个性化推荐
- 基于UBCF算法在图书馆个性化资源推荐中的应用研究
实现图书馆个性化推荐服务。关键词：协同过滤算法；余弦相似度；图书馆；个性化推荐中图分类号：TP312 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）36-0022-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言随着人工智能技术的发展，出现了很多个性化推荐技术，特别是基于用户的协同过滤（User-based Collaborative Filtering，简称UCBF）算法[1-2]，在很多领域也得到了应用。各个高校馆藏书籍资源都很多，
电脑知识与技术 2023年36期2024-01-27
- 基于协同过滤算法实现高校毕业生推荐系统研究
桥梁，实现个性化推荐。本文重点介绍了协同过滤推荐算法在高校毕业生推荐系统中的应用，采用基于内容的推荐算法计算相似度，并使用基于用户的协同过滤算法生成推荐结果，这样可以解决高校毕业生随意就业和招聘企业盲目招聘等问题，提高推荐结果的准确度，有助于缓解这种情况。关键词：高校畢业生推荐系统；协同过滤算法；个性化推荐；相似度计算引言根据最新的数据显示，预计2023年全国普通高校毕业生人数将达到1158万人，较2013年的699万人增加了459万人，增幅达到65.7%
互联网周刊 2023年15期2023-08-31
- 面向在线健康社区的融合时间特征个性化推荐算法研究
康社区； 个性化推荐； 动态社交网络； 个人动态偏好ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．０９．００３〔中图分类号〕Ｒ－０５８ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕１００８－０８２１ （２０２３） ０９－００２６－１０健全和完善“互联网＋医疗健康” 服务体系及支撑体系是当前推进实施“健康中国” 战略的一项重要工作［１］ 。随着这项工作的推进， 在线健康社区（Ｏｎｌｉｎｅ Ｈｅａｌｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ， ＯＨＣｓ）已成为人
现代情报 2023年9期2023-08-31
- 面向读者需求的图书馆精准服务探究
书馆资源；个性化推荐以数字化为主导的新技术环境对图书馆事业新一轮发展提出了新要求。2019年，澳大利亚新南威尔士州立图书馆发布的《NSW战略规划：2019—2023》指出，图书馆转型的战略重点是关注公众的需求，让图书馆技术和服务适应社会和读者成为新的讨论焦点。随着新一代信息技术与读者服务的深度融合，图书馆除了提供馆藏图书、电子资源，还可通过分析和归纳读者在图书馆留下的具有倾向性的数据信息，如阅读目的、偏好等，快速、准确地为读者提供符合其个性化需求的信息。如
传播与版权 2023年16期2023-08-29
- 知识图谱在互联网电商平台商品个性化推荐中的应用探索
质量评估；个性化推荐中图法分类号：TP391 文献标识码：A１ 概述在互联网时代，人们的购物习惯逐渐从传统的搜索式购物向个性化推荐式购物方式转变，这也是互联网电商平台争相发力的突破口，即通过挖掘用户潜在的喜好或隐性需求，推动业绩进一步提升。通常的个性化推荐系统是采用机器学习的方式，利用用户的正负行为样本（如浏览或购买行为）来训练推荐算法模型，最终得到某一用户推荐商品的序列。这种方式对用户潜在喜好或隐性需求的挖掘效果不佳。而知识图谱中蕴含商品属性与属性之间，
计算机应用文摘·触控 2023年13期2023-07-17
- 知识图谱在互联网电商平台商品个性化推荐中的应用探索
质量评估；个性化推荐中图法分类号：TP391 文献标识码：A１ 概述在互联网时代，人们的购物习惯逐渐从传统的搜索式购物向个性化推荐式购物方式转变，这也是互联网电商平台争相发力的突破口，即通过挖掘用户潜在的喜好或隐性需求，推动业绩进一步提升。通常的个性化推荐系统是采用机器学习的方式，利用用户的正负行为样本（如浏览或购买行为）来训练推荐算法模型，最终得到某一用户推荐商品的序列。这种方式对用户潜在喜好或隐性需求的挖掘效果不佳。而知识图谱中蕴含商品属性与属性之间，
计算机应用文摘 2023年13期2023-07-17
- 基于推荐和游戏化的智慧城市出行诱导系统设计
智慧城市；个性化推荐；游戏化；出行诱导系统中图分类号：F570 文献标志码：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.11.019Abstract： With the rapid development of urban motor vehicle ownership， air pollution caused by burning fossil fuels increases the risk of people's
物流科技 2023年11期2023-06-28
