基于Spark平台的电子商务个性化信息推荐方法

互联网上数据传播量日益增加，但信息使用率却很低，消耗用户大量精力，针对这个问题，提出一种基于Spark平台的电子商务个性化信息推荐方法。Spark平台通过弹性分布式内存数据集，可将中间计算结果直接保存至内存中，建立用户喜好模型；使用评分机制计算不同个体偏好商品，形成推荐列表；引入挖掘隐含信息的矩阵分解算法，将未知参数转化为已知量，提高个性化信息推荐精准度。仿真对比实验，从用户满意度、信息熵值和运行速度三个角度，验证了所提方法可以实现优质且高效的电子商务个性化信息推荐工作。     

基于协同过滤的电子商务智能推荐方法研究

为获得更加理想的电子商务推荐结果,提出一种基于协同过滤的电子商务智能推荐方法.该方法收集电子商务用户相关信息,并对信息进行预处理,计算电子商务用户对项目评分,构建电子商务用户评分矩阵,采用余弦算法根据用户评分矩阵计算用户之间的相性度,基于用户相似度进行电子商务智能推荐.为了与其他方法进行比较,开展仿真实验.实验结果表明...     

基于线性规划下的饭店管理优化分析

线性规划是辅助人们进行科学管理的一种数学方法,能帮助决策人员选择最优方针和决策。     

内、外混合激励下风力机主传动系的扭振响应分析

针对某1.5兆瓦双馈风力发电机组,采用集中质量法建立了其主传动链的平移-扭转耦合动力学模型,通过傅里叶级数模拟各齿副的时变啮合刚度,并综合考虑轴承支撑刚度、轴的扭转刚度等内部激励,以及时变风速引起的叶轮扭矩激励,仿真获得了各级传动齿轮的扭转振动响应特征。结果发现,各齿轮副的啮合频率在扭振响应谱中均清晰可见,数值与施加的刚度激励相吻合,表明仿真结果真实、可信。通过对比各级齿轮的响应幅值和变化趋势,发现风力机的结构振动由低速级向高速级逐渐增大,其中以高速轴齿轮的扭振响应最为突出。     

基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法应用

当前个性化推荐算法应用因未构建增量更新推荐模型,对电子商务平台的大数据进行处理,导致推荐结果不能及时更新,严重影响用户体验.因此,提出基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法.首先对平台中用户与项目的相异度进行计算,利用计算后的相异度矩阵构建数据增量更新模型;然后,将该模型作为个性化推荐模型,引入IU-UserCF推荐算法,提高预测准确性;最后以电商物流为应用对象,将所提方法引入应用进行探索.实验对比结果表明,所提方法在电子商务应用中有着更加出色的推荐效果.     

变载荷下风力机齿轮传动系统的动态响应分析

根据风力发电机组在随机风场中变速、变载的工作特点,基于组合风速模型,研究了由随机风速引起的时变载荷(扭矩)。综合考虑了风力机齿轮传动系统的内、外部激励,利用拉格朗日方法推导出其动力学方程,对变载荷下风力机齿轮传动系统的动力学特性进行仿真计算分析,获得了风力机各级齿轮的振动位移和各齿轮副的动态啮合力,为风力机齿轮传动系统的振动特性分析和结构优化设计奠定了基础。     

谈如何提高重点建设项目的管理水平

结合工作经验,根据重点建设项目的特点,就如何提高重点建设项目的管理水平进行了探讨,从六方面提出了建设性的管理措施,以保证建设项目的顺利进行,进而带动区域经济和行业发展。