产黄片视频在线免费观看| 曰老女人黄片| 伊人久久国产一区二区| 免费看光身美女| freevideosex欧美| xxx大片免费视频| 久久 成人 亚洲| 久久久精品区二区三区| 精品视频人人做人人爽| 在线天堂最新版资源| 少妇丰满av| 黄片播放在线免费| 国产精品99久久99久久久不卡 | 国产成人精品一,二区| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 大码成人一级视频| 精品卡一卡二卡四卡免费| 丰满饥渴人妻一区二区三| 亚洲三级黄色毛片| 女性生殖器流出的白浆| 精品人妻偷拍中文字幕| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲精品,欧美精品| 观看av在线不卡| 日韩强制内射视频| 亚洲精品日本国产第一区| 在线观看人妻少妇| 久久久久久久久久人人人人人人| 免费观看a级毛片全部| 国产高清国产精品国产三级| 亚洲国产色片| 一个人免费看片子| 国产精品一区二区在线观看99| 91aial.com中文字幕在线观看| 9色porny在线观看| 国产一级毛片在线| 亚洲成人av在线免费| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 午夜激情福利司机影院| 十八禁网站网址无遮挡| 搡女人真爽免费视频火全软件| 免费观看的影片在线观看| 午夜免费观看性视频| 2022亚洲国产成人精品| 多毛熟女@视频| 久久久久精品性色| 国产日韩欧美在线精品| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 我的女老师完整版在线观看| 高清欧美精品videossex| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲丝袜综合中文字幕| 欧美xxⅹ黑人| 黑人高潮一二区| 一本大道久久a久久精品| 涩涩av久久男人的天堂| 成人亚洲精品一区在线观看| 视频区图区小说| 在线观看免费高清a一片| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 亚洲,欧美,日韩| 国产黄频视频在线观看| 成人影院久久| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 中国美白少妇内射xxxbb| 高清午夜精品一区二区三区| 女人精品久久久久毛片| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲图色成人| 亚洲人成77777在线视频| 日韩制服骚丝袜av| 国产免费视频播放在线视频| 久久精品国产亚洲av天美| 欧美最新免费一区二区三区| 我的女老师完整版在线观看| 人妻人人澡人人爽人人| 高清在线视频一区二区三区| 高清午夜精品一区二区三区| 十分钟在线观看高清视频www| 精品久久久精品久久久| 久久久国产欧美日韩av| 免费观看在线日韩| 2018国产大陆天天弄谢| 国产 精品1| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 人妻 亚洲 视频| 国产精品 国内视频| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 一边摸一边做爽爽视频免费| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 日韩三级伦理在线观看| 一本大道久久a久久精品| 亚洲三级黄色毛片| a级毛片在线看网站| 91久久精品国产一区二区三区| 青春草国产在线视频| 高清视频免费观看一区二区| av福利片在线| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 高清在线视频一区二区三区| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 在线观看三级黄色| 九色亚洲精品在线播放| 国产毛片在线视频| 亚洲av成人精品一二三区| 精品久久久精品久久久| 久久国产精品男人的天堂亚洲 | 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 女人精品久久久久毛片| 大香蕉97超碰在线| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲精品自拍成人| 国产精品女同一区二区软件| 韩国高清视频一区二区三区| 国产欧美亚洲国产| xxx大片免费视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 日韩制服骚丝袜av| 久久精品国产亚洲网站| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 毛片一级片免费看久久久久| 亚洲在久久综合| av又黄又爽大尺度在线免费看| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 中文字幕人妻丝袜制服| 人人澡人人妻人| 青春草视频在线免费观看| 26uuu在线亚洲综合色| 日韩亚洲欧美综合| 成人免费观看视频高清| 亚洲精品国产色婷婷电影| 亚洲精品一区蜜桃| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产精品99久久99久久久不卡 | 精品久久久久久久久av| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 交换朋友夫妻互换小说| 国产高清有码在线观看视频| 久久久精品免费免费高清| 搡女人真爽免费视频火全软件| 九色亚洲精品在线播放| 日韩在线高清观看一区二区三区| 五月伊人婷婷丁香| 最近的中文字幕免费完整| 久久国产精品大桥未久av| 亚洲色图综合在线观看| 国产精品人妻久久久久久| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 18禁动态无遮挡网站| 亚洲精品视频女| 亚洲av免费高清在线观看| 看十八女毛片水多多多| 色视频在线一区二区三区| 少妇被粗大的猛进出69影院 | 最新的欧美精品一区二区| 亚洲精品日本国产第一区| 久久精品人人爽人人爽视色| 天美传媒精品一区二区| 中国美白少妇内射xxxbb| 久久久久久伊人网av| 美女福利国产在线| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 