- 基于用户角度的新闻内容个性化推荐研究
。新闻内容个性化推荐技术应运而生，旨在根据用户的需求和兴趣推荐新闻内容，提升用户的阅读体验和满意度。然而，目前大多数新闻推荐系统仍然采用基于内容相似度或协同过滤等传统方法，往往无法精确把握用户的个性化需求。文章指出，传统媒体和新媒体融合发展已经成为行业共识，主流媒体的新闻传播活动也从单一的“发布”转向了“推送”，新闻内容个性化推荐是用户参与新闻生产的有效方式，能够满足不同用户的个性化需求，提高用户参与感和归属感，增强传播效果。文章从新闻内容个性化推荐技术的
新闻研究导刊 2023年7期2023-06-28
- 基于用户画像的课程学习视频推荐系统研究与设计
用户画像；个性化推荐；推荐系统中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）09-0001-08Abstract： This paper studies and designs a course learning video recommendation system for online education. As online learning resources are numerous， and lack of
现代信息科技 2023年9期2023-06-21
- 新媒体时代个性化推荐的用户困境分析
站为代表的个性化推荐平台，就有可能给消费者造成人身权益损害和财产性利益损害。在用户人身权益影响方面，具体表现在“信息茧房”加剧用户认知偏差、注意力攫取加深用户主体性焦虑；在用户财产性利益损害方面，具体表现在经营者于上游盘剥用户数据财产、中游引导操控交易行为、下游算法歧视差异化定价。司法实践中，对于此类行为带来的用户损害存在算法责任认定困难、公共妨害与经济利益难以平衡的困扰。对于个性化算法的规制，相关规定散见于各法律规范之中，对于算法侵权的适用场景和损害赔偿
新闻研究导刊 2023年5期2023-05-18
- 基于上下文感知推荐的协同过滤技术
电子商务;个性化推荐中图分类号：TP302.1 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）19-0085-021引言随着移动互联网技术的飞速发展，移动电子商务逐渐走进人们的生活。但是，人们在移动环境中购物的上下文信息不能与PC购物的上下文信息完全一致。各种应用于传统电子商务的个性化推荐技术，当然也未必完全适用于移动电子商务。当用户在移动设备上购物时，天气、温度和位置等上下文信息是不同的。因此，在进行个性化推荐时，应考虑这些上下文信息，从而
电脑知识与技术 2022年19期2022-08-31
- 算法平台规训下数字劳工分工精细化研究
力量，依据个性化推荐的信息分发机制，让算法平台逐渐成为信息的“把关人”，数字劳工服从“把关人”的权威，在此基础上建构“分工”的数字劳工劳动现状。本文通过问卷调查法与案例分析法对抖音算法平台上的数字劳工群体进行分析，揭示了数字劳工在算法平台上的分工现状，从传播政治经济学角度对数字劳工的分工议题进行研究，为其提供新思考和新路径。【关键词】数字劳工;算法平台;个性化推荐;分工随着信息技术的迅猛发展，互联网以前所未有的速度、广度和深度嵌入社会生活的方方面面。截至2
新闻潮 2022年7期2022-05-30
- 定制衣柜功能布局推荐中用户和产品类型划分研究
功能布局 个性化推荐 用户偏好 人群划分 聚类分析引言随着中国经济的快速发展，居住环境发生了翻天覆地的变化，城市森林的快速蔓延，使人口居住环境与空间面临着巨大的挑战和压力[1]城市住宅《土寸金的概念在人们的意识里悄然达成共识，地产的发展离不开家具的补充，如何高效地规划收纳空间成为人们关注的重点。在现代家居生活理念之下，个性化定制家具成为人们追捧的住宅装扮对象。定制家具发展到白热化阶段，但是衣柜的内部功能格局还是不尽相同，没有考虑到用户的需求差异性，个性化的
设计 2022年9期2022-05-26
- 抖音短视频“信息茧房”现象探究
分发所使用个性化推荐的一般模式，并且研究这种推荐模式对用户产生什么影响，本文就抖音的推送方式进行阐释后，再表明“信息茧房”的危害，对抖音的内容推荐模式产生的影响进行论述，分析为用户推荐内容的根本思路和逻辑是什么。本文经过分析得出，抖音用户的选择性心理是让用户走进“信息茧房”的首要条件，抖音平台中个性化推荐会进一步促进“信息茧房”现象的产生，从而使用户有“媒介依存症”，于是可能开始单一的信息获取路径，这会造成用户眼界受限。要想避免这一算法带来的弊端，就需要用
卫星电视与宽带多媒体 2022年5期2022-05-14
- 基于情境感知的学习资源个性化推荐机制研究
