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推荐算法

  • 基于语音控制和推荐算法的适老化购物APP设计与实现
    d2Vec和推荐算法等相关技术，并依据相关适老化标准及文献，设计出一款符合老年群体生理和心理的UI界面，大大降低了操作门槛，为老年群体的网络购物带来极大的便利。关键词：Word2Vec；语音控制；推荐算法；适老化设计中图分类号：TP311  文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）15-0021-05Design and Implementation of an Age-friendly Shopping APP Based onVoic

    现代信息科技 2023年15期2023-09-18

  • 规训与突围：基于推荐算法的思想政治教育话语困境与应对
    春燕摘 要：推荐算法建构的拟态环境日渐成为影响思想政治教育话语发展的全新场域。算法嵌入思想政治教育后，算法权力跃升衍生的“算法霸权”“算法成瘾”“算法歧视”“算法黑箱”风险不断弱化思想政治教育话语主体性、操纵话语内容、冲击话语理念、消解话语认同。为完成思想政治教育话语由“追逐算法”到“驾驭算法”的转变，思想政治教育者需主动介入算法，依托内容、关联规则、协同过滤、知识规则、效用规则推荐算法的技术优势，赋能话语内容“聚流量”、话语议题“强关联”、话语客体“达共

    理论导刊 2023年9期2023-09-16

  • 基于行为特征及关系网的大学生就业推荐算法研究
    业特征为就业推荐算法提供了建模依据，其实现方式为采集数据、提取特征、训练算法模型。数据采集阶段需进行分类和预处理，确保数据格式、数值等符合要求。文章依托深度神经网络，提取了大学生行为序列特征，建立了PRHN推荐算法的理论模型。关系网可充分发掘学生数据和企业数据的图谱结构，有助于提升PRHN就业推荐算法的命中率，改善推荐集内的企业排序。因而可将关系网融入推荐算法，辅助完成推荐任务，提升算法性能和效果。关键词：行为特征；关系网；大学生就业；推荐算法中图分类号：

    无线互联科技 2023年7期2023-06-25

  • 基于MVC的母婴用品租赁系统的设计与实现
    系统通过引入推荐算法，改善了用户的体验度，为用户提供了一个便捷的母婴用品租赁平台。关键词：推荐算法；租赁；MVC；SSM中图分类号：TP311    文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）01-0053-05开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：1 绪论2021年8月，全面三孩生育政策正式通过，意味着中国三孩政策全面开放[1]。这一重大的政策变动将对母婴消费市场产生了巨大的影响[2]。为了提倡共享经济，有效节约资源，针对儿童玩具、婴儿推

    电脑知识与技术 2023年1期2023-05-30

  • 基于知识图谱的隐私保护推荐算法
    ；隐私保护；推荐算法；RippleNet；差分隐私0 引言智能技术与人类生活紧密结合在一起，为人类的衣食住行各个方面提供了极大的便利，但也存在信息冗杂的问题。为了挖掘用户的兴趣并辅助用户在大量的数据信息中快速找到自己的目标信息，本文采用推荐算法能够较好地解决这一需求。通过对用户和项目之间的交互行为的深入研究，推荐算法可以准确地识别出用户的兴趣偏好，并将最适合他们的选择作为最终的决策依据。当前，推荐算法的发展趋势表明，协同过滤、内容分析和深度学习等技术已经成

    电脑知识与技术 2023年7期2023-04-27

  • 个性化习题路径推荐方法研究综述
    部迭代路径；推荐算法中图分类号：TP391 文献标识码：A1引言（Introduction）在线题库和在线判题系统[如“力扣”（leetcode），为全球程序员提供IT技术职业化提升的平台]因学习资源多且用户基数大，采用人工方式无法为每位平台的学习者提供个性化指导。个性化习题路径推荐旨在根据学习者的学习能力、知识背景等个性化特征，自动从题库中选取适合该学习者的习题，并以合理的顺序推荐习题。本文对近年来开展的个性化习题路径研究工作进行了梳理，首先按照推荐形式

    软件工程 2023年4期2023-04-07

  • 基于贝叶斯估计的茶饮数据推荐算法
    及贝叶斯估计推荐算法的加持下，能科学地得出相關的茶饮店铺推荐情况，从而给予消费者以及企业极大的参考价值。该文对从网页端获取到的茶饮数据，如茶饮店铺名称、店铺详情、店铺评分、评价人数、人均消费等信息进行算法分析，研究了数据分析过程中的基本流程，以及贝叶斯估计推荐算法所蕴含的推荐原理.总结了从数据源头的收集，到存储直至分析应用，最终挖掘出数据价值的过程，整个分析结果为用户及企业奠定了科学选择的基础。关键词：Python爬虫;数据分析;贝叶斯估计;推荐算法中图分

