基于语义网的个性化学习资源推荐算法研究

本文为了使用户对学习资源个性化需求得到满足,提出了基于语义网的个性化学习资源推荐算法。首先,以用户浏览行为和评价得出用户感兴趣的学习资源。之后,以领域本体的概念间关系对不同用户评价学习资源集合的语义相似度进行计算,以相似度值对用户兴趣建好相似性分析,寻找相似兴趣的最近邻居,实现学习资源协同推荐。另外,将学习对象概念应用在学习资源管理中,使相似度计算复杂度得到降低。通过实验表示,此算法能够使学习资源推荐效果改善。     

基于算法推荐的个性化广告传播研究

随着信息技术的迅速发展和互联网的广泛应用,个性化广告已成为广告行业的发展趋势。随着大数据技术的快速发展,基于算法推荐的个性化广告推荐技术越来越受到人们的关注。文章探讨基于算法推荐的个性化广告传播技术,包括算法推荐的原理、算法的分类、算法的实现流程和效果评估等。     

智慧广电背景下电视内容个性化推荐算法研究

随着智能电视和互联网技术的迅猛发展,广播电视领域面临着诸多的机遇和挑战。传统的电视节目推荐方法基于固定时间表和广播频道,无法满足用户的个性化需求。本文研究了智慧广电背景下的电视内容个性化推荐算法,对电视内容个性化推荐、用户兴趣建模、内容特征提取和综合推荐算法等进行了论述,希望能够提升用户体验,增加广播电视节目观众和促进广电行业的发展。     

校园移动互联网业务个性化推荐算法研究

随着移动互联网技术的普及和移动互联业务的爆炸性增长,互联网业务个性化推荐技术日益受到重视,其中协同过滤算法是应用最为广泛的推荐算法之一,但是在校园移动互联网应用中,传统的协同过滤算法难以准确定位目标用户的最近邻,因此其推荐效果并不理想。本文将业务影响权重参数引入协同过滤算法中以便更加精确计算校园用户间的相似度,同时采用层次分析法（APH）确定权重数值,最后采用实际收集的数据进行算法仿真实验,结果表明该算法较传统协同过滤算法具有较好的推荐精度。     

移动阅读应用中的个性化在线推荐研究

移动阅读一般指使用手机或带有通信功能的电子书阅读器等终端进行的移动化、个人化的电子阅读行为,因其能够满足人们对深度阅读和浅度阅读的不同需求,近年来正在改变着人们的阅读方式和习惯.本文针对移动阅读应用,提出了一种基于内容和用户反馈流信息的个性化在线推荐方法,实验结果表明,该方法能够实时跟踪用户的兴趣变化,为用户提供个性化的信息推荐.     

基于个性化图书推荐的协同过滤算法

本文对基于个性化图书推荐的协同过滤算法的设计方案进行实验,目的是为证实在真实用户的多标准评估过程中怎样产生数据集,从而找到一种科学的算法。并通过图书推荐的应用案例来说明算法,以验证其是否有效。     

云计算环境下的学习资源个性化推荐技术研究

针对学习资源的个性化推荐,提出了一种基于用户影响关系的协同过滤推荐方法,使用传统协同过滤推荐采用的用户项目评分信息,通过挖掘用户时序交互评论和回复行为数据发现用户之间的相互影响关系,从而优化用户兴趣矩阵,在此基础上改善基于用户的协同过滤方法进行推荐。在数据集上的实验结果表明,通过利用用户之间时序交互行为数据,挖掘隐藏的用户影响关系信息可以有效提高预测的准确度。     

基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统设计与实现

当前,随着我国经济发展速度的不断加快,以及人们生活水平的显著提升,使得人们的个性化需求增多.同时,由于计算机技术与网络技术的发展,也致使众多娱乐与服务形式融入到网络之中,从而形成全新的网络化模式.而利用协同过滤算法所制定的电影个性化推荐系统,即是网络技术与计算机技术在电影服务中的成功应用.对此,本文简要阐述了个性化推荐的概念,并阐述出协同过滤算法的含义,进而,通过协同过滤算法,达成电影个性化推荐系统设计与实现的目标,并进行了运行试验,旨在为通过计算机技术与网络技术能够为人们提供更多的便利与服务,做出自己应有的贡献.     

基于混合智能的多Agent个性化信息推荐

在基于Agent的个性化网页推荐中，目前主要有两种过滤方法：基于内容的过滤和基于多Agent合作的过滤。在分析了单独使用这两种方法存在的不足之后，提出了基于改进蚁群算法的聚类分析建立用户模型的算法，并给出了结合两种方法优点的用户模型主动学习算法，最后给出了个性化信息推荐模型及相关算法。     

