个性化推荐系统用户兴趣建模方式的研究

用户兴趣模型是推荐系统产生个性化推荐的主要知识源,是实现个性化推荐的关键．针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现过程中的一个重要环节,本文从高校就业网站用户对象的特点出发,提出了一种将用户显性兴趣与隐性兴趣相结合的动态建模方法,此方法能有效的为用户对象进行推荐。     

基于隐马尔可夫模型的在线视频个性化推荐研究

基于隐马尔科夫模型的个性化推荐系统,通过对模型进行三个层级的推荐设计,采用逐层递进的方式来实现个性化推荐目标。并且每个推荐层级针对不同的用户群体。对目标用户的历史观看记录中存在的兴趣关键词加权处理,以及建立用户兴趣时间转移阈值,推荐给资深用户最可能感兴趣的在线视频内容的方法,完成资深用户的个性化推荐目标。     

OTA系统中的个性化应用推荐系统研究

本文首先提出了OTA全新的个性化应用推荐系统模型,然后对移动用户下载使用与兴趣之间的关联作了讨论与分析,并给出了算法,最后对个性化推荐的两种常见实现方法,即聚类分析与关联规则进行了讨论,给出了OTA系统中的个性化应用推荐引擎的设计思路与实现算法.     

个性化跨域推荐系统中的用户隐私保护研究综述

为了更加准确地在跨域推荐系统中完成信息特征提取,并以此解决跨域推荐系统运行中出现的安全问题,促进用户隐私保护工作质量提升,防止形成“数据孤岛”问题。本文研究通过综述的方式,异构了信息网络,用于完成用户数据特征的提取工作,并在个性化跨域推荐系统之中加入了实时性因素,促进推荐系统的准确性得到进一步提升,希望借此为相关技术人员提供参考。     

基于深度学习的个性化推荐模型应用

随着信息技术的进步,推荐系统被广泛应用于购物以及新闻等网站门户中,通过分析用户的行为,得出用户兴趣偏向,进而对用户推荐相关信息,以吸引用户的注意。同时深度学习理论与技术的完善,更多复杂的模型被提出,在计算机视觉、语言理解等方面有着广泛的应用。将深度学习技术应用于推荐系统,能够更加充分的融合用户社会属性等方面信息,生成个性化的推荐,使得推荐质量得到较大提升。     

基于IPTV用户行为数据的个性化推荐系统的设计与实现

本文主要研究个性化推荐系统在新媒体行业的应用,通过对数据类型分类,设计联系用户和物品的评测模型,再利用数据采集架构采集用户行为数据,并用协同过滤算法得出推荐结果,解决了在IPTV领域用户量大、资源相对变化慢的个性化推荐问题;针对个性化推荐系统存在的问题,研究行业内相关成果,对个性化推荐系统的发展做出了展望,并对接下来的工作做了安排和计划.     

基于用户画像的课程学习视频推荐系统研究与设计

文章面向在线教育,研究并设计一种课程学习视频的推荐系统。由于线上学习资源冗杂繁多,且缺乏规范化构建和系统化管理,学习者难以精准获取满足其个性化需求的课程学习视频。文章通过数据挖掘技术获取用户数据后构建用户画像并进行相似用户群体识别,再利用推荐算法实现课程学习视频与用户之间的精准匹配。实验结果表明,该文推荐系统可以有效解决人们在选择学习资源时产生的“信息迷航”和“信息过载”等问题,能够有效满足用户个性化学习需求并为用户提供个性化学习路线。     

基于用户特征的高校图书馆个性化图书推荐研究

文章从理论上探讨了高校图书馆开展用户特征研究和个性化图书推荐的必要性和紧迫性,指出图书馆针对不同用户群体开展个性化图书推荐的策略,以及图书馆在其中承担的责任和作用。     

个性化搜索引擎中用户协作推荐算法的研究

个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点,文章综合内容过滤和协作过滤两种技术的优点,给出了一种个性化搜索引擎系统的体系结构,并在此基础上提出了用户协作推荐算法.模拟实验表明,该结构和算法能够有效地推荐出与用户意图相关的信息,并且具有良好的可适应性.     

适应用户需求进化的个性化信息服务模型

 针对个性化信息服务难以有效适应用户需求变化的问题,从行为动机角度分析了需求变化的原因.基于"马斯洛需求层次论"设计了分析信息类别与信息行为所对应需求层次的机制,进而提出了面向行为动机的个性化信息服务模型.通过分析用户行为记录,模型有选择性得将候选推荐内容多样化,通过监测用户反馈,判定其需求变化趋势并主动做出适应.实验结果表明,利用模型优化后的个性化信息服务系统对用户需求变化的适应能力得到有效提高.     

基于用户行为的网站推荐系统模型

网上营销的难点是如何寻找潜在客户。识别用户行为是一个复杂的过程,建议采用二维模型来寻找相关的项目,然后推荐给用户。但太多不相干的建议转化为用户信息过载问题。本研究的目的是在每个维度中找出已被用户搜索的项目／对象,最受好评的每个维度中的项目可给予建议。要做到这一点,我们采用张量,它可以有效地模拟多维Web日志中的用户搜索数据,然后确定在每一个搜索维度上的用户模型。所有的评估均基于真实数据集,这清晰地显示出比其他广泛使用的向量和矩阵方法的有效性。     

LTE系统中用户安全研究

介绍了LTE系统安全的主要内容,描述了UMTS AKA和EAP AKA的工作流程,分析了LTE密钥体系结构以及密钥与信息流之间的对应关系.     

个性化推荐系统安全防护研究

近年来,个性化推荐系统作为电子商务技术的一项重要研究内容,有效地解决了信息过载的问题,为用户提供了精准的个性化推荐服务并为厂商带来了更高的收益。但与此同时,随着数据规模的增大、用户信息数据重要性的提升,推荐系统安全问题开始受到广泛关注。个性化推荐系统如何保证用户数据安全,即使在恶意数据的干扰下仍能保证推荐系统的准确可靠亟待解决。文章就此,分析国内外的研究情况,首先介绍个性化推荐系统及其信任度的概念,明确了用户隐私数据安全对推荐系统的重要性;接着,介绍了常见的用户隐私数据保护策略;最后对推荐系统托攻击与其攻击检测算法进行归纳总结,并提出可供参考的解决方法。     

Research on Context-Awareness Mobile Tourism E-Commerce Personalized Recommendation Model

Journal of Signal Processing Systems - E-commerce personalized recommendation problem in social network based on context is of great realistic significance to users and merchants. Aiming at data...     

基于用户偏好的个性化Web服务优化策略

为满足Web用户的偏好需求与服务质量,提出一种用户偏好属性及用户满意度表示方法,并给出了相应的用户偏好函数和满意度函数,根据用户偏好的多维属性矢量,采用综合服务满意度对服务进行优化,该策略能反映用户的偏好,实现个性化服务,实验结果及与方法的比较表明,提出的优化策略能根据用户偏好的相对性实现个性化服务,并且具有更好的查准率与召回率性能.     

搜索引擎系统中个性化机制的研究

随着Internet的飞速发展，搜索引擎系统越来越成为信息检索领域中的研究热点，文章针对传统搜索引擎系统的缺点．设计了一种新型个性化搜索引擎系统的体系架构，能够针对不同用户提供不同的检索结果，并给出了系统中个性化机制的相关算法。模拟实验表明，该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度。并且具有良好的可适应性。