    电脑知识与技术 2022年17期2022-08-31

  • 协同过滤推荐算法的优化研究
    后的协同过滤推荐算法能有效提升推荐效果。关键词：协同过滤;相似性度量;推荐算法中图分类号：TP391        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）13-0088-031 引言推荐系统领域的兴起和互联网的快速发展息息相关，也是互联网经济落地的主要场景之一。在推荐系统领域中，通过推荐算法从海量数据中挖掘用户的兴趣，捕捉更精确的深度信息，精准地推荐给用户，促进用户更加高效地接收信息[1-3]。推荐系统对于大数据时代具有强大且不可替代的推动

    电脑知识与技术 2022年13期2022-06-11

  • 基于内容推荐算法的点餐系统的设计与实现
    一款基于内容推荐算法和微信公众平台的小程序点餐系统。该系统通过调查问卷收集用户信息，应用基于内容的推荐算法分析用户个人的饮食偏好，推出适合用户的个性化菜品，实现线上点餐、推送个性化菜肴、信息反馈等功能，有效解决了师生点餐难、取餐难、就餐难等问题，节省了时间与人力，满足快节奏的生活需求。关键词：微信小程序;推荐算法;点餐系统中图分类号：TP311    文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）10-0048-02随着物联网行业的迅速发展和小程序

    电脑知识与技术 2022年10期2022-05-30

  • 基于KL散度的ALS推荐算法
    传统协同过滤推荐算法在稀疏数据上推荐准确度低的问题，提出一种基于KL散度的ALS推荐算法KL-ALS。传统ALS算法计算物品相似度时只考虑了用户之间的共同评分项，得到的相似性与真实值会有一定的误差，而采用KL散度计算物品相似度时，对用户评论的数量不做任何限制，不依赖于用户共同评分项。KL-ALS算法首先将ALS算法计算物品相似度和KL散度计算的物品相似度按照一定权重混合，产生总体相似度，进而采用ALS算法训练模型，能够更加准确地度量物品间的相似度，改善推荐

    电脑知识与技术 2022年12期2022-05-29

  • 基于TSVD的协同过滤推荐算法研究
    典的协同过滤推荐算法的一系列不足，如用户冷启动、商品评分稀疏性以及推荐精度不高，文章提出基于截断奇异值分解（TSVD）的协同过滤推荐算法。使用TSVD技术对稀疏矩阵进行降维处理，利用Jaccard相似度算法计算用户间相似度，提高推荐精度。实验结果显示，基于截断奇异值分解（TSVD）的协同过滤算法体现良好的推荐质量及预测精度。关键词：推荐算法;协同过滤;稀疏矩阵;截断奇异值分解中图分类号：TP391      文献标识码：A文章编号：1009-3044（20

    电脑知识与技术 2022年4期2022-04-29

  • 智能算法在高考志愿推荐平台中的应用研究
    ;智能算法;推荐算法;推荐平台中图分类号：TP311      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）06-0049-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 概述近些年，各省高考政策、考试内容、考核方式、录取制度等都在不断调整，高校招生也在变革之中。与此同时，市面上的高考志愿推荐平台层出不穷，更多是通过对往年高考录取分数和排名分析来推荐高校，没有考虑到考生需求、学科偏好等，很难切实进行个性化“因材推荐”。智能算法近年来发展迅速，并已

    电脑知识与技术 2022年6期2022-04-09

  • 基于协同过滤算法的高校社团推荐系统的设计与实现
    于协同过滤的推荐算法，找到共同出现的频率来计算语义的相似度，并通过计算空间向量的夹角余弦值进而计算文本之间的相似度，能够在提高社团管理者工作效率的同时，为需要加入社团的学生和对社团文化有浓厚兴趣的学生提供更加全面的信息。实验结果表明，当推荐项目数量为10时，该方法的召回率、准确率和Fl值分别提高了12.81%、7.65%和14.51%，表明基于協同过滤的推荐算法可有效提高推荐结果。关键词：社团管理;推荐算法;语义相似度;余弦相似度中图分类号：TP311.5

    软件工程 2022年2期2022-03-09

  • 协同过滤推荐算法在视频缓存策略中的应用
    于矩阵分解的推荐算法对用户需求进行分析，筛选出用户可能感兴趣的视频，并利用基于加权评分预测值的贪婪缓存算法选择合适的内容进行缓存。仿真实验的结果表明，该算法可以将缓存命中率提高5-10%。关键词： CDN; 缓存策略; 推荐算法; 矩阵分解中图分类号：TP393          文献标识码：A    文章编号：1006-8228（2022）02-12-04Application of collaborative filtering recommendat