述学习资源个性化推荐情境要素的基础上，构建了包含情境感知层、资源管理层、学习诊断层、个性推荐层及学习者界面的学习资源个性化推荐系统，并阐述了系统的推荐流程及实现。在情境感知理论的基础上，构建以情境感知技术为核心的学习资源个性化推荐系统，能提高学习资源与学习者之间的动态适应性，更好地服务于学习者的个性化学习需求。关键词： 智慧教育; 情境感知; 学习资源; 个性化推荐中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1006-8228
计算机时代 2022年3期2022-03-21
- 平台个性化推荐研究评述及展望
兀关键词：个性化推荐;平台;研究综述;未来展望中图分类号：C67 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2022）06-0118-03引言近年来，以互联网和信息技术为支撑的线上购物快速发展，消费者通过线上平台进行购物已经成为常态。然而平台在满足消费者众多消费需求的同时，也出现了商品同质化、信息过载等问题，造成消费者决策困难[1]。基于此，多数平台企业尝试采用个性化推荐，例如“淘宝”“京东”在其服务界面中都充分体现了导购的作用
经济研究导刊 2022年6期2022-03-19
- 传播学视角下算法推荐研究的学术场域
词】算法;个性化推荐;新闻分发平台;科学知识图谱;Citespace传统媒体时代，专业新闻媒体把握了从新闻内容制作到分发的绝大部分权力，受众只能被动接收来自专业媒体的新闻内容，主动权有限。而到了智能媒体时代，伴随着网络传播技术的飞速发展而催生出的“Apple News”“今日头条”等新闻分发平台通过个性化推荐算法掌握用户的兴趣取向，向用户推荐内容，不仅打破了传统媒体时代受众的被动局面，同时迅速占据了原本由传统媒体所掌握的新闻传播市场，带给整个新闻传播业前所
新闻爱好者 2022年1期2022-03-14
- 关注线上评价还是在意线下距离？
特征，通过个性化推荐来探究O2O用户的服务选择决策行为特征。具体的，针对线上主观服务口碑数据、线下客观服务位置数据和二者融合数据分别设计了三种推荐算法。数据实验结果表明：用户的O2O服务选择决策是同时考虑服务的线上口碑和线下位置的多属性决策过程。但在这一过程中，备选服务的地理位置对用户的选择决策具有更大的影响作用。关键词：O2O服务;用户行为特征;服务地理位置;个性化推荐中图分类号：C931.6 文献标识码：A 文章编号：2097-0145（2022）01
预测 2022年1期2022-03-13
- 在线学习资源的个性化智能推荐研究探析
习资源; 个性化推荐; 认知诊断中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）02-111-05Research on personalized intelligent recommendation of online learning resourcesMa Hua， Li Jingze（College of Information Science and Engineering， Hu
计算机时代 2022年2期2022-02-24
- 利用学习者画像实现个性化课程推荐
惯和偏好的个性化推荐路径能够降低学习者学习的盲目性、提升学习者在线学习体验。文章提出了一种基于学习者画像的个性化课程推荐方法，首先，利用爬虫技术获得Bilibili网站30多万名学习者的数据，然后对学习者学习数据进行定量分析，尤其是在个性化特征最明显的情感表达方面，采用了基于注意力机制的双向长短时记忆网络进行情感分析，从而构建了包含学习者基本信息、行为和弹幕文本三个维度的学习者画像特征模型。在此基础上，利用深度神经网络建立了教学资源与学习者画像之间的关系模
电化教育研究 2021年12期2021-12-14
- 基于知识图谱的我国高校图书馆个性化推荐研究综述
高校图书馆个性化推荐研究的发展路径、热点变迁及发展趋势，以期为我国高校图书馆个性化推荐研究领域的学术探索与实践提供相应的理论参考。研究发现：①针对该领域的研究已经形成多个研究群体，研究合作方式以高校的校内合作为主。②2010—2019年该领域研究热点集中在个性化推荐、协同过滤、数据挖掘等方面，并在此基础上衍生出情景化推荐、阅读推广等研究前沿。③2010—2019年该领域的研究可大致分为基础研究与创新研究两个阶段，前者为后者的研究提供理论基础，后者基于前者的
上海管理科学 2021年5期2021-12-09
- 基于Hadoop的电影推荐系统的设计
是为了解决个性化推荐的问题而设计。以网络电影作为影片推荐的主要研究数据对象，选择基于影片内容的电影推荐方式算法和基于内容协同数据过滤的电影推荐方式算法相关性结合的两种算法，通过两种电影推荐方式算法数据进行综合计算后所得到的两个电影相关性推荐系数值并进行了随机组合，得到最终值的电影推荐相关性矩阵，构建了一个电影推荐关系网。关键词：电子商务系统，个性化推荐，Hadoop，MapReduce，协同过滤1.绪论1.1推荐系统介绍推荐系统是为了防止信息过载而采用的一
科学与生活 2021年24期2021-12-06
- 基于消费者视角的电商平台个性化推荐策略探析