基于协同过滤的电子商务个性化推荐算法研究

采用基于使用者的协同过滤推荐算法进行电子商务个性化推荐,将获取的评价数据作为推荐算法的输入,根据使用者行为的相似性获取"最近邻居"集,统计其中各邻居对项目商品的评价分数,并以使用者对项目商品的评分形式和使用者关注度最高的多个项目商品推荐列表形式进行项目商品推荐。在获取"最近邻居"集的过程中,通过使用者特征集提升电子商务推荐系统推荐最近邻居的准确度,利用兴趣度随时间变化函数修正使用者评价矩阵,从使用者特性和兴趣两方面对协同过滤推荐算法进行个性化改进。研究结果表明,所提算法推荐项目商品所需时间始终低于对比算法,且采用该推荐算法后电子商务平台交易成功率由38.4%提升至87.2%。     

电子商务中基于客户偏好和情感评估的个性化推荐算法

在电子商务时代,在线客户评论已经成为一个普遍的和有价值的顾客和商人做商业决策的信息来源.基于情感评估发现潜在客户的偏好,提出了一种改进的协同过滤算法,并预测顾客对企业服务或产品未来的需求(统称为实体).具体而言,该方法包括3个主要步骤:层面情感评估、客户偏好挖掘和个性化推荐.首先,情感方面水平评估变换光学字符识别的结构化审查方面水平向量.第二,客户偏好挖掘使用向量从情感中提取层面特征词,并将极性分值分配给每个情感.最后,利用特征词和情感极性评分计算顾客偏好和顾客相似性.根据客户相似性生成服务和产品的个性化推荐.实验结果表明,该方法优于传统的协同过滤方法.     

一种基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法

文章提出稀疏矩阵划分的思想,对资源评分矩阵进行划分,缩小近邻搜索的范围和需要预测的资源数目,减少数据稀疏性,提高了个性化推荐算法的可扩展性。另外,分别讨论了采取分类和聚类的方法对稀疏矩阵进行划分。实验结果表明：基于稀疏矩阵划分的个性化推荐算法在算法性能上优于传统协同过滤算法。     

基于数据挖掘技术的图书馆个性化快速推荐算法研究

随着高校图书管理系统建设的不断发展,广大师生的图书借阅活动产生了大量的浏览数据。为了对以上借阅信息进行数据挖掘以便为读者提供更高水平的服务,提出一种基于数据挖掘技术的图书馆个性化快速推荐算法。首先对数据挖掘的主要方法和组织结构进行了介绍;然后对经典关联规则挖掘算法中的Apriori算法进行改进,提高了关联规则的运算效率;最后采用改进的Apriori算法对图书借阅历史数据进行关联分析,从而对读者做出个性化的推荐。实验结果表明,提出的图书馆个性化快速推荐算法具有较高的准确度和运行效率。     

个性化推荐系统研究

信息技术和互联网的迅猛发展把我们带进了信息过载的时代。海量信息的同时呈现,一方面增大了用户发现自己感兴趣信息的难度,另一方面也使得大量信息无法被一般用户获取。个性化推荐系统是目前解决信息过载问题最有效的工具。本文简单介绍了推荐系统的概念和组成要素,重点介绍了几种重要的推荐技术和个性化推荐系统的应用领域。     

基于本体的个性化信息推荐系统研究

本文从本体的概念出发,在分析传统信息推荐系统弊端的基础上,将本体与信息推荐系统融合,克服了传统信息推荐技术的不足之处,构建了基于本体的个性化信息推荐系统模型,使文档信息和用户模型的匹配成为了语义层次的匹配,以期能为提高信息推荐系统的精准度提供帮助。     

关于语义网的学习资源推荐算法研究

网络资源学习推荐算法是利用用户搜索提供的关键词和文档查询方式,来收集用户需求的学习资源集合及核心概念集合,根据概念间的关系分别对用户评价的学习资源集合语义相似度及核心概念间语义相似度进行计算,并以此相似度值来决定用户偏好的相似性,找到该偏好相似的最近邻居,以实现协同推荐学习资源。同时,应用学习对象概念来降低计算相似度的复杂性,并将此法用于计算语义网的学习资源推荐体系中,结果显示,此计算法能够改善资源推荐的效果,资源及新用户注册数量均显著增加。     

基于数据挖掘的个性化高校选课推荐算法研究

通过分析当前高等学校选课机制存在的不足,将数据挖掘技术引入学生选课环节,并建立基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统模型,使得学生能够科学地,并根据自己的所学专业,兴趣、学习程度,选择适合自己的课程、教师以及学习量,为学生有效地学习和个性发展提供机会。     

E-Learning系统的个性化推荐方法研究

以E-Learning系统建设为背景,通过采用文献查找、调查研究等方法探讨个性化推荐理论的内涵,并结合当前建设中的E-Learning系统,分析了目前常用的个性化推荐策略,并进行介绍比较和分析以后,总结经验,以应用于E-Learning系统的建设。提出适合于E-learning系统建设的个性化推荐策略:采用关联规则推荐策略和协同过滤技术,基于WEB技术建立一个虚拟学习系统,利用推荐算法,结合用户需求,将学习的资源、学习活动和学习策略进行整合,向用户推荐完整的满足用户需求的E-Learning学习方案。     

学习资源推荐算法在教学资源管理系统应用

本文分析了学习资源推荐算法在教学资源管理系统的总体设计,然后分析了学习资源推荐算法总体设计思路,最后介绍了推荐相似度的关键代码.