    计算机时代 2022年2期2022-02-24

  • 协同过滤算法改进实验及对比分析
    ：在协同过滤推荐算法中融入时间因素对其进行改进，为了验证改进后的算法能够把推荐的准确度给提高，使用Python编程语言，在电影数据集Movielens中的ml-lm数据集下进行实验，对比传统与改进算法之间的MAE值。文章介绍了实验的目的、评价指标、理论知识、过程和结果。通过实验的结果可以明显看出这种改进后的算法能够提高推荐的准确度。关键词：协同过滤；推荐算法；改进；MAE；实验中图分类号：G642        文献标识码：A文章编号：1009-3044（

    电脑知识与技术 2022年35期2022-02-17

  • 基于资源分配的推荐算法研究
    给出一个新的推荐算法（UTMT）。在数据集MovieLens_100K上对算法进行试验，并与资源分配中的热传导算法作比较，结果表明，构建的UTMT推荐算法预测结果的准确率较之热传导算法有较大的提升。关键词：二分图;马太效应;用户可信度;资源分配;推荐算法中图分类号：TP391.3      文献标识码：A   文章编号：2096-4706（2021）08-0127-03Research on Recommendation Algorithm Based o

    现代信息科技 2021年8期2021-11-03

  • 基于隐语义模型的学生选课推荐算法
    模型学生选课推荐算法。本算法使用随机梯度下降法优化损失函数;对选课推荐算法执行过程中的冷启动问题提出了一种处理方案;通过评价指标召回率、准确率以及平衡F分数验证本算法推荐的可行性和有效性，在所收集到的学生选课数据集上进行测试，实验结果表明，该算法具有一定的优势。关键词：推荐算法;潜在关系;隐语义模型Abstract：In order to enable students to take courses correctly and reasonably， a

    计算技术与自动化 2021年3期2021-10-01

  • 一种简易体育素质测试设备的设计与实现
    行展示，运用推荐算法为测试者推荐相应的训练指导和教程。经试验测试表明，该设备可实现多模式精准测试，通过记录分析历史数据，提供有针对性的教程，且设备简便易携，可在任何场景下使用，具有广阔的发展前景。关键词：体育素质测试;体育锻炼;测试设备;推荐算法1 背景我国是体育大国，目前正朝着体育强国转变[1]，人们对于体育健身的需求和追求日益强烈。在当前大力发展学生核心素養的新形势下，体育素质培养是培养学生全面发展的关键部分，也是整个社会发展的客观要求[2]。体育高考

    电脑知识与技术 2021年22期2021-09-14

  • 基于高维张量分解的个性化教育资源推荐算法研究
    性化教育资源推荐算法，在分解中能够保留高维空间的信息完整性，避免了传统推荐算法在分解中原始信息和特征的丢失，从而为个性化学习资源推荐的研究提供参考。关键词：高维张量分解;个性化;教育资源;推荐算法0 引言目前，个性化推荐技术已经在互联网及电子商务（淘宝、京东等平台）中使用，效果也尤为显著[3]，近几年个性化推荐技术已经逐渐成为教育资源领域应用的研究热点，从而使学习者与教育资源之间形成“找”和“推”的双向模式。学习者对教育资源的选择会根据学习目标、学习风格等

    无线互联科技 2021年10期2021-09-13

  • 基于用户兴趣变化的混合推荐算法分析
    铭煜摘 要：推荐算法被应用在商品购物、音乐推荐、书籍推荐等网站。如何根据这些已有的用户行为数据让用户快速做出抉择，推荐算法显得十分重要。传统的协同过滤算法没有考虑到用户的兴趣是随时间而变化的。文章首先在传统的协同过滤算法的基础上构建时间变化函数，对用户以往的评分数据，对数据做时间加权，提高预测用户兴趣的能力。针对当前推荐算法都会遇到的评分稀疏性问题，文章提出了把基于时间权重的协同过滤算法与基于关联规则的推荐算法进行混合推荐，提高了算法的准确率。关键词：推荐

    无线互联科技 2021年8期2021-09-13

  • 大数据平台下实时电影推荐算法研究
    足，协同过滤推荐算法的不足也越来越明显。为此，通过大数据计算框架Spark平台构建基于模型的推荐算法来更好地应对海量数据实时推荐的问题。首先，通过预先设定的计算方法进行模型的构建;同时将一种改进的余弦相似度算法应用到模型中，不仅可以缩短推荐实现的时间，而且可以提高推荐性能。实验结果表明，该算法和传统协同过滤算法相比，提高了准确率和时效性，验证了系统可较好地满足用户的实时需求。关键词：Spark;实时;推荐算法;协同过滤中图分类号：TP399     文献标