台以各自的个性化推荐算法为消费者带来了不同程度的便利，大大提升了用户的消费体验，但同时也给消费者带来了一系列的问题。文章以淘宝和京东为例，罗列并总结出几大类个性化推荐方法，从消费者的视角分析这些方法给用户带来的便利与烦恼，并针对性的提出建议，旨在帮助净化当下冗杂的个性化方法，使得个性化方法回归最初作用，促进其进一步发展。[关键词]个性化推荐;电商平台;消费者视角[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.28.1901 引言当代电子商务领
中国市场 2021年28期2021-11-09
- 基于社交电商平台的个性化推荐研究
电商平台的个性化推荐进行深入研究。以典型的社交电商平台小红书为例，通过案例分析对社交电商平台的个性化推荐现状进分析，得出社交电商平台的个性化推荐目前存在的问题。最后针对上述存在的问题，给出社交电商平台个性化推荐的优化建议。关键词：电子商务;电商社交平台;个性化推荐;拼多多;小红书一、绪论（一）研究背景近年来，随着我国移动互联网的高速发展，人们使用互联网的频率大大增加。因此，我国的传统电商平台也不断转型，出现了一种以社交为基础的电商平台。各大电商平台值此契机
现代营销·理论 2021年7期2021-09-27
- 基于微信小程序的竞赛学习平台设计
建，并辅以个性化推荐算法。竞赛学习平台旨在通过多元化和个性化的功能提升大学生学科竞赛学习的趣味性、互动性和有效性，协助学生用户竞赛技能提升的同时激发更多大学生参与竞赛的积极性。关键词：微信小程序;学科竞赛;组队;竞赛学习;个性化推荐中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）21-0087-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 背景如何在团队竞赛中找寻匹配的队友以及如何提升竞赛学习的效率和成效已然成为许
电脑知识与技术 2021年21期2021-09-23
- 教育数据在课堂与在线教学中的应用研究
习路径; 个性化推荐中图分类号：G40-057 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）08-93-05Research on the application of educational data in classroom teaching and online teachingSong Zhengguo， Diao Xiuli（College of Computer Science and Engineerin
计算机时代 2021年8期2021-09-05
- 综合时空信息的Web服务QoS预测方法研究
矩阵分解;个性化推荐中图分类号：TP301 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）18-0233-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 背景Web服务的QoS属性是选取最佳候选服务时需要考虑的关键性因素，是动态服务发现、查询、选择和主动推荐的基础，通常用来体现Web服务的非功能特性。由于在实际应用中，Web服务数量非常多，用户对大多数服务并不了解，因此Web服务的QoS属性值不完整。而且，不同用户的网络环境及服务运行环境
电脑知识与技术 2021年18期2021-08-18
- 基于时间因子改进个性化推荐模型
时间因子;个性化推荐;协同过滤中图分类号：TP311.60 文献标识码：AImproved Personalized Recommendation Model based on Time FactorHU Anming1， CHEN Huie2（1.School of Computer Science and Engineering， Guangzhou Institute of Technology， Guangzhou 510540， Chin
软件工程 2021年7期2021-08-05
- 融合个性化推荐的文章聚合系统
了一种融合个性化推荐的文章聚合系统，系统的推荐内核主要依赖于所提的融合用户画像的协同过滤推荐方法，以此为平台方用户提供文章推荐服务。关键词：个性化推荐 文章聚合 协同过滤 用户画像中图分类号：TP391.3 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）04（a）-0035-03An Article Aggregation System Integrating Personalized Recomm
科技资讯 2021年10期2021-07-28
- 基于动态权重的商品混合推荐系统
