推荐系统架构设计研究

推荐系统作为时下流行的系统有着非常广阔的应用场景,当前各大平台都基本穿插着推荐系统的应用,从主流的电商平台到社交平台、视频平台等多个领域,商品推荐、用户和内容推荐、视频推荐等都属于推荐系统的范畴,基于如此大的用户群体,如何保证在用户量不断激增的情况系统的高可用性是推荐系统需要思考的问题。     

基于移动场景的复合推荐系统设计

本文将移动场景引入高校图书馆阅读推荐服务,在设计了适合移动场景阅读推荐的资源提供单元、阅读推荐单元、用户体验单元和推荐算法单元等四个系统单元的基础上,探讨了用户行为数据、用户场景数据和复合数据推荐的三个系统功能,最后,将移动场景的引入感知、社会网络关系、情感体验以及引入认知等四要素融入阅读推荐系统中并重新构建了阅读推荐...     

面向科技文献的精准推荐引擎研究

随着科技领域数据的快速增长,研究人员对科研信息的获取需求已不仅限于传统的单一式阅读,如何使用当下流行的推荐技术挖掘用户特征和内容特征中丰富的隐含信息,实现海量科技信息的个性化精准发现,并打造复杂场景下的混合推荐已成为推荐系统研究领域的重要方向。文中面向科技文献领域的精准推荐引擎设计与应用,对精准推荐引擎的研究现状进行了概述,并阐述了精准推荐引擎系统的运行流程、技术架构、关键技术,为面向科技文献的精准推荐引擎的设计和工程实现提供重要参考。     

基于大数据分析的新媒体用户画像构建及应用——以第一财经为例

第一财经根据财经媒体特点,自主设计并构建了集用户行为分析、用户画像、精准运营推送于一体的用户系统。本文以第一财经用户系统为例,分别对用户画像系统的架构设计、算法模型、数据可视化、应用场景等问题进行深入阐述。     

珠峰云App智能推荐的设计与实现

西藏广播电视台珠峰云App是集资讯、音视频、广播电视、网络直播于一体的汉藏双语手机客户端。本文以珠峰云App建设为例,阐述结合人工智能、大数据等技术的智能推荐系统的设计与实现。     

基于大数据AI算法的IPTV推荐场景应用

北京IPTV智能推荐系统项目以现有北京IPTV用户的收视/订购行为数据和海量北京IPTV节目内容数据为基础，采用深度机器学习、自然语言处理等大数据AI人工智能算法和多维度分析推荐方法，根据机器训练数据和推荐结果反馈数据，不断优化北京IPTV大数据智能推荐系统策略及相关算法模型，以满足北京IPTV业务各个用户场景对智能推荐的要求，目标是实现提升北京IPTV各项核心业务指标。本文主要论述人工智能算法在北京IPTV业务应用中的思路和系统设计方案。     

广电智能推荐标签系统优化策略研究

智能推荐系统结合人工策划和算法驱动,从“人找内容”升级到“内容找人”,为用户提供个性化精准推荐。标签分类在智能推荐中至关重要,但仍存在多样性、模糊性和垃圾标签等问题。本文致力于深入研究广电智能推荐标签系统中标签分类的优化,充分借鉴国内外经验,考虑影视剧内容及本质,提供高效、精准的内容推荐,以推动传统广播电视向智能化转变。     

基于对比学习的图书推荐系统冷启动研究

随着互联网时代的发展,图书零售线上占比越来越多,图书推荐系统应运而生。在推荐系统中,推荐纯冷启动项目是一个长期存在的问题。在没有任何关于冷启动项目的历史交互情况下,协作过滤(CF)方案不能利用协同信号来推断用户对这些图书的偏好。为了解决这个问题,已经进行了广泛的研究,如将图书辅助信息(内容特征等)纳入CF方案。但是由于很少探索内容特征和协作嵌入之间的关系,导致冷启动推荐性能并不理想。在本文中,重新定义了冷启动项目的表示学习,设计了一个基于对比学习的新目标函数,并提出了一个基于对比学习的冷启动推荐框架。具体来说,该框架由对比对组织、对比嵌入和对比优化三个模块组成,允许在内容表示中为热启动项和冷启动项保留协作信号。通过在2个可公开访问的数据集上进行的广泛实验,观察到提出的对比学习冷启动框架在热启动和冷启动场景中都比最先进的方法取得了显著改进。     

基于个性化推荐的移动新媒体资讯云平台方案探讨

个性化推荐决定着移动媒体资讯信息的过滤和分发.从个性化推荐入手,剖析推荐系统的运作过程,指出个性化新闻推荐是人机交互的结果.提供一种通过订阅关键词实现针对移动互联网用户的个性化搜索结果推荐系统和方法.用户可在输入框中输入任意关键词或选择系统计算出的关键词,使用搜索引擎去源信息索引库中进行搜索,结合用户所关注的语义标签特征或领域,按照时间顺序进行倒序排列展示,并将结果以多种方式下发给用户,实现个性化搜索结果精准推荐.     

