一种面向科研在线的个性化推荐系统

电子邮箱的推送功能对信息传播和推广有重要作用,而科研在线云平台的邮箱推送功能出现信息过载问题后却使得推送邮件可能变成垃圾邮件。为解决该问题,本文介绍了一种基于科研在线云平台的个性化推荐系统,通过推荐模型将资源进行排序,并按周选取得分最高的一部分资源通过推送邮件推荐给用户。系统运行测试表明,通过个性化推荐的动态信息更加符合用户兴趣,有助于增加科研在线团队文档库动态汇总邮件的点击率,增强用户体验。     

基于Web平台的学习资源个性化推荐研究

随着互联网技术的发展和大数据时代的来临,在线学习平台凭借丰富开放的信息资源、随时随地可以自主学习等优势受到了普遍关注。但随之也产生了信息过载问题,学生在海量信息中很难找到合适的资源,为此个性化推荐应运而生。作为当前解决信息过载最有效的工具之一,个性化推荐技术在过去的几十年里取得了长足的进步。主要对个性化推荐研究现状、关键技术进行了详细阐述,并展望未来的发展趋势。     

垂直学习社区基于学习兴趣与风格的社会化推荐算法

垂直学习社区包含了海量的学习资源,出现了信息过载现象,个性化推荐是解决这个难题的方法之一.但垂直学习社区中评分数据稀疏而文本、社交信息丰富,传统的协同过滤推荐算法不完全适用.基于用户产生的文本和行为信息,利用作者主题模型构建新的用户学习兴趣相似度衡量模型;根据用户交互行为信息综合考虑信任与不信任因素构建用户全面信任关系计算全面信任度;通过分析用户多维度学习行为模式,自动识别用户学习风格;最后提出融合兴趣相似度、全面信任度及学习风格的社会化推荐算法.用垂直学习社区网站CSDN实际数据集进行了实验分析.结果表明本文提出的推荐方法能更好向用户推荐其感兴趣的学习资源,有效地提高了推荐精度,进而提高用户学习效果.     

面向个性化课程推荐的分层分期注意力网络模型

随着大规模在线开放课程（MOOC）平台的广泛使用，需要一种有效的方法为用户推荐个性化课程。针对现有的课程推荐方法通常利用课程学习记录为用户的学习兴趣建立整体的静态表示，但忽略了学习兴趣动态变化与用户短期学习兴趣的问题，提出一种分层分期的注意力网络（HPAN）进行个性化课程推荐。该网络的第1层利用注意力网络得到用户的长短期学习兴趣，第2层将用户的长短期学习兴趣和短期交互序列相结合并通过注意力网络得到用户的兴趣向量；然后计算用户兴趣向量与每个课程向量的偏好值，据此为用户进行课程推荐。在XuetangX（学堂在线）公开数据集上的实验结果表明，与次优的序列分层注意力网络（SHAN）模型相比，HPAN模型的Recall@5提高了12.7%，与FPMC(Factorizing Personalized Markov Chains)模型相比，它的MRR@20提高了15.6%。HPAN模型的推荐效果优于对比模型，可解决实际的个性化课程推荐。     

远程培训中个性化学习资源推荐算法

本文提出一种基于标签的多因素推荐算法.用户可以根据自己的需求,进行因素自定义和优先级排序,算法先根据用户初始化信息选取资源,随后分析用户行为数据更新用户所属的群及用户的喜好,再通过用户与项目相似度计算、项目关联度计算为用户推荐所需资源.算法模型采用分类组合得出结果,降低了相似度计算的复杂度.将算法应用于企业远程培训平台的个性化学习模式中,结果表明,该算法较好地改善了用户个性化学习资源的推荐效果.     

K12学习平台个性化学习资源推荐

随着在线学习平台的普及, 产生了大量学习行为数据, 如何利用大数据挖掘技术分析在线学习行为, 解决学习者经常面临的“资源过载”和“学习迷航”问题, 更好地实现教学决策、学习过程优化和个性化学习方法推荐等, 已经成为研究重点. 文章基于苏州线上教育中心的学习行为数据, 研究了常用的推荐系统模型, 结合该平台的数据特点, 提出了一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法, 利用该算法, 平台推荐的资源准确率超过了90%, 有效解决了学生“学习迷航”的问题.     