问题，提升个性化推荐效果。将大数据技术和推荐算法结合，设计并实现基于大数据的商品混合推荐系统。最后使用Amazon的数据集进行系统测试，该文提出的动态权重混合方式比传统线性混合拥有更好的性能。关键词：推荐系统 混合推荐 动态权重 个性化推荐中图分类号：TP391.3 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）04（a）-0032-03Commodity Hybrid Recommendation
科技资讯 2021年10期2021-07-28
- 基于系统动力学的资讯个性化推荐研究
品。当前，个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。“京东”的推荐起步于2012年，当时的产品推荐是基于规则匹配进行的，整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落，部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。“淘宝”从2013年推出了“个性化推荐”即“千人千面”的推荐引擎，利用用户的一些行为，通过算法推测出用户可能喜欢的东西。“美团”构建了世界上最大的菜品知识库，为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱，并为2.5亿
河北科技大学学报 2021年2期2021-05-23
- 基于标签的协同过滤推荐方法研究
行电视节目个性化推荐。首先，爬取相关信息对原始数据进行扩充，并利用统计学方法对时间特征进行归一化处理，计算用户偏好系数;然后，统计出现次数较高的类别作为推荐类别标签，并利用改进的杰卡德系数构造标签相似度矩阵;最后，根据推荐类别标签的用户偏好系数计算节目的推荐系数。实验结果表明，基于标签的协同过滤算法可以降低稀疏矩阵对推荐准确率的影响，相比基于物品的协同过滤算法，准确率提高了5%，召回率提高了3.1%。另外，使用改进的杰卡德系数计算相似度，减少了热门标签对推
北京联合大学学报 2021年2期2021-05-21
- 一种裙装个性化定制模式及系统
够实现裙装个性化推荐、裙装个性化定制以及裙装专业设计，有效解决了裙装个性化定制问题。关键词：裙装;个性化定制;个性化推荐;个性化定制模式;个性化定制系统中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）07-0018-04Abstract：For the problems of insufficient direct consumer participation and lack of professional des
电脑知识与技术 2021年7期2021-04-20
- 基于大数据的新能源汽车个性化售后服务推荐系统
能源汽车 个性化推荐 大数据 售后服务Personalized After-sales Service Recommendation System for New Energy Vehicles based on Big DataLiao Tianhui Li Fei Zhang Sen Zhang LiangAbstract：The domestic new energy vehicle after-sales service market starte
时代汽车 2021年6期2021-04-09
- 算法时代传统隐私理论之困境与出路
静结合”。个性化推荐中的数据性质宜认定为隐私，因为从静态的角度，其符合个人性、人格性、隐蔽性等“个性化”标准，且形式上多元，不局限于信息的形式。从动态的角度，若未获得用户的允许，个性化推荐算法，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于知识的推荐等，计算判别用户喜好的行为，既干扰了用户的私有领域，又窥探了用户的人格图像。其行为结果符合隐私的“主体性”标准。关键词：个性化推荐;算法;数据;隐私[中图分类号] D923 [文章编号] 1673-0186（2
重庆社会科学 2021年2期2021-03-24
- 被塑造的共同体：个性化推荐算法若干问题审视
率，在有关个性化推荐算法的研究内容当中，学者们常常从“信息茧房”“认知窄化”“过滤气泡”等角度进行批判式研究。实际上，个性化推荐算法是否真的造成了使用者“故步自封”其实还是一个值得商榷的问题。文章提出在个性化推荐算法当中蕴含着共同体塑造的可能性，先提出个性化算法推送易造成全景敞视监狱与数字劳工这两个陷阱，再对个性化推荐算法是如何对共同体塑造构建了可能进行分析。关键词 技术；共同体；个性化推荐；算法中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-036
新媒体研究 2021年19期2021-03-16
- 基于社区发现的个性化推荐技术研究
