面向燃气具的用户个性化推荐模型

基于协同过滤推荐技术,构建了面向燃气具的用户个性化推荐模型。首先,根据用户注册信息与评分信息获取目标用户的相似用户以及偏好产品集;然后,根据目标用户的购买偏好确定产品的评价指标,并对偏好产品集进行评价。最后,通过算例分析证明了提出模型对燃气具个性化推荐的可行性和推荐结果的有效性。     

基于分类和关联规则的个性化产品推荐系统

提出了一种利用隐式简档记录和购物旧数据进行数据挖掘的个性化产品推荐系统,该系统有机地结合分类和关联的数据分析技术,为客户浏览访问信息和产品购买信息建立动态、实时、准确的产品推荐模型,利用模型提取出用户可能购买的产品信息并通过推荐系统采取适当的方式推荐给用户。试验表明该系统是高效的,且可广泛使用。     

基于用户行为聚类的个性化推荐算法

将介绍一种基于用户行为聚类的协同过滤推荐算法苛刻算法首先采用web日志和数据库记录的方法,将用户的行为记录下来,并将这些隐性的用户行为转化为显性的用户对项目评价;然后采用改进后的相似度计算方法计算用户之间的相似度;接着对用户进行聚类,将用户按照他们的行为自动地划分为若干个用户聚类簇;最后根据用户对最近邻居的评分来预测其对目标项目的评分,进而产生推荐。     

基于画像技术的大学生就业资源个性化推荐系统

随着高校毕业生数量增加,就业市场的竞争日益激烈,大学生就业成为社会关注的焦点。然而,当大学生面对众多就业资源时往往无从选择,容易迷失在繁杂的信息中。因此,设计一个基于画像技术的大学生就业资源个性化推荐系统具有重要意义。该系统能够根据大学生的个人画像信息,利用数据分析和推荐算法为其提供有针对性的就业资源,帮助大学生更好地匹配就业需求,提高就业成功率。     

基于多Agent的电子商务推荐系统研究与设计

采用多Agent的设计思想,对电子商务推荐系统的工作过程、总体结构、详细设计等进行分析研究,建立一个基于多Agent的电子商务个性化推荐系统模型,并分析改进三种较为常见的推荐算法。     

面向用户体验设计的科学博物馆用户接受智能互动式展览的影响因素研究

虚拟现实等新技术的广泛应用,使科学博物馆发展进入智能新时代,用户体验设计成为主流设计理念,使智能互动式展览成为科学博物馆进入智能新发展的重要表征。本研究基于统一技术采纳与使用第二代扩展模型理论,结合用户特点,对因变量和调节变量进行调整,提出科学博物馆智能互动式展览用户接受影响因素模型,探讨用户接受智能互动式展览的意愿及其影响因素。研究发现,绩效期望、努力期望、社会影响因素、促进因素、娱乐需求均对使用意愿有显著的正向影响;使用意愿对使用行为有显著的正向影响,并从有用性和易用性、社会影响、内容质量等方面提出了提升智能互动展览设计效果的相关建议。     

面向用户个性化需求的云服务商推荐

针对当前不具备专业知识的用户难以从海量云服务中选择满足其偏好的云服务商的问题，构建了满足用户需求偏好的云服务商推荐模型。该模型包括以下3部分：首先，从用户角度，通过模糊评价的方法确定并衡量用户对云服务的需求偏好；其次，从云服务商角度，通过模糊评价法和熵权法确定并衡量其满足用户需求的能力；最后，利用相似距离公式，将用户与候选服务商的相似性程度进行排序，向用户推荐最匹配的云服务商。算例结果表明，与传统的推荐方法相比，该模型能够更好地针对用户对云服务各项指标的偏好进行推荐，提高了用户选择云服务商的准确性。     

健康类App用户对食品信息采纳意愿的影响因素研究

健康类App为用户提供了解食品信息、科学管理饮食的途径,但网络信息信任危机影响着用户的信息采纳意愿。本研究以ELM理论为基础,对网络食品信息采纳意愿的影响因素进行了研究。研究结果表明,信息来源可信度和健康自我效能可显著影响用户对网络食品信息的采纳意愿,而信息质量和信息表达质量对采纳意愿则未产生显著影响。根据研究结果,本文提出了健康类App食品信息呈现的策略,包括采用方便用户理解的信息呈现方式、选择可靠的信息来源、根据用户的健康自我效能优化信息分发,以期为健康类App食品信息的呈现方法提供参考。     

影响手写汉字输入系统用户绩效的因素

手写输入系统的人机交互绩效是此类系统成功的关键。为提高用户手写输入绩效并对手写汉字输入系统的用户绩效进行建模，文章从用户、手写系统及两者的交互等方面归类分析了影响手写输入系统的主要因素，发现汉字分割时间、输入框数量与修改时的候选字数量是三个尚待研究的影响因素。     

基于用户兴趣本体的数字图书馆个性化检索研究

为满足数字图书馆信息检索中用户个性化需求,本文描述了一个基于用户兴趣本体的个性化检索模型．该模型将用户兴趣本体应用于图书馆检索,包括用户兴趣模型的构建、用户兴趣查询扩展以及个性化检索结果排序等。在用户访问数字图书馆过程中,利用用户兴趣本体来匹配和扩展用户关键词,实现语义化的检索,满足用户个性化需求。     

