《美的呵护——网上化妆品信息筛选及推荐系统》的功能实现

本文主要对《美的呵护——网上化妆品信息筛选及推荐系统》中会员的注册和登陆、留言板的设计、产品推荐、信息的更新和管理、皮肤测试、模糊搜索等功能的实现进行详细地介绍。主要包括网站与数据库的链接,动态网页的设计,前台管理和后台管理的链接等。     

《美的呵护——网上化妆品言息筛选及推荐系统》的功能实现

本文主要对《美的呵护——网上化妆品信息筛选及推荐系统》中会员的注册和登陆、留言板的设计、产品推荐、信息的更新和管理、皮肤测试、模糊搜索等功能的实现进行详细地介绍。主要包括网站与数据库的链接,动态网页的设计,     

《计算机组成原理》网上学习系统的设计与实现

《计算机组成原理》是计算机专业最重要的专业基础课程之一,其教学目的是使学生掌握计算机基本组成原理、计算机硬件设备的结构、工作原理、应用方法等方面的知识和技能。建立《计算机组成原理》网上学习系统,是为了让计算机专业的学生更好的学习。     

基于Mahout的图书推荐系统的设计与实现

为了让用户快速地寻找到自己需要的书籍,文章阐述了一种基于Mahout的图书推荐系统的设计与实现。该系统主要使用Taste引擎来构建用户偏好,使用基于项目的协同协同过滤算法计算物品和物品之间的相似度,向目标用户进行推荐。系统采用分层设计,易于开发和维护,稳定性强,有利于对用户兴趣度的后续数据挖掘研究。     

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。     

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。     

基于数据挖掘的移动用户个性化推荐系统研究与设计

通过数据挖掘方法提取用户感兴趣的资源信息,可以实现移动用户的个性化推荐。在此设计基于数据挖掘的移动用户个性化推荐系统,构建移动用户个性化推荐的评价指标体系,通过自适应学习控制进行资源池数据挖掘,采用虚拟仪器软件结构设计方法设计移动用户的个性化推荐系统的底层函数库,对移动用户个性化推荐系统的I/O接口进行软件设计,设计个性化推荐系统的程序驱动和底层函数库,实现移动用户个性化推荐系统的软件的优化设计。实验结果表明,该系统进行资源池中的数据挖掘和移动用户的个性化推荐,数据关联属性的匹配度较高,提高了推荐的准确性和关联性,系统可靠稳定。     

电子书店及其推荐系统模型的设计

电子商务之父杰夫·贝索斯缔造了全球最大的互联网书店亚马逊网络购物中心后,电子书店的高收益、低成本、方便、可靠的优势,成为图书行业经营的新模式。国内当当网、上海书城、卓越亚马逊等都成为网上售书的先行者与成功者。电子书店的设计及网络营销策略成为行业研究者的热门问题,设计完善的平台及商品推荐系统对平台的运作和达到销售目标至关重要。本文主要研究了电子书店及推荐系统设计及实现技术。     

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。     

《宝贝回家计划——丢失儿童在线寻找系统》的设计与制作

宝贝回家计划是一个综合了信息发布、在线咨询等多功能浏览的在线寻人网站,是服务于大众的,因此网站的设计理念是:友好、交互、有效。本网站在vs2010开发环境下设计,不仅到考虑客户需求,而且在网站的外观设计方面,综合考虑网站的设计流程、网页的布局等因素。使得网站的性能与外观感受能够相得益彰。     

基于HTML5的校园食谱推荐系统的设计与实现

如今人们越来越重视饮食健康,而由于学生的学习繁忙又无暇过多研究考虑饮食搭配问题或咨询专业的营养师,因此对于快捷、方便、准确、有效的食谱推荐系统的需求越来越强烈。为了解决以上问题,本文提出了一种基于HTML5的校园食谱推荐系统的设计方案,并完成了该系统的软件设计与实现。本系统利用HTML5、Java、mySQL数据库等技术,结合营养学相关理论,实现了一个食谱推荐系统。实验结果表明,该系统具有操作简单,功能完备,具有一定的实用价值。     

基于协同过滤推荐技术的作业资源个性化推荐系统的设计与研究

个性化推荐系统在电子商务领域已经获得成功应用。受其研究领域中相关研究启发,我们尝试在作业资源管理系统中引入协同过滤推荐算法,对协同过滤算法的工作原理、实现方法和存在问题等进行阐述和分析,并提出对存在问题的改进策略。将优化后的推荐技术融入到作业管理的整个流程中去,设计了基于协同过滤技术的作业资源推荐系统的理论模型,并结合作业流程详细说明推荐的实现过程。     

基于云计算的视频推荐系统的设计

通过对现有视频网站的调查研究,发现大部分都存在信息过载的问题。所以对视频网站来说拥有推荐系统是有必要的。通过对现有视频推荐系统的分析研究,利用开源云计算技术—Hadoop,及其部分相关组件Hive、Hbase等,设计了一种基于云计算的个性化视频推荐系统,此系统仅适用于以专业视频为主的网站。     

适用于校园网的视频推荐系统的设计与实现

针对校园网P2P视频分享的特点,对校园网络视频推荐FP-CNVR(campus network video recommendation based on FP-growth)系统进行原型设计与实现。提出了基于顾客细分思想的数据预处理方法CS-DP(data preprocessing based on customer segmentation),并对所使用的FP-growth算法中FP树的结构做出了优化。实验表明,与传统推荐系统相比,引进了CS-DP方法的FP-CNVR系统的推荐结果类型更为丰富,推荐结果的召回率提高了一半并保持了准确率基本稳定。     

《激光与红外》网上稿件处理系统开通试运行

为进一步规范管理流程，提高工作效率，更好地为各界朋友服务。自2007年1月1日起，本刊网络稿件处理系统正式开通，目前处于试运行阶段。通过本系统可以实现在线投稿、在线查稿、在线返修稿、在线审稿、在线编辑、在线订阅等功能，并以邮箱、在线信息和手机短信等方式实时交流。     

一种光耦高低温在线筛选方法的提出与验证

该文结合光耦合器的特点,提出了一种光耦高低温在线筛选的方法,明确了在线筛选的工作原理和测试方法,并通过试验验证有效,为后续持续改善提供了思路。     

大数据背景下推荐系统的设计与应用分析

随着大数据技术的发展,近些年来,人们也将视野转入到了推荐系统领域.在大数据这一背景下,网络可以用个性化的推荐系统给人们推荐他们喜欢的视频和商品.本文主要阐述了个性化推荐系统的大数据特点,以及个性化推荐系统的主要内容,进一步提出个性化推荐系统的应用途径,以期为我国的网络信息领域做出一定的贡献.     

面向财经资讯的混合推荐系统研究与实践

财经资讯作为媒体内容服务的垂直细分,在推荐系统设计中需要充分考虑其内容特点及应用场景。本文以第一财经推荐系统为例,从推荐算法的选择、系统架构设计、业务场景适配等多个方面,对财经资讯的混合推荐系统的设计与实现进行了全面阐述。     

基于大数据挖掘技术的IPTV智能推荐系统的设计与实现

智能推荐是目前IPTV互联网电视的一个新兴功能,智能推荐的使用能够大大提升用户的使用感受,并快速找到符合用户需求的内容。本文利用大数据挖掘技术搭建计算模型,通过采集用户的行为数据进行数据治理和数据分析,从而实现不同用户收视需求的适配、媒资内容的适配以及栏目位的适配,经过不断优化算法,实现持续推荐合适的媒资内容。