过载问题，个性化推荐技术是解决该问题的一种有效手段。该文利用社区发现技术“物以类聚、人以群分”的特点，将可能使人们产生相似兴趣的物品进行聚类，并在此基础上研究了基于社区结构的个性化推荐算法。该算法可对推荐物品的新颖性进行调节，并可以缓解冷启动问题。关键词：社区结构 社区发现 个性化推荐 聚类算法中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2020）10（c）-0217-03A
科技资讯 2020年30期2020-12-28
- 电子商务网站用户体验信息个性化推荐应用研究
要：传统个性化推荐应用存在与用户实际需求信息匹配度低的问题，为此设计了一种电子商务网站用户体验信息个性化推荐方法。通过分析数据清洗工作流程，设计用户体验信息个性化推荐应用算法，并根据用户在网站上的相关行为，计算用户个性推荐项目相似度。整合用户对个性化推荐的反馈数据，提供用户在网站体验的个性化信息，以此完成对用户体验信息个性化推荐。此外，采用设计仿真实验的方式，验证了用户经过提出的个性化推荐后，在电子商务网站的平均浏览时长增多，证明推荐的个性化内容与用户的
科技创新与应用 2020年27期2020-12-24
- 基于Tensorflow的电影推荐系统
提出挑战。个性化推荐系统是基于海量企业运营数据，通过挖掘产品数据和用户数据隐藏的信息，实现的针对不同用户的“千人千面”的个性化推荐服务，有助于企业精准把握用户需求，创造价值增益。关键词：大数据;个性化推荐;机器学习DOI：10.12249/j.issn.1005-4669.2020.25.3201 引言在近年来，随着电子商务的兴起，推荐系统得到了更为广泛的应用，同时也为推荐系统的研究注入了新的活力，例如Amazon、eBay、淘宝网等都采用了智能推荐系统来
卷宗 2020年25期2020-12-15
- 基于大数据的跨境电商平台个性化推荐策略优化
蓬勃发展，个性化推荐策略对于跨境电商平台运营至关重要。首先对于传统电商平台的个性化推荐策略进行简单介绍，然后结合跨境电商的特殊性阐述跨境电商平台个性化推荐策略的特点，分析可改进的因素，最后结合大数据理念和技术有针对性地分别从建立区域用户画像库、优化推荐算法、提高推荐效率以及实现精准营销等方面提出跨境电商平台个性化推荐策略的优化建议。关键词：跨境电商;个性化推荐;策略优化;大数据随着近年来“供给侧结构性改革”以及“一带一路”等战略的持续推进，我国跨境电子商务
对外经贸实务 2020年11期2020-12-14
- 一种基于营养标准的个性化幼儿套餐推荐方法
目标优化;个性化推荐;营养均衡引言近几年也有基于营养标准和食物个性推荐算法的相关研究，如利用协同过滤并且使用引入差分变 异策略算子的NSGA-2个性化健康饮食推荐方法[1]，基于情境感知的校园餐饮推荐方法[2]，利用粒子群，聚类和Slope one等算法的基于营养饮食推荐系统研究[3]，食材搭配推荐算法 研究[4]则是利用了基于NSGA-2改进的MOGA-UP算法和BP算法。本文则在经典的协同过滤推荐算法LMF和Item CF的基础上，又利用Google用
理论与创新 2020年17期2020-11-16
- 基于用户画像的智慧图书馆个性化移动视觉搜索研究
用户画像;个性化推荐中图分类号：G252.7 文献标识码：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2020066Research on Personalized Mobile Visual Search of Smart Library Based on User PortraitAbstract Embedding user's portrait in smart library's mobile visual search
图书与情报 2020年4期2020-10-20
- 从受众角度浅析信息的个性化推荐模式
播过程中，个性化推荐模式具备精准高效满足用户个性需求、加速用户身份转化的优势，同时带来个人隐私泄露、“信息茧房”、社会个体特性弱化的缺陷。本文以受众视角对个性化推荐模式进行简要分析，启发未来信息传播模式的发展方向。关键词：个性化推荐;信息传播;用户一、个性化推荐的描述智能时代致使海量信息爆炸，受众单向进行信息搜索过滤的流程愈加繁琐，为使用户更加简便快捷获取符合心理需求的精准信息，基于用户个人信息数据库进行智能算法的个性化信息推荐模式应运而生。基于用户曾经的
视界观·下半月 2020年2期2020-10-14
- 基于社会媒体挖掘的推荐系统
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，userscanmeettheneedsofvariousinformationretrievalintheprocessofsurfingtheInternet.However，witht
数码设计 2020年6期2020-10-13
- 个性化推荐系统综述