考虑等级的民航个性化航空路线推荐模型

航空旅客会员等级以及航班舱位等级可以有效区分不同等级的旅客群体,提升航空路线个性化推荐的准确性。在已有的加权矩阵分解模型基础上,引入旅客会员等级和航班舱位等级,建立了考虑等级因素的个性化航空路线推荐模型。通过实际航空运营数据进行实证研究,检验了考虑等级的个性化航空路线推荐模型的有效性。实证结果表明,旅客会员等级和航班舱位等级显著影响航空路线个性化推荐的效果,同时考虑会员等级和舱位等级的航空路线推荐模型的平均召回率,与平均精确率比未考虑等级的航空路线推荐模型分别提高5.6%以及1.1%。研究还发现,考虑等级的航空路线推荐模型在不同等级的旅客数据集上推荐的效果存在差异,不同会员等级和舱位等级的旅客需求不同,舱位等级因素对高端等级旅客显得尤为重要,但对于普通等级的旅客,会员等级的影响因素大于舱位等级。     

共享单车推荐驻车点与用户引导策略规划方法

为缓解共享单车的无序驻车问题,从用户偏好角度提出规划推荐驻车点,并制定引导策略的方法。在调查用户基本行为特征的基础上,提取影响驻车行为的主要因素。运用叙述性偏好法设计问卷并收集用户选择推荐驻车点的行为数据,构建驻车环境和奖励要素影响驻车点选择的离散选择模型,分析各要素的影响。构建运筹模型,以同济大学四平路校区周边地区为例,提出并检验推荐驻车点规划和相应的奖励引导策略。结果显示,部分推荐驻车点并不可行且总体引导成本高。     

GiveEmThis:个性化礼物推荐搜索引擎

<正>GiveEmThis,很有爱的名字和同样有爱的功能,这是一个个性化的礼物推荐搜索引擎,可以对你在社交网络上的好友进行分析,并告诉你他/她们想要什么样的礼物。不得不说,这是一个天才的想法。GiveEmThis的使用很简单,只需登     

基于自动驾驶汽车接受度的个性化用户研究

目的 自动驾驶汽车出现以来,如何提升其大众接受度一直是学术界和工业界的关注热点。本文通过对影响自动驾驶汽车接受度的个性特征进行梳理,为后续提升用户接受度的个性化设计实践提供参考。方法 对近10年来有关自动驾驶接受度的研究进行系统性梳理,总结了社会人口学特征、经验水平和心理特质三类用户因素对自动驾驶接受度的影响。结果 影响自动驾驶汽车接受度的社会人口学因素主要包括性别、年龄、地域、教育、收入,以及身体状况等方面。用户驾驶经验和先验知识水平亦会影响自动驾驶汽车的接受度。心理特质是解释用户接受度差异的核心因素,包括大五人格、自我认知、个人控制、焦虑特征等维度。根据前述用户特征可知,从包容性设计、娱乐交互组件、信息交换方式、自动驾驶风格和外观五个方面开展个性化设计将有助于提升用户接受度。结论 基于用户特征的个性化设计实践,将是提升用户自动驾驶汽车接受度的重要途径。未来应进一步开展多维用户因素的交互机制及权重分析研究,并通过实证研究来明确不同个性化设计的作用,以推进自动驾驶汽车的普及。     

基于协同过滤的大规模定制个性化推荐方法

为了对用户的产品定制决策进行动态辅助和引导,让用户在大规模定制系统中的产品配置过程变得更简单、方便,在产品定制环节引入了协同过滤推荐算法的思想,并结合大规模定制的特点对推荐算法进行适当改进后提出了一种新的面向大规模定制的个性化推荐算法。给出一个手机定制的实例,对算法产生推荐结果的具体过程进行了模拟与分析。仿真实验产生的可行推荐方案表明,该算法对于解决大规模定制模式下的个性化推荐问题是可行有效的。     

面向C2B个性化定制的智能推荐算法研究

发展C2B（消费者到企业）个性化定制是制造企业转型升级的重要方式之一,但当前企业个性化定制水平低,用户参与定制的流程中并未引入智能推荐以辅助其进行定制。为了更好地对用户的产品定制和决策进行引导,使用户可以准确描述自身需求,提高定制效率,在产品的个性化定制中,引入了智能推荐的思想,在原有基于物品的协同过滤推荐算法的基础上进行改进,提出了适用于C2B个性化定制的分步式智能推荐算法,并引入一汽车定制案例。对算法的运算及生成推荐结果的过程进行模拟,证明了该算法的有效性和实用性。     

好友关系型视频推荐系统的实现

本文阐述的是一种基于社交好友关系的视频推荐系统的实现方式。系统已于2012年10月8日正式上线。在该系统发布的内容信息可直接同步到新浪微博。在系统中,用户可以看新闻、听音乐、看视频,并与微博好友边看边讨论、分享。在系统的用户接口及各个展示页面方面,设计了灵活的布局类,让各个展示模块及组件以不同的方式进行组合,实现了多样的布局形式。并提供了和用户的交互,让用户定制自己的浏览面板,使得用户实现操作多元化、个性化。     

基于本体的个性化E-learning系统设计

针对当前E-learning系统中普遍存在的不足之处,利用本体技术设计一种新的E-learning系统,在指出系统框架的前提下,研究该系统的部分关键技术,供同行参考.     

基于用户模型的产品创新设计服务平台框架

 鉴于目前产品创新设计服务平台的设计用户类型众多、资源形式复杂,不同用户要快速、准确地获取其所需信息比较困难,提出了一种基于用户模型的产品创新设计服务平台框架并实现了相应系统的开发．通过建立基于本体的用户模型以获取用户兴趣,为平台用户提供3种方式获取不同用户的兴趣．基于用户模型构建了包括用户层、应用服务层、个性化操作层及资源层四个层面的平台架构,并为用户提供基于用户需求的特定服务流程,从而能够辅助用户有效获取所需信息,实现对用户设计过程的支持．