    软件工程 2021年9期2021-09-13

  • 基于改进LDA主题模型的个性化新闻推荐算法
    特点，对传统推荐算法和标准LDA主题模型进行思考，提出一种基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的文档-主题-词的三层贝叶斯概率模型结合时间函数的推荐算法，采用Gibbs Sampling进行超参数推导，提升推荐效果。实验结果表明，该算法在适当参数设定下的推荐结果比协同过滤及标准的基于改进LDA模型的算法有更小的预测误差，向用户推荐偏好新闻更有效率。关键词：LDA主题模型;贝叶斯模型;推荐算法;时间函数中图分类号：TP391;

    赤峰学院学报·自然科学版 2021年6期2021-08-12

  • TextRank与用户情感倾向在推荐算法中的研究
    户情感倾向在推荐算法中的应用，本文在TextRank算法进行细致分析的基础上，结合动态数据的时效性特点进行了综合改进，结合时间衰减参数与时效性参数TL，将原本单一的PR值变为了综合PR值，实验结果证明，综合PR值相比于原PR值是更加合理的。在此基础上，利用综合PR值数据与用户自身的静态数据以及用户情感倾向进行整合，通过推荐算法的综合筛选，得出最终的推荐结果，为用户提供了一个良好的体验。关键词：动态数据  TextRank  PR值  推荐算法  情感倾向中

    科技创新导报 2021年11期2021-08-10

  • 综合能源线上服务推荐算法研究
    合能源服务;推荐算法;兴趣图谱;谱聚类;随机森林0    引言随着国家对电力体制改革的不断推进、售电侧市场的开放以及新型能源大量接入传统电网，综合能源服务将逐渐成为电网公司的运营重点。目前，我国电力企业发展正处于转型的关键时期[1-6]。综合能源服务是一种新型的能源服务模式，可以满足客户多样化的能源生产和消费需求，涉及能源规划设计、设施投资建设、多能源运行服务、融资服务等。同时，综合能源服务融合了物联网、大数据和云计算等关键技术，以提高能源利用率，降低能源

    机电信息 2021年12期2021-06-11

  • 构建线上课堂智慧型应用模式的思考
    画像;并引入推荐算法，实现授课反思内容或学生弱项提升的精准推送。本文还阐述了高职校在构建线上课堂智慧型应用模式中的推进策略。关键词：线上智慧课堂;聚合型应用;学生画像;推荐算法中图分类号：G511 文献标识码：A2018年4月，教育部发布《教育信息化2.0行动计划》，提出建设“适应5G网络技术发展，服务全时域、全空域、全受众的智慧学习”，建成“互聯网+教育大平台”;[1]2019年1月，教育部发布《关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见》，提出要加快推进

    科技风 2021年8期2021-03-30

  • 网络推荐算法中的意识形态安全风险研究
    化时代，网络推荐算法不斷更新和应用，在为人类提供便利的同时也带来了网络意识形态安全风险，可能产生价值分化、技术黑箱、主流意识形态话语权被削弱以及信息茧房等问题。文章研究网络推荐算法中的意识形态安全风险，以推进网络安全与国家安全得到保障。关键词：意识形态;推荐算法;互联网中图分类号：G641 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）22-00-03意识形态关乎旗帜，关乎道路，关乎国家政治安全。“在新的历史条件下，互联网已成为舆论斗争的主战场。

    艺术科技 2021年22期2021-03-21

  • 基于正则化矩阵分解的电影推荐算法
    于基于内容的推荐算法分别降低了0.34%和0.17%，相较于基于用户的协同过滤算法分别降低了14.12%和29.72%。实验表明，本文提出的推荐算法能够考虑不同年龄的差异，实现更加符合用户实际的推荐需求，提高了推荐准确度和稳定性，改善了推荐误差。关键词：正则矩阵分解;用户细分;推荐算法;协同过滤中图分类号： TP391    文献标识码： A文章编号：1009-3044（2021）01-0022-02随着信息技术的快速发展，电影娱乐也成了人们生活的一部分，

    电脑知识与技术 2021年1期2021-03-15

  • 服装推荐服务平台的研究与开发
    服务平台使用推荐算法来提高用户的购物体验，以此促进消费。该平台主要研究基于协同过滤推荐算法实现服装推荐功能，并实现店铺入驻、服装商品管理、商品交易、服装推荐、消息会话、圈子发现功能。平台采用前后端分离的开发方式，运用Spring Boot+MySQL+MyBatis+Vue等技术完成平台的设计与实现。关键词：推荐算法;Spring Boot;服务平台;Vue中图分类号：TP311  文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）12-0107-0