载等问题，个性化推荐系统随之而产生。个性化推荐系统作为解决信息过载问题的有效技术，收到了广泛的关注。文章从“朋友推荐”和“互惠推荐”的角度，对现有的研究进行了总结和评估，提出了目前推荐系统尚未解决的问题。关键词：信息过载;个性化推荐;朋友推荐;互惠推荐一、引言为了解决信息过载问题，人们建立了以关键字搜索为核心的搜索引擎。搜索引擎虽然在一定程度上缓解了信息过载的问题，但是由于自身的局限性，未能够解决人们对信息搜索高效需求。因为传统的搜索引擎需要用户有明确的目
中国集体经济 2020年25期2020-10-12
- 高校新读者图书个性化推荐服务分析
务;读者;个性化推荐引言随着网络的发展，高校在图书馆的管理中也开始借助网络平台来优化服务，有效的提升了读者的阅读体验。但是，由于高校图书服务的发展时间较短，针对读者的个性化推荐服务效果较差，难以提升新读者的阅读兴趣，导致图书馆的使用率难以得到提升。在未来的发展中，高校图书服务应当针对新读者的爱好提供个性化的推荐服务，以此来提升新生的阅读兴趣，提高图书馆资源的使用率，帮助学生养成阅读习惯。1高校图书的阅读推广与个性化推荐的发展现状在当前的网络阅读背景之下，个
新教育论坛 2020年1期2020-09-10
- 个性化推荐算法的“伪”个性化
摘要：针对个性化推荐编织出的个性繁荣的虚幻梦境，笔者站在媒介批评的角度，从文化工业等理论视角对此进行批判性反思，从个性化推荐算法的主导逻辑、技术局限以及算法满足的个性的真实性存疑这3个角度，揭示算法推荐的“伪”个性化背后的哲学本质。关键词：个性化推荐；算法新闻；“伪”个性化；文化工业中图分类号：G206 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2020）18-0066-02一、引言算法作为信息传播底层的技术支撑，正在被广泛用于媒体信息生产、分发、反馈
新闻研究导刊 2020年18期2020-09-10
- 个性化推荐算法在互动电视业务系统中的应用
手，阐述将个性化推荐算法技术引入视频点播系统的必要性。个性化推荐使用特殊的信息过滤技术，向用户推荐其感兴趣的内容。简而言之，个性化推荐算法是将用户的个人喜好与具体的内容特征进行对比，从而响应预测用户对某些未评分项目的喜好程度。选择参考功能项基于内容属性、用户属性和情景信息。关键词：个性化推荐;融合推荐;数据挖掘;自学习能力0引言随着江苏有线互动电视业务的快速发展，互动电视节目内容进入海量时代。业务部门通过每日更新栏目推荐内容，使用户可以快速浏览到业务部门推
电子乐园·下旬刊 2020年8期2020-09-10
- 国内媒体个性化算法推荐研究热点分析
算法;个性化推荐;文献计量中图分类号 G206 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2020）13-0007-041 研究背景学界关于算法的研究最早可追溯到20世纪，而它作为一项新技术应用于新闻业则发生在近10年，今日头条的横空出世更是将算法技术推上了风口浪尖。截至2016年10月，今日头条的激活用户数量就已达6亿，其中1.4亿的活跃用户，每天每个用户的平均使用时间为76分钟[1]。同年，算法推荐正式超过人工编辑成
新媒体研究 2020年13期2020-09-06
- 基于用户行为的电子商务个性化推荐探讨
点，衍生出个性化推荐，希望通过分析用户行为数据，精准把控用户喜好，进行个性化推荐，提高顾客的忠诚度和购物体验。本文以用户行为数据分析为切入点，在此基础上探究个性化推荐，提出见解，希望可以为我国电子商务行业的发展提供一些参考意见。关键词： 个性化推荐;用户行为;电子商务网站;信息管理一、用户行为数据电子商务网站的用户行为数据对网站运营的影响可谓无处不在，小到和网站的产品更新、推荐方式、服务推荐等日常行为息息相关，大到对网站的日常运营、产品的迭代更新、部门之间
经营者 2020年16期2020-08-26
- 大数据环境下基于云计算的图书馆用户信息 挖掘技术研究
掘结果执行个性化推荐。用户信息挖掘结果显示，所研究技术能有效挖掘图书馆用户兴趣类型，以及用户群体信息和时间序列信息。关键词： 图书馆用户; 信息挖掘; 云计算; 大数据环境; 用户分类; 个性化推荐中图分类号： TN911.2?34; TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2020）06?0168?03Research on library user infor
现代电子技术 2020年6期2020-08-03
- 研究构建电信网络诈骗防范预警信息平台
款能够利用个性化推荐系统，根据用户年龄、职业、文化程度等信息形成用户自定义个人画像，为群众量身订造防范电信网络诈骗的教育平台APP，从而解决传统网络与线下宣传教育出现的问题。通过Android系统构建“防诈通”电信诈骗信息聚合平台APP，利用推荐系统算法将数据进行分类并与用户画像结合实现个性化的防诈案例集，给用户提供大量与自身切合的防诈新闻，培养并加固群众的防范意识，以此来实现教育培养与提高公民防范电信网络诈骗意识的目的。关键词：个性化推荐;Android
网络空间安全 2020年5期2020-07-26
