浅析图书馆智能推荐系统数据挖掘技术

随着社会的发展和科技的进步,应用在图书馆领域的先进技术也与日俱增,图书馆能够为用户提供的服务越来越受到业内人士的关注。通过研究笔者发现,传统的数字图书馆一般无法给顾客提供个性化的准确图书推荐服务,因此本文中笔者提出了一种图书馆智能推荐系统,通过数据挖掘技术来实现智能推荐功能,分析数据挖掘技术中关联的适用原因和规则,并介绍设计框架和结构,最后得出结论,以期能够为业内的研究和应用者提供参考和借鉴。     

基于知识的电子商务智能推荐系统平台设计

分析了传统推荐技术存在的不足,阐述了基于知识的推荐技术的特点及其发展。针对现有基于知识的电子商务推荐系统中存在的不足,提出了基于知识的电子商务智能推荐需要解决的基本问题,设计了基于知识的电子商务智能推荐平台的逻辑框架,并阐述了其工作原理。     

一个基于Web访问路径聚类的智能推荐系统

提出了一个基于Web用户访问路径聚类的智能推荐系统．系统使用基于代理技术的结构，由离线的数据预处理和基于用户访问路径的URL聚类以及在线推荐引擎两部分组成．提出了一个基于用户浏览兴趣的推荐规则集生成算法，在度量用户浏览兴趣时综合考虑了用户浏览时间和对该页面的访问次数．提出了一个基于推荐规则集和站点URL路径长度的URL推荐算法．实验表明，该算法比使用基于关联规则和基于用户事务的推荐算法的精确性有较大幅度的提高．     

基于智能推荐的网络购物系统的设计研究

目前越来越多的消费者通过网络购物系统购买商品,但是网络购物系统提供了大量的商品信息,这使得顾客无法快速地找到自己所需的商品。本文介绍了基于智能推荐的网络购物系统的设计方案,包括系统架构设计、系统功能的设计、智能推荐功能的设计、数据库的设计、系统界面的设计。基于智能推荐的购物系统能更好地了解用户的需求,以便能及时有效地为用户提供贴心的推荐服务。     

基于Web数据挖掘的购书推荐系统研究与设计

互联网已经成为日常生活不可或缺的重要组成部分,然而随着近年来爆炸式地增长,信息过载正逐渐制约着人们高效地获取有价值的信息,快速定位到个人真正感兴趣的资源是一个迫切需要解决的问题,个性化服务应运而生。系统以实际应用为开发背景,重点研究数据挖掘领域的Web挖掘技术。     

智能数据挖掘引擎的设计与实现

1.引言数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”有用信息,进而提供决策支持。在互联网时代,商业竞争日趋激烈,就企业而言,对于企业所积累的大量数据进行高效挖掘、智能分析以辅助企业决策就变得越来越重要。因此,基于人工智能和统计技术的数据挖掘系统日益成为数据挖掘研究的焦点。高性能数据挖掘系统应支持高速数据处理并且提供足够的灵活性和可扩展性。基于此,在构建数据挖掘系统时,所要考虑的一个     

大数据环境下智能推荐系统中协同过滤算法研究

随着互联网的普及以及电子商务的发展,各类网络应用需要大数据的支持,而信息过载是大数据应用最严重的问题之一,需要来自智能推荐系统的支持.分析了大数据环境下智能推荐系统的概念和应用,对协同过滤算法这一智能推荐经典算法进行了阐述,并介绍了其在大数据环境中的应用领域.     