    现代信息科技 2021年12期2021-01-14

  • 一种税收优惠政策的精准推荐方法
    度以及改进的推荐算法确定两个目标集合，然后通过两个集合取并集的方式确定最终目标纳税人群体，实现税收优惠政策的精准推荐服务。关键词：税收优惠政策;精准推荐;文本相似度;推荐算法中图分类号：TP3 文献标识码：A引言现有的税收优惠政策宣传主要通过纳税学堂辅导、专题讲座、网站政策公告等传统的方式，传统方式一方面时效性较差，另一方面对纳税人没有针对性，使很多满足要求的纳税人无法及时享受优惠政策的红利。推荐系统[1]的应用已经在多个领域进行使用，本文旨在将推荐系统在

    科学导报·学术 2020年50期2020-12-23

  • 基于云服务器的云南民族文化旅游信息推荐系统
    计了旅游信息推荐算法，采用云服务器、MVC模式开发了旅游信息推荐系统。该系统能够通过客户信息、偏好规划处最佳旅游路线，并实现旅游消息推送。与大型网站推荐的旅游攻略相比，该系统时效性强，能够为游客提供更加合理的旅游路线。关键词：推荐算法;MVC模式;云服务器;时效性中图分类号：TP 391文献标志码：A文章编号：1007-757X（2020）11-0033-03Abstract：The general recommendation system cannot

    微型电脑应用 2020年11期2020-12-23

  • 基于卷积神经网络的电视频道推荐算法
    ）的电视频道推荐算法，首先根据用户历史观看行为得到隐性观看特征，以及根据用户观看电视频道不同时段的节目简介得到用户特征标签和电视频道标签，然后在卷积神经网络模型中训练得到预测评分，最后通过预测评分对目标用户进行推荐个性化推荐，同时考虑了冷启动问题，使用K-Means方法来解决。我们设计了不同推荐算法的性能对比实验，最终通过基于广电运营平台中真实数据集的实验表明我们提出的算法优于其他几种基线推荐方法，提高了推荐质量。关键词： 电视频道;推荐算法;卷积神经网络

    软件 2020年10期2020-12-23

  • 一种基于用户和商品属性挖掘的协同过滤算法
    兴趣评分; 推荐算法; 混合推荐; 实验分析中图分类号： TN911.1?34; TP183                     文献标识码： A                  文章编号： 1004?373X（2020）23?0120?04Abstract： In order to solve the problem of inaccurate recommendation caused by sparse data in traditional

    现代电子技术 2020年23期2020-12-23

  • 一种基于受限波尔兹曼机的推荐算法
    度。关键词：推荐算法;深度学习;RBM模型;LFM模型DOI：10.15938/j.jhust.2020.05.009中图分类号： TP316.2文献标志码： A文章编号： 1007-2683（2020）05-0062-06Abstract：In the case where the amount of data is too large， the recommended results output by the RBM model will be br

    哈尔滨理工大学学报 2020年5期2020-11-30

  • 面向知识管理的推荐算法研究
    识管理系统和推荐算法的相关研究进行介绍;然后对知识管理中的推荐算法进行分析讨论和比较，最后探讨了知识推荐算法的发展方向。关键词：知识管理;推荐算法;个性化服务中图分类号：TP391        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）26-0217-04Abstract：In recent years， with the rapid development of the Internet digital economy， enterpris

    电脑知识与技术 2020年26期2020-11-02

  • 基于社会媒体挖掘的推荐系统
    后运用的各类推荐算法，将算法的原理及优缺点进行了相关的阐述和解析。关键词：推荐系统;推荐算法;信息过滤;个性化推荐中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1672-9129（2020）06-0080-01Abstract：withtheemergenceoftheInternetandtherapiddevelopmentofbigdataera，userscanmeettheneedsofvariousinformationretrieva

    数码设计 2020年6期2020-10-13

  • 基于SVD填充和用户特征属性聚类的混合推荐算法
    性聚类的混合推荐算法。首先利用SVD技术对评分矩阵拆分，并使用随机梯度下降法对空缺值填充;然后对用户特征属性聚类，以此缩小邻居节点的搜索范围;接着利用遗忘曲线思想改进用户的相似度公式，结合Jaccard系数和流行度思想改进项目的相似度公式;再将用户偏好和项目特征的维度加权融合;最后，将本文的SK-HCF算法和其他同类算法进行对比实验，并证明该算法的推荐准确率有明显提升。关键词：推荐算法;协同过滤;奇异值分解;K均值聚类;遗忘曲线中图分类号：TP301.6 

    电脑知识与技术 2020年16期2020-09-28

  • 基于旅客信任网络的航线选择行为预测
    精准营销; 推荐算法; 实验验证中图分类号： TN911.34?34; TP39               文献标识码： A                        文章编号： 1004?373X（2020）04?0078?05Prediction of route selection behavior based on passenger trust?networkFENG Xia1，2，3， ZHANG Chen1， LU Min1，2，3（1