丰满乱子伦码专区| 日韩电影二区| 国产一区二区在线观看av| 特大巨黑吊av在线直播| 超色免费av| 久久精品夜色国产| 国产成人精品无人区| 美女cb高潮喷水在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 国产精品一区二区在线不卡| 人妻 亚洲 视频| 啦啦啦在线观看免费高清www| 日本91视频免费播放| 又大又黄又爽视频免费| 在线观看www视频免费| 亚洲精品aⅴ在线观看| 午夜老司机福利剧场| 国产一区二区三区综合在线观看 | 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 久久久久久久久久久丰满| 日本与韩国留学比较| 日韩 亚洲 欧美在线| 人妻夜夜爽99麻豆av| 在现免费观看毛片| 久久99精品国语久久久| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 五月天丁香电影| 久久久午夜欧美精品| 亚洲av不卡在线观看| 七月丁香在线播放| 精品人妻在线不人妻| 视频中文字幕在线观看| 99视频精品全部免费 在线| 丝袜脚勾引网站| 欧美日韩在线观看h| 亚洲精品一区蜜桃| 多毛熟女@视频| 一个人看视频在线观看www免费| 一区二区三区免费毛片| 国产永久视频网站| 国产一级毛片在线| 久久久久视频综合| 久久免费观看电影| 三上悠亚av全集在线观看| 中国三级夫妇交换| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 在线观看免费高清a一片| 大话2 男鬼变身卡| 超碰97精品在线观看| 亚洲国产精品专区欧美| 考比视频在线观看| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 久久久久精品性色| 欧美日韩视频精品一区| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 有码 亚洲区| 欧美日本中文国产一区发布| 99久国产av精品国产电影| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 丝瓜视频免费看黄片| 啦啦啦在线观看免费高清www| 人妻一区二区av| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 亚洲精品aⅴ在线观看| 999精品在线视频| 中国三级夫妇交换| 亚洲国产精品999| 国模一区二区三区四区视频| 亚洲一区二区三区欧美精品| 国产深夜福利视频在线观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 国产在线免费精品| 国产精品一区www在线观看| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产高清三级在线| 中国国产av一级| 成人亚洲欧美一区二区av| 久久精品夜色国产| 日韩制服骚丝袜av| 免费看不卡的av| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| a级毛片在线看网站| 亚洲人成网站在线播| 少妇的逼好多水| 免费大片黄手机在线观看| 亚洲精品日本国产第一区| 男人操女人黄网站| 中文字幕久久专区| 亚洲精品av麻豆狂野| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 蜜桃国产av成人99| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 99国产精品免费福利视频| 亚洲精品国产av成人精品| 久久99蜜桃精品久久| 久久久a久久爽久久v久久| 丰满迷人的少妇在线观看| 色网站视频免费| 人妻系列 视频| 亚洲av.av天堂| 国产又色又爽无遮挡免| 亚洲国产最新在线播放| 大香蕉久久成人网| 欧美精品高潮呻吟av久久| 人人澡人人妻人| 久久人妻熟女aⅴ| 欧美亚洲日本最大视频资源| 啦啦啦在线观看免费高清www| 亚洲国产日韩一区二区| 国产老妇伦熟女老妇高清| 国产熟女午夜一区二区三区 | 精品少妇久久久久久888优播| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 三级国产精品片| 十分钟在线观看高清视频www| 色5月婷婷丁香| 一本大道久久a久久精品| 日本av免费视频播放| 国产免费又黄又爽又色| 国产av国产精品国产| 亚洲av欧美aⅴ国产| 内地一区二区视频在线| 免费av中文字幕在线| 老司机影院毛片| 日韩一区二区三区影片| 亚州av有码| 亚洲精品美女久久av网站| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产伦精品一区二区三区视频9| 免费看不卡的av| 最近手机中文字幕大全| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 制服人妻中文乱码| 99精国产麻豆久久婷婷| 婷婷色av中文字幕| 国产精品免费大片| 夫妻性生交免费视频一级片| 日本黄色片子视频| 久久久国产一区二区| 久久精品人人爽人人爽视色| 久久精品国产亚洲网站| 黑人高潮一二区| 岛国毛片在线播放| 国产黄色视频一区二区在线观看| 美女国产视频在线观看| 99国产精品免费福利视频| 简卡轻食公司| 亚洲国产精品专区欧美| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久久久精品性色| 色婷婷av一区二区三区视频| 亚洲久久久国产精品| 下体分泌物呈黄色| 色婷婷av一区二区三区视频| 在线精品无人区一区二区三| 亚洲国产色片| 日本vs欧美在线观看视频| 欧美激情国产日韩精品一区| 人妻少妇偷人精品九色| 桃花免费在线播放| 久久鲁丝午夜福利片| 最近的中文字幕免费完整| 成人国语在线视频| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 亚洲五月色婷婷综合| 国产一区亚洲一区在线观看| 国产精品.久久久| 国产亚洲一区二区精品| 一边亲一边摸免费视频| 欧美日韩综合久久久久久| 91精品国产九色| 丰满乱子伦码专区| 天堂中文最新版在线下载| 自线自在国产av| 天堂8中文在线网| 91久久精品电影网| videos熟女内射| 中文字幕av电影在线播放| 欧美日韩成人在线一区二区|