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如今,互联网推荐系统已经成为了一个热门话题,自动化推荐极大程度上方便了人们的生活,帮助人们从海量的信息当中寻找到最感兴趣的关键信息.互联网上每时每刻都在产生新的文章信息,已有的信息是一个非常庞大的数据集合,这些被记录的大量数据能够帮助统计出用户偏好以及文章内容的受欢迎程度.目前互联网上有许多种类的推荐系统,他们综合考虑了用户特征,文章特征.基于互联网各大社交媒体上的数据,现有的用户个性化推荐系统通过构建特定的模型对用户进行精准推荐.目前,推荐算法主要通过监督学习与在线学习的方法进行构建,但这些方法进行个性化推荐的时候往往忽略了一个问题:历史记录当中的推荐策略往往是部分观测数据,具有分布不平衡的劣势,通过现有的历史记录不能保证算法能够得到无偏的推荐结果,也不能适应线上的环境以及推荐策略变化.本文提出了一种基于反事实学习并考虑系统当中混淆因子的文章个性化推荐.这种方法有更强的理论保证,并且在实验结果当中也显示了比现有方法更加好的算法表现. 相似文献
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TED是美国知名的演讲品牌,它开创了18分钟的舞台式演讲模式,充分利用多媒体技术和舞台艺术,克服传统演讲和报告的沉闷冗长的缺点,让演讲变得生动感人,其演讲视频通过互联网广泛传播,在世界范围引起了广泛关注和认可,是一种值得仿效的思想传播模式。本文结合中科院SELF讲坛在舞台式科学演讲方面的实践和传播经验,对舞台式演讲在科学传播领域的特点、传播方式和社会影响力等进行分析,为未来科学传播的发展提供一些启示。 相似文献
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随着互联网和信息技术的快速发展,媒体环境发生了显著的变化,自媒体开启了个体传播的时代, 因而媒介无所不在,出版行业必须与无所不在的新媒介在融合中创新发展。本文分析了传统出版在流程和体系上的优势,并指出自媒体传播开放和众智的特点,在此基础上提出融合传统出版和自媒体的优势,进行自媒体数字内容创作与出版业务流程再造,构建自媒体创作与出版云平台,以平台化服务让繁杂的出版流程对用户透明,并且集成整合出版产业链上的第三方发行、传播和支付服务,形成自媒体数字内容创作与出版的互联网闭环应用,探索和创新“互联网+出版”的业务发展模式。 相似文献
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