基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐日益成为一个重要的研究课题。文章设计了一个基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统(WPIRS)。在WPIRS中,提出了推荐策略,在推荐策略中考虑针对不同类型的用户采用不同的推荐算法。根据用户是否有新颖信息的需求,WPIRS采用了两种推荐算法。     

基于动态用户画像的信息推荐研究

针对传统信息推荐方式精度偏低的问题,引入用户画像作为推荐基础,在深入研究文本分类和用户行为后,提出一种基于动态用户画像的推荐方法.该方法通过动态分析用户历史数据,预测用户的兴趣变化趋势,从而实现动态推荐.离线实验证明,该方法在预测用户偏好变化方面具有一定优势,相较于传统的基于标签的信息推荐,提高了推荐精度.     

基于分布式数据挖掘的电子商务推荐系统①

为解决电子商务推荐系统开放性、效率和精确度问题,给出了基于分布式数据挖掘的电子商务推荐系统(BDBRS)功能结构,提出了该系统的体系结构,然后介绍了BDBRS所应用的技术和BDBRS的设计与实现,最后描述了BDBRS的部分功能模块及人机界面,验证了BDBRS的正确性和本文研究的推荐算法在效率、精确度等方面的优越性。     

基于数据挖掘的移动广告个性化推荐研究

移动互联网目前已经成为当今最具潜力的市场之一,与此同时,移动广告作为一种新兴的网络营销模式也得以迅速发展起来。诸多企业已经把目标投放在移动广告市场这一领域。当前,移动广告主要利用传统的广告定位策略,通过应用程序展示触发客户需求并以此来进行传播,从而导致移动用户被动地接受一些并不感兴趣的广告内容,严重干扰了用户的正常使用,甚至会泄露用户的个人隐私。文中从分析用户个人的行为和如何定位用户的实时位置出发,研究基于移动互联网下广告个性化推荐策略,提出研究模型,开发基于用户位置和兴趣的实时广告推荐服务系统。     

基于Web的推荐系统数据挖掘算法分析

随着互联网的快速发展,人们接收的外界信息越来越多,如何在海量信息中获取有价值的信息,是互联网领域需要解决的重点问题。数据挖掘算法是一门跨学科的综合技术,能够从海量信息中提取人们需要的有用数据。将数据挖掘算法应用在实际中,能够起到一定的应用效果,其涉及了一个非常重要的知识点——推荐系统。基于此,重点介绍Web下推荐系统数据挖掘算法的具体应用过程,结合关联规则和聚类算法,提高推荐系统的准确性。     

基于数据挖掘技术的高校图书馆书籍推荐系统

数据挖掘技术在商业领域取得了瞩目的成绩,逐渐应用于社会各领域。文章借助数据挖掘技术优化高校图书馆书籍推荐系统,针对高校图书馆流通数据挖掘的实际需求,分析数据挖掘技术及相关算法设计,并设计推荐系统的总体架构和推荐服务实现的技术方法,为高校图书馆主动提供推荐服务提供参考。     

数据挖掘在选课推荐中的研究

在当代大学教育中,学生选课系统中存在的缺乏个性化课程推荐、选课效率较低的问题,本文针对这个问题结合数据挖掘技术对选课建立了选课推荐系统模型,使得学生在选课中有更多的参考,在一定程度上减少了学生选课的盲目性。     

个性化新闻推荐系统研究综述及探讨

随着新闻媒体技术的快速发展,网络新闻数量呈指数级增长。为了解决网络信息过载的问题,个性化新闻推荐扮演着极其关键的角色。它通过学习用户的浏览行为、兴趣爱好等信息,主动为用户提供感兴趣的新闻,从而提高用户的阅读体验。个性化新闻推荐逐渐成为新闻领域及计算机科学领域的研究热点和实践难题,业界专家已提出多种推荐算法用于提高推荐系统的性能。本文系统阐述个性化新闻推荐的国内外最新研究现状和进展,首先,简要介绍新闻推荐系统的架构,并对新闻推荐系统中核心推荐算法和常用评价指标进行研究。虽然个性化新闻推荐给用户带来很好的体验,但是潜移默化中也给用户带来很多未知的影响。跟其他新闻推荐综述不同的是,本文还结合新闻媒体专业研究了当前新闻推荐系统对用户行为产生的影响及面临的问题。最后,根据当前遇到的问题提出个性化新闻推荐的研究方向及未来工作重点。     