基于深度学习的推荐系统应用综述

随着互联网上信息量呈指数增长,用户从大量信息中挑选目标信息变成了一种复杂且耗时的作业。为用户解决因信息量爆炸而不能快速获得目标信息的方法就是构建推荐系统。深度学习作为当前热门的研究话题,在许多领域都取得了突破性的成就。利用深度学习挖掘用户和物品的隐含属性,构建用户和物品的关系模型,可以提高个性化推荐的精确度。本文介绍了推荐系统和深度学习,分析了深度学习在推荐领域的应用现状并做出了展望。     

基于混合推荐技术的推荐模型

针对当前推荐技术普遍存在的产品内容分析难度大、用户评价信息稀疏和新用户推荐等问题,基于协同过滤技术,引入人口统计信息分析技术,提出一种混合推荐技术,并在Web资源系统中实现一个推荐模型实例。实验结果表明,应用该技术不但能够解决上述问题,相较传统的推荐技术,还能有效提高推荐质量。     

一种基于本体的推荐系统模型

经典推荐系统主要根据用户对项目的评价或者用户与项目之间的关键字相似度进行推荐,存在信息结构化程度低、语义缺乏、信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于本体的推荐系统模型。将本体引入到推荐系统中,使用OWL语言对用户和项目信息进行描述,使用户和项目具有语义信息的同时,提高信息的结构化描述水平。在推荐过程中,通过规则分析用户行为信息并综合考虑以提高模型的推荐质量。实验结果证明,与传统推荐模型相比,该模型在信息结构化水平、语义描述等方面具有优势。采用该模型为用户推荐项目能够有效提高推荐的召回率和准确率。     

基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法研究

提出基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法。利用知识图谱技术提取异质信息特征,选取多视图机模型;利用协同注意力机制学习融合多特征异质信息的局部信息,通过softmax函数归一化处理融合得到信息的重要性向量;利用全部局部信息整合最终节点,获取分值函数;利用用户与商品间相应元路径交互获取多标签分类的全局信息推荐优化目标函数,结合分值函数与全局信息推荐优化目标函数实现异质信息的搜索推荐。算法测试结果表明,采用该算法可有效为用户推荐所需信息,推荐复杂度较低,搜索推荐异质信息的归一化折扣累计增益均高于0.35,具有较强的推荐性能,可应用于解决实际的信息过载问题。     

Personalised Product Recommendation Model Based on User Interest

The scale of e-commerce systems is increasing and more and more products are being offered online. However, users must find their own desired products among a large amount of unrelated information, which makes it increasingly difficult for them to make a purchase. In order to solve this problem of information overload, and effectively assist e-commerce users to shop easily and conveniently, an e-commerce personalized recommendation system technology has been proposed. This paper introduces the design and implementation of a personalized product recommendation model based on user interest. The “shopping basket analysis” functional model centered on the Apriori algorithm uses the sales data in the transaction database to mine various interesting links between the products purchased by the customers. Moreover, it helps merchants to formulate marketing strategies, reasonably arranges shelf-guided sales, and attracts more customers. This platform adopts a B/S structure and uses JSP+AJAX technology to achieve the dynamic loading of pages. In the background, the Struts2 framework is combined with the SQL Server database to establish the system function module, and then the function is gradually improved according to the requirement analysis, and the development of the platform is finally completed.     

ROBIN: A novel personal recommendation model based on information propagation

With the rapid development of the Internet technology, we have now entered the era of information overloading. Recommendation System technology can recommend web resources or information to people based on his/her personal preference, and has gotten a great deal of attention and development in recent years. In this paper, by combining collaborative filtering technology and information propagation principle, we proposed ROBIN, a novel recommendation model. The ROBIN model achieves a good recommendation effect by propagating the relationship information between users and resources. Based on the ROBIN model, we designed and implemented tag recommendation algorithm named ROBIN-T. For evaluating our proposed method, we have conducted tag recommendation experiments on three real datasets and the results show that the ROBIN-T algorithm achieves good performance when compared with classical approaches.     