    现代电子技术 2020年4期2020-07-23

  • 加入惩罚因子的电商平台协同过滤推荐算法
    摘要：为提高推荐算法挖掘数据长尾信息的能力，降低推荐结果流行度，使推荐结果更多样，在传统协同过滤推荐算法基础上，分别将热门项目与活跃用户的惩罚因子引入相似性计算中，依据准确度、覆盖率、流行度等评价标准，在上海某电商平台销售数据集上进行比较，并通过多组实验验证不同参数对推荐算法的影响。结果显示，加入惩罚因子后基于用户的协同过滤推荐算法在N值取10、K值取3时，流行度为3.97，比传统方法降低了7.31%：加入惩罚因子后基于项目的协同过滤推荐算法在N值取10、

    软件导刊 2020年1期2020-07-14

  • 个性化推荐算法研究综述
    技术的发展，推荐算法为人们享受网络便利提供了很多帮助。随着推荐算法的不断进步，个性化推荐算法逐渐受到了用户的青睐。本文介绍了个性化基本算法的其中三种：基于内容的推荐算法、构建知识网络、基于社交应用的个性化推荐。同时介绍了个性化推荐算法与其他技术的联系、运作流程和应用等，从实际出发，以解决实际问题为目的，阐述应用具体形式。此外，本文也阐述了亟待解决的难点和问题。关键词：推荐算法;个性化;知识网络中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1671-

    中国科技纵横 2020年6期2020-07-08

  • 基于位置的社交网络的个性化兴趣点推荐算法研究
    特征兴趣点的推荐算法是非常重要的。基于此，本文主要讨论了在位置基础上的社交网络个性化兴趣点推荐算法的探索策略。关键词：位置;社交网络;个性化兴趣点;推荐算法随着互联网的扩张，数据量也出现了大幅度的增加，人们已经摆脱了数据比较匮乏的时期，进入到一个大数据的时期，并顺应这个时代会产生两种角色，即数据的消费者和数据生产者。这两种角色目前面临的挑战是极大的，而对数据的消费者来说，怎样才能够在互联网当中准确搜索出自身需求的数据是非常困难的，而对于互联网数据生产者来说

    科技风 2020年17期2020-07-04

  • 大数据背景的变频兴趣变化推荐算法研究
    ;协同过滤;推荐算法;兴趣变化;大数据推荐系统;相似度计算中图分类号：TP391        文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）20-0014-03Abstract： The existing collaborative filtering algorithms that adapt to the change of interest can not reflect the frequency of the chan

    科技创新与应用 2020年20期2020-06-29

  • 一种混合推荐算法的Mahout实现
    科摘  要：推荐算法作为推荐引擎实现的核心而得到广泛研究。在各类推荐算法中，大部分对于用户行为特征属性、用户人口属性、物品特征属性，以及用户—物品关联特征属性等参数的应用方式存在局限性。它们一般采用相似度计算、或模型计算等方法，其特征提取及参数的调优依赖于事前定义，存在参数优化效率低的问题。本文结合机器学习技术，提出一种混合推荐算法，即（MMLHC算法），以多层神经网络作为参数优化计算的模型，应用Mahout库实现算法，实验结果显示算法能有效去除原始输入数

    软件工程 2020年6期2020-06-21

  • 基于协同过滤决策树的商品推荐算法的研究
    词：大数据;推荐算法;协同过滤;HadoopKey words： big data;recommendation algorithm;collaborative filtering;Hadoop中图分类号：TP311.5                                    文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）09-0127-030  引言随着科技的发展，

    价值工程 2020年9期2020-04-20

  • 基于谱聚类和LFM的选课推荐算法设计
    长，使得传统推荐算法难以处理海量、高维的选课数据，为进一步提升大学生的选课效率，文章提出一种改进的LFM隐语义模型推荐算法，首先构造选课评分数据的相似矩阵，通过谱聚类进行初始分类，然后分类别构建LFM模型并计算合理的推荐算法。通过在某高校的选课数据集上的对比实验，证明了本文算法具有较高的预测精度和较低的空间复杂度。关键词：推荐算法;隐语义模型;谱聚类算法中图分类号：TP391      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）01-0014

    现代信息科技 2020年1期2020-04-10

  • 个性化学习资源精准推荐系统设计研究
    介绍了主流的推荐算法及其实现原理，并采用混合推荐模式和不同的推荐策略，设计出个性化学习资源精准推荐系统的系统模型，以期助力学习者的个性化学习。关键词：精准推荐;个性化学习资源;推荐算法;教育大数据中图分类号：TP311      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）02-0057-021 学习资源推荐系统的现状1.1 教育领域中缺少高质量的资源推荐应用以“淘宝”“今日头条”等商业应用为代表的个性化内容推荐软件已经广为人知，但是内容推荐在教