一个基于VSM的个性化信息推荐系统

为了帮助用户从Internet上方便地获得信息，针对Proxy用户环境设计了一个信息推荐系统。先通过Proxy日志挖掘获得用户兴趣，再根据向量空间模型为用户生成兴趣特征，并据此对用户进行信息推荐。系统通过服务评估和反馈来保证信息推荐的质量。     

基于数据挖掘技术的电子商务旅游线路推荐系统

近年来,电子商务推荐系统趋于成熟,并得到了广泛的应用.电子商务旅游线路推荐系统,能够在信息数据分析的基础上,实现个性化的旅游线路设计.在具体的推荐系统设计中需要处理好实时性与精度这对矛盾,基于数据挖掘技术的电子商务旅游线路推荐系统,运用关联规则算法,获得各个景点之间的关联关系,能够实现较为理想的旅游线路推荐效果.     

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。     

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。     

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.     

个性化广告推荐系统及其应用研究

近年来,随着互联网及智能移动设备的发展和普及,丰富了广告的推送方式和投放平台.但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求,导致用户对广告产生抵触情绪,给广告推送带来极大的挑战.个性化广告推荐系统作为应对这些挑战的有效手段,成为个性化服务领域的研究热点之一.个性化广告推荐系统获取用户兴趣偏好,利用多种个性化广告推荐...     

基于用户模式聚类的智能信息推荐算法

基于数据挖掘的智能信息推荐日益成为一个重要的研究课题。针对现有智能信息推荐算法存在的不足,提出了一种基于用户模式聚类的智能信息推荐算法（IRUMC）。该算法将相似的用户模式聚类到一起,生成用户聚类模式,然后将用户访问操作与用户聚类模式进行匹配,最后形成推荐集。它比较适合新用户、访问站点较少的用户和有新颖性信息需求的用户。实验结果表明,该算法是有效的。     

旅游服务智能推荐系统的研究与设计

本文根据旅游服务的特点,提出了一种综合信息检索、联机分析处理和数据挖掘等多种技术的旅游智能推荐系统。文章介绍了系统的主要功能及相关技术,针对系统的核心部分——数据挖掘处理模块,进行了详细的分析与设计。该系统能够根据用户需求提供智能化、个性化的旅游服务。     

数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用设计

一提到电子商务，人们首先想到的是网上购物和网上支付等具体问题，其实，电子商务的宗旨是提高效率，降低经营成本和开拓市场，主要精力要放在寻找用户，保留客户，这样设计一个高效，完全自动化的推荐系统，为客户提供个性化的服务就显得尤为重要，本文提出了基于数据挖掘的推荐系统的设计。     

基于多模信息融合的个性化推荐系统的研究

为了解决信息过载的问题,我们可以通过在用户和产品之间建立二元关系的方法,利用已经拥有的比较相似的关系或者选择过程,挖掘出各用户可能感兴趣的对像。目前解决信息过载问题最有效的工具就是个性化推荐,该文利用不同的推荐算法,简单介绍了协同过滤系统,基于内容的推荐系统,基于用户—产品二部图网络结构的推荐系统,混合推荐系统。并分析这些推荐系统的特点以及存在的缺陷,帮助读者了解这个研究领域。     

基于游客好奇心的旅游信息推荐系统

从庞大的旅游信息中筛选出针对游客兴趣的信息是当前旅游推荐系统有待解决的问题.针对以往兴趣推荐算法的缺陷,将游客好奇心作为参考特征,并将其转化为新颖度计算,利用Python语言开发了旅游信息推荐系统.该系统能够按照景点分类、游客信息自动计算出游客感兴趣的景点进行推荐.对比可知,相比三种主流的旅游信息推荐系统在推荐准确率、...     

基于用户行为及语义相关实时更新用户兴趣的推荐系统

在现有的推荐系统中,其用户兴趣模型都能够有效地表达出用户的兴趣,但在用户兴趣发生变化时却不能很好地调整用户兴趣模型,不能及时适应用户兴趣的动态变化。本文提出一种基于语义相关实时更新用户兴趣模型的推荐系统。该系统能够及时响应用户兴趣变化,从而改善了以往推荐系统对用户兴趣更新不及时所导致的推荐结果不够全面、准确的问题。实验表明该系统能够准确表达用户兴趣,特别是在用户兴趣发生变化时比以往系统具有更高的准确性。