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汪静 《计算机光盘软件与应用》2014,(11):237-238
针对传统图书馆信息服务方式的不足,本文提出了一种基于混合推荐模式的图书推荐系统,即结合了基于内容的推荐,基于关联规则的推荐和基于协同过滤的推荐方法来产生推荐结果。本文详细阐述系统设计方案和这种混合推荐模式的实施方案,最后对系统的运行情况进行了总结,并提出了将来的研究方向。 相似文献
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一种基于协作过滤的电子图书推荐系统 总被引:7,自引:0,他引:7
推荐系统中最常见信息过滤技术是基于内容的过滤和协作过滤,协作过滤由于有其自身的优点得到迅速发展,并得到广泛应用,但传统的协作过滤算法存在着稀疏性、扩展性和同义性等问题。本文提出一种基于评价矩阵列向量的图书协作过滤算法,并把这个算法应用到了一个数字图书馆的电子图书推荐系统中。此图书协作过滤算法主要计算图书之间的相似度而不是用户之间的相似度,可以大大降低计算量。实验也表明,这个算法比传统的基于用户的协作过滤算法有优势。 相似文献
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为了提高高校图书馆的图书借阅率,满足学生读者的个性化需求,本文设计了基于协同推荐的高校个性化图书推荐系统。系统使用java开发的B/S体系结构,采用基于用户的相似性的协同过滤推荐算法实现图书推荐。 相似文献
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针对传统推荐算法精准度不高的问题,在潜在狄利克雷分布(LDA)主题挖掘模型的基础上提出了一种新的适用于图书推荐(BR)的数据挖掘模型——BR_LDA模型。通过对目标借阅者的历史借阅数据与其他图书数据进行内容相似度分析,得到与目标借阅者历史借阅图书内容相似度较高的其他图书。通过对目标借阅者的历史借阅数据及其他借阅者的历史借阅数据进行相似性分析,得到最近邻借阅者的历史借阅数据。通过求解图书被推荐的概率,最终得到目标借阅者潜在感兴趣的图书。特别地,当推荐数量为4000时,BR_LDA模型比基于多特征方法和关联规则方法精准度分别提高了6.2%、4.5%;当推荐数量为500时,BR_LDA模型比协同过滤的近邻方法和矩阵分解方法分别提高了2.1%、0.5%。实验表明本模型能够更准确地向目标借阅者推荐历史感兴趣类别的新图书及潜在感兴趣的新类别的图书。 相似文献
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该文运用点击流和个性化推荐的相关技术,构建了一个基于点击流的个性化图书推荐系统,使用将不同的推荐技术相结合的方法,克服各自的部分缺点,达到比较理想的个性化图书推荐的目的。 相似文献
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该文运用点击流和个性化推荐的相关技术,构建了一个基于点击流的个性化图书推荐系统,使用将不同的推荐技术相结合的方法,克服各自的部分缺点,达到比较理想的个性化图书推荐的目的。 相似文献
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基于Eclat算法的图书推荐系统仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了图书馆的个性化推荐系统应用问题,针对常用的协同过滤技术不适用于大数据量的情况,在深入研究关联规则Eclat算法的基础上,为了高效挖掘和优先搜索有效信息,提出了一种改进算法,并将算法应用于图书推荐系统的仿真实验中,新算法充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,直接在垂直数据表示的数据集上通过广度优先搜索和交叉计数产生频繁模式,通过对流通数据库中的借阅记录进行挖掘得到关联规则,产生读者感兴趣的书目.仿真结果表明算法可以在大数据量的情况下实现关联规则的高效挖掘,在图书推荐系统中取得了良好的应用效果. 相似文献
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扩展和综合利用多种图书特征及其关联关系,从语义相关的角度提高图书推荐的准确性和多样性,探索不同特征对于图书推荐的贡献程度和影响.抽取多种图书特征构建图书异构网络并设计形成特征间的多维关联关系.引入异构网络表示学习方法,融合多种图书特征,形成图书的语义向量表示,选取向量相似度指标计算并表示图书间的语义相关程度,实现相关图... 相似文献
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今天这个时代已经不再是专家报告的时代,也不是少数聪明人在创造智慧的时代,而是每一个人共同创造的时代。下面,我们一起来头脑风暴,请各位老师准备好笔和纸,自由分组讨论以下问题。 相似文献
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在商业领域,推荐系统被广泛用于向用户推荐符合其个人偏好的产品、服务或内容。借助这一技术建立图书推荐系统可以有效提高图书馆的服务水平。所提出的图书推荐系统是使用协同过滤技术通过对具有相似阅读习惯读者的借书数据进行偏好评分计算,从而为指定读者推荐符合其偏好的图书列表。为了解决推荐系统中所存在的数据稀疏性、评分的系统偏差以及图书偏好的量化等问题,该研究采用了矩阵分解、在评分中引入偏差值以及使用带时间戳的借阅记录生成偏好量化数值等解决方法。实验结果表明该推荐系统具有较好的准确度。 相似文献
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军事情报推荐系统是帮助指挥员快速获取情报信息的有力工具,深度学习技术是人工智能领域的研究热点,基于深度学习的智能推荐技术已成为军事情报领域应用与研究的重点方向。本文介绍了情报推荐技术的军事背景与一般框架,系统梳理了5种典型的基于深度学习的推荐算法,对各类技术在不同应用场景下的主要优缺点进行了对比;最后总结了基于深度学习的智能推荐算法在军事情报中的具体应用,并根据军事情报智能推荐的特点,提出未来可能的研究方向,为后期研究提供依据与参考。 相似文献
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基于群体智能的软件工程旨在利用潜在高效的群体智能方法来解决软件工程问题,其中群体智能方法不仅包括机器群体智能,还包括人类群体智能以及人机结合群体智能.基于群体智能的软件工程研究为解决复杂软件工程问题提供了新的思路,已成为现代软件工程的重要组成部分.以软件工程生命周期中的需求分析、设计、构造、测试和维护为主线,系统梳理和总结不同层次群体智能方法在上述软件开发活动上的应用.在此基础上,为不同层次群体智能方法间的相互借鉴与转化提供参考,并探讨基于群体智能的软件工程的未来发展趋势和挑战. 相似文献
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随着云计算技术的飞速发展,数字图书馆云平台 SaaS 层的图书应用服务数量将会快速增长,为图书用户选择个性化的云服务带来困难。通过建立偏好树,构建了三网融合环境下的图书用户模型和图书云服务模型。为了确定图书云服务对图书用户的推荐度,设计了服务选择算法。经过实验数据分析,该算法可以根据图书用户模型的偏好需求,为用户推荐匹配度较高的图书云服务。 相似文献