    电脑知识与技术 2020年2期2020-03-16

  • 基于个性化推荐算法的全方位入职服务平台设计
    的核心是职位推荐算法，爬取算法，相似度算法算法，实现职位的最大效率化推荐，让用户仅通过该软件就可获得丰富的求职及相关资源信息。关键词：就业服务;爬虫;大数据技术;推荐算法中图分类号：TP311      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）34-0001-02Abstract： Providing students with employment services is a key task of many colleges with a

    电脑知识与技术 2020年34期2020-01-26

  • 基于TF-IDF和互信息的推荐算法研究
    互信息的方剂推荐算法。其核心思想是根据TF-IDF算法的原理，确定核心药物;再计算核心药物和方剂间的互信息来确定二者相关性，以此确定最有效的方剂。对名老中医治疗肺癌的542首方剂，共计342味药物进行数据挖掘，通过该算法获得核心药物71味，推荐方剂126首。采用该算法获得名老中医治疗肺癌的核心方剂的结果表明，该算法通用性强，效率高。由于不仅探索了药物层面的规律，还挖掘了方剂层面的信息，故该算法有较高的实用价值。关键词： TF–IDF; 有向含权网络; 互信

    计算机时代 2019年12期2019-12-23

  • 基于旅游用户数据和评论的推荐系统的设计
    文基于个性化推荐算法的研究，将用户信息，用户评论，用户行为，用户历史订单，用户未来订单等多项数据作为算法的训练测试集，对功能性需求进行分析，开发了基于用户数据的推荐系统。关键词： 旅游数据;推荐算法;数据挖掘【Abstract】： With the improvement of the living standards of the people and the booming tourism industry， the combination of to

    软件 2019年11期2019-12-19

  • 大数据个性化推荐分析
    大数据个性化推荐算法的发展历程进行分析的基础上，研究了大数据个性化推荐的各种算法，对比分析了算法的优缺点及适用场合，探讨了大数据个性化推荐在数据、算法、用户、冷启动及推荐多样性方面存在的问题，并展望了其在教育、医疗、电子商务及互联网金融等领域的应用趋势。关键词：大数据;个性化推荐;兴趣爱好;推荐算法;协同过滤;混合推荐中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：2095-1302（2019）11-00-030 引 言大数据背景下的信息过载问题越来越严重，基

    物联网技术 2019年11期2019-12-11

  • 几种电商推荐算法概述
    法，以不同的推荐算法对用户数据进行分析、筛选，最后预测出用户可能感兴趣的商品。推荐系统中的算法作为核心，本文就电商中常用的几种推荐算法进行介绍。關键词：网购;数据;机器学习;推荐算法1.基于CF的推荐算法1.1算法简介CF（协同过滤）的推荐原理很简单，就是利用用户对商品的兴趣相投。其主要分为两大类的协同过滤算法，要么基于用户，要么基于商品，本文主要介绍的是基于物品的协同过滤算法。总结：不同的消费者在逛网上商城时，有意向的商品都是不一样的，而如何通过推荐商品

    科学与财富 2019年8期2019-10-21

  • 基于标签的自助教育资源推荐算法研究
    自主教育资源推荐算法的应用意义，从学习环境构建、学习资源完善以及信息检索速度提升三方面进行。其次重点论述在标签基础上构建自助教育资源推荐算法的有效措施，以及实现自助教育资源推荐的关键流程控制，可以作为教育资源推荐算法应用的理论参照。关键词：标签;自助教育;推荐算法中图分类号：TP393.09     文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）12-0013-03Abstract：Firstly，the paper analyses the a

    现代信息科技 2019年12期2019-10-21

  • 基于Ambari的协同过滤推荐算法的研究
    最广泛的一种推荐算法，但是由于CF存在稀疏性、冷启动等问题，所以本文提出了基于mahout的CF算法。结果表明，相比较传统的两种CF算法，使用基于mahout的CF算法能够提升推荐时间和推荐精度。关键词：协同过滤;mahout;推荐算法;Taste引擎中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）06-0133-020 引言目前，由百度、谷歌所推出的推荐引擎已经被广泛应用，但是推荐引擎是大众性的，不具有个性化特点。所以推荐

    数字技术与应用 2019年6期2019-09-25

  • 基于SVD的协同过滤推荐算法研究
    文在协同过滤推荐算法的研究基础上，对协同过滤推荐算法进行了优化，并设计了基于SVD的协同过滤推荐算法。经过系统检验，该算法能有效地改善传统协同过滤推荐算法稀疏性的缺陷，提升了推荐精度和推荐效率，对提升用户体验度有较大帮助。关键词： 协同过滤;SVD;推荐算法中图分类号：TP3        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）21-0009-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Abstract： At present， most