面向智能终端的校园教育互联系统的研究与实现

校园教育互联系统,是一个基于物联网和移动互联网应用,运用射频识别技术、无线通讯技术、网络通讯技术、云存储技术开发的,学生、家庭、学校、教师之间无缝联接沟通的全新运营模式的校园教育管理沟通系统平台,实现了真正意义上的校园信息智能化、家校沟通便捷化。该系统充分利用手机短信、定位、摄像头服务、RFID识别等功能,获取学生在校相关信息,并将其存储至云平台中,家长也可以登录终端应用系统,随时随地操纵相关硬件设备查询学生的在校信息,从而达到增强学校和家长之间联系,实现学校和家长更好沟通的目的。     

基于B/S网上教学资源管理平台的分析与设计

随着信息化技术的不断发展,网上教学资源管理平台已经成为目前高校教学中非常重要的工具,尤其是在当前信息技术和计算机网络技术飞速发展的时代,高校开始充分利用现有网络资源来进行教学资源管理。区别于传统的C/S模式,B/S开发模式使得高校内部用户通过校园网或者互联网就可访问本平台。本文就基于B/S模式的网上教学资源管理平台进行详细分析。     

面向社交物联网的移动端应用系统研究与实现

社交物联网是社交网络与物联网有机融合的新型网络,相应的社交物联网应用系统越来越得到人们的关注。社交物联网应用系统主流的架构是基于代理的模式连接物联网与社交网络,而有关社交网络直接应用物联网设备资源及其服务的模式仍有欠缺。物联网设备和服务资源如何作为社交网络的重要属性被社交网络发现、搜索和应用;用户、设备和服务资源如何通过社交网络进行共享等问题还有待解决。该研究面向社交物联网的基本应用,设计了一种将社交网络与物联网统一起来的应用系统。该系统以移动端应用程序开发平台作为开发工具,在应用程序开发框架内进行相关设计和开发,以社交网络应用、物联网设备管理、物联网设备的服务搜索等功能为主,解决了社交物联网中用户、设备和服务资源的统一共享问题。     

Internet Primer

Abstract

The Internet has blossomed as an exciting information-finding tool that appeals to the general public as well as to students and scholars. Consequently, a rudimentary Internet education is in demand on a daily basis by users on campus and in the community. This paper outlines the design, objectives, and evaluation of an introductory Internet workshop offered to a range of users in an electronic classroom. The session was under development for three months during a testing period when subject content, student tasks, and participant learning were examined. The resulting class focuses student attention on an Internet research strategy that facilitates finding information resources.     

高校互联网应用创新平台的设计与实现

互联网应用创新平台基地依托中国教育科研网,运用现代信息技术、网络技术手段,通过管理和机制创新,建立分层次的高等学校仪器设备和优质资源共享系统,本文提出了以资源共享为核心的高校互联网应用创新平台的构建方案。在分析高校资源共享实验平台的发展情况后,本文深入研究了互联网应用创新平台的相关理论,提出了设计思路和实现方案,并具体阐述了南京理工大学的互联网应用创新平台的实现过程。通过应用体验,总结了该平台优势明显,具有一定的参考意义。     

基于LDAP和多Agent的分布式网络信息检索

随着Internet技术及应用的发展，基于分布式的异质信息资源的信息检索成为当前学术领域中的一个研究热点。文章在分析了目前解决该相关领域问题的几种典型技术的基础上，结合电子政务平台上的实际应用需求，提出了一种基于LDAP（Lightweight Directory Access Protocol）和多Agent的分布式网络信息检索模型，并对其中的关键技术进行了深入的探讨，如基于多目录服务的元数据组织、多Agent间的通信，最后给出了基于J2EE平台的系统模型实现。     

基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型

随着互联网技术的发展,个性化的推荐系统得到了广泛应用.但用户数据稀疏与冷启动仍是推荐系统普遍面临的难题.将深度学习与注意力机制相结合,提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型.该模型能够充分学习源域数据中用户、物品及评分间的潜在关系,然后初始化目标域神经网络,迁移应用到目标域.为验证算法模型的有效性,在公开数据集...     

嵌入式系统课程辅助教学系统的设计

随着信息技术的发展,嵌入式系统课程越来越受到重视。本系统利用校园网资源为载体,结合信息化技术,实现了网络上辅助教学功能,从而不但为学生上课前预习,下课后复习提供了便利的条件,而且提高了学生自主学习的能力。