智能新媒体音频推荐系统设计与实现

为解决新媒体时代用户面临的音频信息过载和内容选择困难问题,设计一种智能新媒体音频推荐系统。首先,分析智能音频推荐系统的框架,探讨其关键组成部分和工作原理。其次,分析基于协同过滤的音频推荐方法。最后,构建相应的系统原型,并进行系统性能测试。     

浅谈推荐技术在交互电视领域中的应用(上)

本文主要介绍了推荐技术的定义及组成要素,重点对主流推荐算法进行了分类,对基于关联规则的推荐、基于内容的推荐、协同过滤推荐的算法思想及实现思路进行了分析和比较,总结了常用推荐算法的优势及局限性.最后,结合广播电视双向互动业务节目推荐应用场景,提出了几种主流推荐方法的应用思路及优劣势分析.     

基于Android的推荐阅读系统设计

移动互联网的发展和智能手机的普及,彻底改变了人们的阅读习惯,帮助人们获取最有效的阅读资讯成为当今的研究热点之一.本文使用基于标签和评分的协同过滤算法(UTR-CF),设计并实现了基于Android的个性化推荐阅读系统.系统分为服务端和客户端,服务端定时从豆瓣读书爬取图书信息,根据图书的评分和标签、用户图书标签,采用基于标签和评分的协同过滤推荐技术实现个性化推荐;客户端展示用户感兴趣的推荐结果,并将设置的图书标签、评分上传到服务端.经测试,该系统能为用户提供快速、准确的个性化阅读需求.     

基于DeepFM的校准游戏推荐系统研究

针对传统推荐模型只能提取低阶特征,不能挖掘高阶组合特征,且推荐结果往往没有考虑到Bias的问题,本文提出一种适用于游戏推荐场景的基于DeepFM的校准游戏推荐方法.此方法充分发挥了DeepFM能够挖掘低阶和高阶特征的能力,利用Steam平台的数据集训练优化模型,并进行了测试验证,同时还运用校准推荐对结果进行去偏得到最后...     

基于Spark的实时情境推荐系统关键技术研究

随着移动互联网的飞速发展,人们面临的信息过载的问题日益严重,大数据场景下对用户的推荐面临着巨大困难。为了解决推荐时效性、准确度、大数据量,提出了一种基于Spark的实时情境推荐算法。该算法在协同过滤的基础上融合了情境过滤,以Kafka作为实时消息收发器,以Spark Streaming来处理实时流数据,增强了算法的准确性和时效性。实验证明,该算法和传统协同过滤算法相比,准确率和时效性更高,且在大数据场景下更有优势。     

基于自编码器的影片个性化推荐模型研究

为了解决互联网电视更精确、更全面的内容个性化推荐需求,将自编码器模型应用于影片个性化推荐,主要形式为Top-N推荐。文章介绍了自编码器及其变种--降噪自编码器和协同降噪自编码器,详细说明了各自的模型结构和特性,提出了对自编码器模型进行优化的方法。通过对三种自编码器模型在公开数据集上的表现进行研究,得出了对于超参数选取、模型选择方面的结论,为个性化推荐场景的实际应用提供了重要参考依据。     

科技项目评审专家推荐系统模型

针对科技项目评审专家的准确遴选问题,提出一种混合推荐系统模型。该模型在文本信息分词的基础上,运用TF—IDF算法进行关键词的提取、权重计算及筛选,分别建立科技项目和评审专家的向量空间模型,并基于专家信息建立专家评分数学模型。最后提出一种内容推荐、协作过滤推荐及专家评分加权因子相融合的混合推荐算法。实验结果表明,该推荐模型能有效地进行评审专家推荐。     

城市出租车出行推荐系统的研究

当今社会,互联网行业蓬勃发展,使得网络上信息过载,于是推荐问题越来越受到重视,出租车出行的推荐也是近几年的研究热点之一。本文分析了出租车出行推荐的背景以及推荐系统的发展,分析了移动推荐系统的复杂性,并将出租车出行推荐抽象成移动序列推荐的问题,给出了相应的解决方案。     

智能推荐在江苏IPTV业务中的应用与实践

在IPTV产品运营场景中,如何应用智能推荐赋能业务增长,是行业运营者非常关注的热点.本文以江苏广播电视总台IPTV智能推荐应用实践为例,介绍了智能推荐系统的设计与应用情况,并对系统技术架构及关键技术的实现进行了详细阐述.     

基于环境因素和移动互联网的个性化推荐系统

为解决信息激增给用户带来的信息选择难题,帮助用户节约查找和筛选信息的时间和精力,利用移动互联网环境下用户信息具有位置化和兴趣动态性等特点,提出并实现了基于位置和环境的移动互联网个性化推荐系统。建立了基于环境因素的多维度动态兴趣模型,通过对利用资讯信息的位置化和环境化处理建立了基于环境因素的信息特征模型。在兴趣模型和信息模型的基础上提出基于环境和位置的个性化推荐框架,并给出系统的实现架构。     

营销与网络推荐系统

随着诸如Amazoncom．Netflix等的成功，推荐系统作为一种营销工具正被越来越多的营销者所重视。本文通过界定推荐系统的含义，论述推荐系统产生的背景，说明推荐系统对消费者和营销者带来的影响。以希望能够帮助了解推荐系统并使其得到进一步的重视。