基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务

1 概述随着WWW上的信息的爆炸性增长,用户的“信息过载”和“资源迷向”问题越来越突出。为了解决用户的信息过载和资源迷向问题,人们发展了许多智能推荐服务系统以及相关技术,帮助用户在WWW上快速定位、检索感兴趣的信息。其中,WebWatcher系统采用跟踪用户浏览Web站点的行为或者访问路径方法,学习用户的访问模式,将用户可能感兴趣的Web页在线推荐给用户。SiteHelper系统采用分析每一个用户已经访问的Web页,学习用户的兴趣模式,从用户感兴趣的Web页(浏览时间超过规定门限或者访问频次超过     

数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用设计

提出了基于数据挖掘的电子商务推荐系统的设计。     

企业级智能知识搜索与推荐系统方案设计

大型企业的业务数据往往以非结构化形式存储在多个系统中,如何在这些海量数据中精准搜索到所需的知识成为企业迫切需要解决的问题。文章将介绍一种融合智能采集、整理、索引、检索、分析以及推送数据的系统设计方案,解决了企业跨系统检索的难题,提高了企业的数据利用率。     

一种基于Web服务的网页智能推荐方法

提出了一种基于Web服务的智能网页推荐系统,该系统使用了基于ItemtoItem的协同过滤算法,并通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐系统的有效性。     

一个基于Agent的个性化推荐系统

目前的推荐系统有基于文本过滤、基于协同过滤、基于Web挖掘等多种类型,但都只适用于某个应用领域,难以满足推荐应用的多种推荐需求。引入网络智能的思想,利用多Agent（智能代理）技术提出了一个基于Agent的个性化推荐系统架构——ABPRS。该推荐系统能满足多种推荐需求,在用户看来网络具有一定智能。     

电子商务个性化推荐系统的构建

针对电子商务环境下,客户需求日趋差别化,构建个性化推荐系统,进而阐述该系统的功能及工作流程,并具体分析系统的结构,旨在更为有效地为客户推荐其所需信息。     

基于多数据源和联合聚类的智能推荐

随着Internet的普及和电子商务的盛行,智能推荐系统也应运而生.协同推荐是目前公认为最好的一种推荐技术,但其存在着一些不足之处,如:稀疏性、可扩展性和冷启动问题.本文提出一种混合推荐技术来克服协同过滤的不足.首先,通过引入多个数据源对评价矩阵进行平滑填充来解决数据的稀疏性问题.其次,采用从用户和项目两方面进行联合聚类来提高系统的可扩展性和精度.实验结果证明,该方法在很大程度上较传统的协同过滤方法推荐精度高,且在线推荐的速度快.     

基于PHP&MYSQL的读者荐购系统构建研究

随着Web2.0技术的不断发展,网上图书荐购作为读者参与图书馆资源建设的重要方式得到了很大的发展,文章以读者荐购系统为研究对象,通过对广东省的部分高校读者荐购系统进行了调查分析,总结出了现有荐购系统存在的主要问题,并提出利用PHPMYSQL的技术构建新的荐购系统,同时对新荐购系统的框架结构,功能模块,及主要特色进行了论述。     

铁路智能运输系统(RITS)

介绍了铁路智能运输系统(RITS)的国内外研究、发展情况,最后提出了发展我国铁路智能运输系统的建议。     

数据挖掘技术与网上购物推荐系统

本文简单介绍了数据挖掘与网上购物推荐系统的概念,介绍了关联规则挖掘及聚类分析的定义,典型方法及其在网上购物推荐系统中的应用.     

基于社交网络的信息推荐系统

随着互联网的快速发展,从海量信息中获取感兴趣的信息越来越困难。推荐系统正是解决这一难题最热门的技术之一。数据稀疏性问题是当前推荐系统所面临的主要问题之一。为了缓解数据稀疏性的问题,本文借助社交网络,提出了一种融合用户社交网络的推荐算法,将用户在社交网络中的亲密度引入推荐系统。在实验部分,本文采用百度电影推荐算法创新大赛的数据集,设计实验验证了提出算法的有效性。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地缓解传统协同过滤算法面临的数据稀疏性问题,明显提高预测的准确性。     

基于Web挖掘的电子商务推荐系统应用研究

以Web挖掘在电子商务推荐系统中的应用为重点,设计一个基于Web挖掘的电子商务推荐系统应用框架,并详细的分析了它的组成部分.＃     

智能出卷测试系统的设计与实现

文章以笔者研制出版的`韩老师大学英语智能出卷测试系统'为例,探讨了智能出卷测试系统的设计要求、实现原理、使用价值等,尤其前瞻性地讨论了其在未来网络化教学环境中的应用.