    电脑知识与技术 2019年21期2019-09-24

  • 面向用户个性需求的教育资源混合式推荐模型
    、对象建模与推荐算法进行详细论述。[关键词]智慧教育;智能学习系统;模型构建;混合式推荐;推荐算法[中图分类号] G64 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2019）09-0014-03当前互联网信息技术的迅猛发展悄然改变着人们的生活习惯、工作方式、交流途径以及认知思维模式等，传统的教学模式愈加暴露出其时效性、针对性不强等弊端。物联网、大数据、云计算技术的成熟以及各种智能终端的涌现，为推崇具有“数字化、网络化、智能化、多媒体化”典型特征

    大学教育 2019年9期2019-09-20

  • 用户兴趣建模支持下的行为推荐算法特性分析
    支持下的行为推荐算法特性分析，基于特征维度的选择，以及特性影响因子的求解，完成了推荐算法特性分析影响因子的计算;基于行为推荐算法樣本集的确定，实现了行为推荐算法的特性分析，试验数据表明，提出的推荐算法特性分析较传统分析方法，分析准确率提高13.68%。适用于不同用户兴趣建模支持下的行为推荐。关键词：兴趣建模;用户行为;推荐算法;特性分析中图分类号：TP301. 6       文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）09-0011-030 

    现代信息科技 2019年9期2019-09-10

  • 基于游客和景区信息的推荐算法研究
    和景区信息的推荐算法进行研究，利用关系拓扑结构为新用户智能推荐有效旅游导览信息，根据用户地理位置信息对推荐内容进行智能筛选，从而达到精准推送效果，满足了自由行游客的智慧旅游需求。关键词：旅游;智慧旅游;推荐算法;游客;景区中图分类号：TP391.3      文献标识码：A 文章编号：1003-2177（2019）12-0122-030 引言目前，人们的经济水平与日俱增，对旅游的要求越来越趋向精准化个性化。本文提出了一种基于游客和景区信息的推荐算法，为智慧

    海外文摘·学术 2019年12期2019-09-10

  • 基于图书管理系统的推荐算法的研究
    本文通过介绍推荐算法的概念入手，根据推荐算法的划分分类，从分类中选择4中推荐算法应用到图书管理系统中进行对比，发现组合推荐技术避免或弥补其他推荐技术的弱点，更适合应用系统中，最后本文总结了4方法的优劣，提供大家更准确的选择推荐算法，形成组合推荐算法。关键词：推荐算法;图书管理系统;组合推荐1.推荐算法的概念推荐算法通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出

    科学导报·学术 2019年42期2019-09-10

  • 利用读者行为的协同过滤推荐方法的研究
    于协同过滤的推荐算法，利用读者借阅行为（预约、借书、还书）数据进行分析，构建出读者行为评分矩阵、图书相似矩阵，再利用两个矩阵进行推荐的方法。结合广西壮族自治区图书馆业务数据测试，该方法确实可以。关键词：协同过滤 读者行为 公共图书馆 推荐算法引言在当今大数据时代下，数据驱动使得服务模式发生变化。公共图书馆的服务策略应该由传统的被动式服务转变成主动式服务，而主动提供服务的其中一个特征就是提供推送式推荐服务。协同过滤推荐算法是推荐算法中的经典，其实现通常依赖于

    数码世界 2019年5期2019-09-09

  • 融入项目属性相似度的矩阵分解算法
    ;协同过滤;推荐算法中图分类号：TP181 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）16-0198-01开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 引言随着大数据时代的到来，人们很难快速在网上捕捉自己需要的信息。因此出现了个性化的推荐系统。近期有许多学者提出了改进算法。针对基于改进矩阵分解的推荐算法，盛伟等人[1]提出了根据用户的评分行为将原始评分数据矩阵进行分群操作，然后对相似的用户群评分矩阵进行分解并产生推荐。考虑到语义的相似度问题，王阳

    电脑知识与技术 2019年16期2019-08-12

  • 基于用户聚类的图书推荐算法设计与实现
     要：个性化推荐算法中一直存在新用户的冷启动问题，文章通过引入ID3算法来预测、分析新用户的类别选择。首先，根据实验数据特征对ID3算法加以改进;其次，根据分析数据表中各字段的属性确定试验参数;最后，得出实验结果。关键词：推荐算法;冷启动;决策树;聚类分析推荐系统是一种向目标用户建议可能感兴趣物品的软件和技术，主要服务于缺乏经验和能力的用户，他们通常无法从大量可供选择的物品中选取感兴趣的物品，如无法从某网站中选取感兴趣的商品。目前，电商的推荐大多是个性化的

    无线互联科技 2019年10期2019-08-06

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