- 基于协同过滤算法的嘻哈之家平台设计
对用户进行个性化推荐，同时还涵盖BBS论坛、海量数据存储技术、实时网络分享技术。嘻哈之家平台采用MVC设计模式、B/S架构、tomcat服务器，以Java作为主要开发语言，打造一个整合性平台，最终促进国内嘻哈文化发展。关键词：嘻哈之家;文化推广;协同过滤算法;MVC;个性化推荐;BBS中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：2095-1302（2020）07-00-030 引 言近年来国内音乐被嘻哈浪潮席卷，嘻哈文化爱好者数量激增，从而为嘻哈文化的发
物联网技术 2020年7期2020-07-23
- 电子商务个性化推荐研究现状及展望
：电子商务个性化推荐极大提升了用户购物体验，引起了学界的广泛关注。计算机领域的学者首先对个性化推荐的算法、模型进行了研究，随后营销和信息系统领域的学者们也从消费者行为视角来探讨电子商务个性化推荐。本文将从用户接受和消费者的影响两个方面来阐述电子商务个性化推荐的研究现状及展望，以期为后续相关研究提供理论支持和帮助。关键词：电子商务；个性化推荐；用户接受；用户评价引言近几年，电子商务网站迅猛发展，虽然给用户带来购物上的便利，但同时也让用户面临信息超载从而导致选
电子商务 2020年7期2020-07-20
- 基于用户兴趣的个性化推荐模型构建
用户兴趣的个性化推荐系统在多个领域内获得了广泛的应用。在货运产业中，运用个性化推荐模型可以使整个产业链运转效率更高，节约时间成本和经济成本。在本文中笔者提出了一种货运信息的个性化推荐方法，通过该种方法可以有效降低货运车辆的闲置时间，提高货运车辆的利用效率，降低公路运输的成本。关键词：公路运输 个性化推荐 物流成本1 概述1.1 用户兴趣模型用户兴趣模型有如下建立方式：第一，通过对用户主动在互联网中输入的信息进行分析和计算，个性化推荐系统将以此为基础描
科技创新导报 2020年10期2020-07-14
- 教育信息资源个性化推荐服务模式研究
我们首先对个性化推荐服务的概要进行了深入的探究，然后分析了教育信息资源个性化推荐服务模式的内涵，并结合实际情况，对未来相关服务模式的发展进行了合理展望，希望能对相关行业的从业人员起到应有的启发作用。关键词：教育信息资源;个性化推荐;服务;模式引言：随着大数据时代的全面到来，教育信息资源也呈现出了爆炸式增长的趋势，而学生的个性化学习需求却难以得到的充分满足。根据数据预测来看，现代化科技导致全球信息总量呈现出了爆炸式增长的情况，而2020年全球的数据总量将达到
科学导报·学术 2020年24期2020-07-10
- 大数据背景的变频兴趣变化推荐算法研究
。关键词：个性化推荐;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 o
科技创新与应用 2020年20期2020-06-29
- 泛在学习资源个性化推荐公众平台设计
在学习资源个性化推荐和个性化学习，增强学习者与学习资源的相关性，帮助学习者提高学习效率，论述了泛在学习的内涵，阐述了泛在学习公众平台相关研究现状。基于行为主义学习理论和因材施教理论设计了包含学习者层面、教师层面、系统层面和管理员层面的泛在学习资源个性化推荐微信公众平台相关功能模块，可为相关研究提供参考。关键词：泛在学习;学习资源;个性化推荐;公众平台DOI： 10. 11907/rjdk.191809开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP
软件导刊 2020年4期2020-06-19
- 面向智慧课堂的视频服务系统设计与实现
视频检索;个性化推荐DOI： 10. 11907/rjdk.191 829开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号：1672-7800（2020）004-0147-05The Design and Implementation of Video Service System for Intelligent ClassroomCHEN Kai-xuan'. CHEN Hui. HUANG 2hao-cuj2（I .
软件导刊 2020年4期2020-06-19
- 基于个性化推荐的在线教育平台构建研究
滤算法实现个性化推荐功能。对学习者在平台上的注册数据以及学习运动轨迹中产生的数据进行聚类分析，从而根据分析结果来为学习者推送更合适的学习内容，以此提高在线学习的效率。构建师生、生生的线上学习模式，为探索线上到线下的融合学习模式起到推动作用。关键词：在线教育;个性化推荐;协同过滤算法中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1673-9132（2020）19-0003-02DOI：10.16657/j.cnki.iss
学周刊 2020年19期2020-06-15