基于大数据的电商数据信息智能推荐服务及应用研究

随着大数据技术、5G移动网络、物联网和人工智能技术的快速发展,移动互联网和智能手机的普及,数据信息出现了过载现象,如何将数据信息有效地实现智能推荐已成为当前人工智能和大数据领域研究的重点。通过对大数据和电商数据信息智能推荐以及电子商务的概念进行梳理,给出了基于大数据的电商数据信息智能推荐服务及应用系统架构,使大数据在电商领域的应用价值得到了充分体现,对电子商务的进一步发展起到了推动作用。     

知识驱动的推荐系统：现状与展望

个性化推荐系统能够根据用户的个性化偏好和需要,自动、快速、精准地为用户提供其所需的互联网资源,已成为当今大数据时代应用最广泛的信息检索系统,具有巨大的商业应用价值。近年来,随着互联网海量数据的激增,人工智能技术的快速发展与普及,以知识图谱为代表的大数据知识工程日益受到学界和业界的高度关注,也有力地推动推荐系统和个性化推荐技术也迈入到知识驱动与赋能的发展阶段。将知识图谱中蕴含的丰富知识作为有用的辅助信息引入推荐系统,不仅能够有效应对数据稀疏、语义失配等传统推荐系统难以避免的问题,还能帮助推荐系统产生多样化、可解释的推荐结果,并更好地完成跨领域推荐、序列化推荐等具有挑战性的推荐任务,从而提升各类实际推荐场景中的用户满意度。本文将现有融入知识图谱的各种推荐模型按其采用的推荐算法与面向的推荐场景不同进行分类,构建科学、合理的分类体系。其中,按照推荐方法的不同,划分出基于特征表示的和基于图结构的两大类推荐模型;按推荐场景划分,特别关注多样化推荐、可解释推荐、序列化推荐与跨领域推荐。然后,我们在各类推荐模型中分别选取代表性的研究工作进行介绍,还简要对比了各个模型的特点与优劣。此外,本文还结合当下人工智能技术和应用的发展趋势,展望了认知智能推荐系统的发展前景,具体包括融合多模态知识的推荐系统,具有常识理解能力的推荐系统,以及解说式、劝说式、抗辩式推荐系统。本文的综述内容和展望可作为推荐系统未来研究方向的有益参考。     

基于MyMediaLite平台的推荐方法探究

推荐系统是互联网和电子商务的产物。它是建立在对海量数据训练的基础上的一种智能平台,能够向顾客提供个性化的信息服务和决策。随着电子商务大数据的高速发展,推荐系统正逐渐成为学术界的研究热点之一。针对推荐系统理论性强、内容抽象的特点,本文介绍了以MyMediaLite为平台的个性化推荐实践方案,并详细阐述了其具体的实施过程。通过介绍MyMediaLite的系统结构框架,以及分析基于MyMedia Lite的实验过程,为研究者使用MyMediaLite推荐系统库进行算法研究奠定了基础。     

基于Hadoop 的标签推荐系统设计

个性化推荐技术的发展有利于解决互联网海量数据信息过载问题。本文在了解分布式处理架构的特点的基 础上,提出了基于Hadoop 构建标签推荐系统方案。采用基于MapReduce 模型实现的算法具有较高的伸缩性和性能,能高效 地进行离线数据分析。     

基于云计算技术的个性化推荐系统

传统的协同过滤推荐技术在大数据环境下存在一定的不足。针对该问题,提出了一种基于云计算技术的个性化推荐方法：将大数据集和推荐计算分解到多台计算机上并行处理。在对经典ItemCF算法MapReduce化后,建立了一个基于Hadoop开源框架的并行推荐引擎,并通过在已商用的英语训练平台上进行学习推荐工作验证了该系统的有效性。实验结果表明,在集群中使用云计算技术处理海量数据,可以大大提高推荐系统的可扩展性。     

基于Web平台的学习资源个性化推荐研究

随着互联网技术的发展和大数据时代的来临,在线学习平台凭借丰富开放的信息资源、随时随地可以自主学习等优势受到了普遍关注。但随之也产生了信息过载问题,学生在海量信息中很难找到合适的资源,为此个性化推荐应运而生。作为当前解决信息过载最有效的工具之一,个性化推荐技术在过去的几十年里取得了长足的进步。主要对个性化推荐研究现状、关键技术进行了详细阐述,并展望未来的发展趋势。     

智慧教育研究现状与发展趋势

当前,以大数据分析、人工智能等信息技术为支撑的智慧教育模式已成教育信息化发展的趋势,也成为学术界热点的研究方向.首先,对教学行为、海量知识资源2类教育大数据的挖掘技术进行调研分析;其次,重点论述了导学、推荐、答疑、评价等教学环节中的4项关键技术,包括学习路径生成与导航、学习者画像与个性化推荐、智能在线答疑以及精细化评测,进而对比分析了国内外主流的智慧教育平台;最后,探讨了当前智慧教育研究的局限性,总结出在线智能学习助手、学习者智能评估、网络化群体认知、因果关系发现等智慧教育的研究发展方向.     

基于语义嵌入模型与交易信息的智能合约自动分类系统

作为区块链技术的一个突破性扩展,智能合约允许用户在区块链上实现个性化的代码逻辑从而使得区块链技术更加的简单易用.在智能合约代码信息迅速增长的背景下,如何管理和组织海量智能合约代码变得更具挑战性.基于人工智能技术的代码分类系统能根据代码的文本信息自动分门别类,从而更好地帮助人们管理和组织代码的信息.本文以Ethereum平台上的智能合约为例,鉴于词嵌入模型可以捕获代码的语义信息,提出一种基于词嵌入模型的智能合约分类系统.另外,每一个智能合约都关联着一系列交易,我们又通过智能合约的交易信息来更深入地了解智能合约的逻辑行为.据我们所知,本文是对智能合约代码自动分类问题的首次研究尝试.测试结果显示该系统具有较为令人满意的分类性能.     

基于协同过滤算法的微信小程序智能助手

随着信息技术和网络的不断迅猛发展,互联网的信息资源急剧增长.信息过载问题促进了个性化推荐技术发展.协同过滤算法通过在用户和信息之间建立联系,被广泛应用于电子商务各个领域.本文提出通过利用微信小程序来获取用户的个性化信息数据,并且通过协同过滤算法,为用户设计的微信小程序智能助手,能够为用户推荐符合用户个性化的生活服务信息.在本文中,介绍了智能助手的设计方法,并详细介绍了系统的功能和个性化推荐功能的实现.     

物联网与大数据技术在油田中的融合应用

油气生产过程中产生了大量实时数据,逐年积累形成海量的历史数据,而这些海量数据的价值未能得到充分挖掘。为了充分挖掘这些信息,文章设计了油气生产物联网与大数据技术融合系统。该系统架构将分布式存储、分布式计算和数据智能分析等技术,应用在油气生产过程的数字孪生、注水系统智能化和油井工况实时诊断等。大港某油田的应用表明,设计系统的实际效果良好。