智能推荐技术在网络学习空间中的应用

随着信息网络技术与教育领域融合程度的不断加深,国内外的专家学者都十分热衷于研究智能推荐技术在网络学习空间中的应用。本文围绕这一热点问题展开了分析。     

浅析图书馆智能推荐系统数据挖掘技术

随着社会的发展和科技的进步,应用在图书馆领域的先进技术也与日俱增,图书馆能够为用户提供的服务越来越受到业内人士的关注。通过研究笔者发现,传统的数字图书馆一般无法给顾客提供个性化的准确图书推荐服务,因此本文中笔者提出了一种图书馆智能推荐系统,通过数据挖掘技术来实现智能推荐功能,分析数据挖掘技术中关联的适用原因和规则,并介绍设计框架和结构,最后得出结论,以期能够为业内的研究和应用者提供参考和借鉴。     

智能空间中的用户饮食偏好获取与推荐系统

对用户饮食偏好获取技术进行研究,建立基于相似度的食物分类模型,在此基础上设计智能空间中的用户饮食偏好获取及饮食推荐系统。该系统通过压力传感器采集用户饮食数据,利用动态分割数据的方法获取用户饮食偏好上下文,根据食物分类模型进行饮食推荐。实验结果证明了该系统的有效性。     

图书馆的数字资源与阅读推广

文章以吉首大学张家界学院“图书馆的数字化阅读推广”为例,探究了图书馆数字化阅读推广的需求与实施方法﹐并从数字资源方面对推广阅读提出对策与建议。     

LDA模型在网络视频推荐中的应用

视频推荐系统最主要的功能就是从用户的历史行为中发现用户兴趣偏好,然后找出其可能感兴趣的视频并展示给用户。该文针对用户的视频选择过多、视频转化率较低等问题,提出了一种基于LDA模型的电影推荐方法。首先将视频的评论文本集转化为评论-主题-词语的三层贝叶斯模型,提取每个视频的评论关键词,再基于目标用户的历史行为发现其偏好的视频关键词集合,最后利用杰卡德相似系数,预测用户可能感兴趣的视频,以实现基于内容的个性化视频推荐服务。实验表明,该方法可以提高视频推荐的精度,使得视频转化率得到较好的提升。     

面向用户偏好的个性化音乐智能推荐系统

针对当前个性化音乐智能推荐系统的用户满意度低问题,为此设计面向用户偏好的个性化音乐智能推荐系统。首先采集用户兴趣数据,采用知识本体构建用户个性化音乐兴趣模型,然后采用概率矩阵分解设计个性化音乐推荐算法,最后仿真实验测试系统性能。测试结果表明,系统推荐准确度较高,兴趣吻合度最高可达98.632%,情景吻合度最高可达99.250%,提升了下载与收藏平均精度,实时更新和推荐时延短,实时更新时延低于2 000 ms;实时推荐时延低于600 ms,系统的推荐性能与运行性能都很好。     

图书馆研究型阅读推广模式探讨——以海南省委党校图书馆为例

阅读推广是图书馆的重要服务方式,全球范围的阅读推广已走过18个年头,但以教学科研人员为参与主体的研究型阅读推广,尚未引起业界的重视。本文以海南省委党校图书馆研究型阅读推广的实践为例,探讨了研究型阅读推广模式及其意义。     

军校图书馆阅读推广活动创新研究

本文阐述了阅读的重要性、必要性以及军校学员现阶段的阅读现象,并从多角度分析了学员阅读下降的原因,以及影响读者阅读的各种因素,探讨了军校学员阅读的途径与对策。     

图书馆座位推荐算法研究

为紧跟时代步伐,越来越多的人选择在空闲时间到图书馆学习。为有效利用图书馆的座位资源,提高座位预约过程中的就座效率,文章针对某高校图书馆不同资源场景下的空闲座位与不同用户的需求匹配问题,采用混合推荐算法实现图书馆座位推荐。此算法将基于用户的协同过滤算法与基于内容的推荐算法相结合,通过基于内容的推荐算法得到座位相似度,从而克服了协同过滤算法在面对冷启动情况时的不足,提高了座位推荐的精确性。     

智能推荐在网络辅助教学中的个性化教学探索

将智能推荐技术应用于网络辅助教学系统,初步实现个性化的教学,满足不同层次学生的学习需求,同时将促进教育教学内容体系的改革,推动教学方法,教学手段,教学模式的革新.     

移动终端智能及其在推荐场景的应用

移动智能终端的应用程序中,智能算法的使用场景日益丰富。随着移动终端性能的逐渐增强,移动终端计算可以有效地弥补云计算的高延迟、弱隐私和算力依赖等问题。但受限于移动设备硬件多样性,也为终端计算带来了挑战。因此,越来越多的应用程序的技术模式采用云边协同计算的工程体系。本文通过分析移动终端智能、端云协同的工程体系及其在推荐场景下的实例,帮助读者了解移动端智能应用程序的发展与应用。     

图书馆书目协同智能推荐系统设计与实现研究

为了获得更加理想的图书馆书推荐效果,设计了一种图书馆书目协同智能推荐系统。首先设计了图书馆书目协同智能推荐系统的总体结构,然后利用文献引证关系度量读者兴趣度量范围,采用采用协同过滤算法计算读者相似度,获取与读者感兴趣相似的结果,最后根据相似度得到读者对每种图书感兴趣的评价值,并根据评价值进行图书馆书目智能推荐。仿真实验结果表明,该系统可以获得最优的推荐图书馆书目,读者对图书馆书目推荐结果的满意度高。     

旅游服务智能推荐系统的研究与设计

本文根据旅游服务的特点,提出了一种综合信息检索、联机分析处理和数据挖掘等多种技术的旅游智能推荐系统。文章介绍了系统的主要功能及相关技术,针对系统的核心部分——数据挖掘处理模块,进行了详细的分析与设计。该系统能够根据用户需求提供智能化、个性化的旅游服务。     

基于Java的商品智能推荐系统设计

随着互联网信息的增长,Web数据挖掘已经成为广泛应用于电子商务商品智能推荐领城。商家能在网上提供的商品种类和数量非常多,用户既不愿意花太多时间在漫无边际的网上寻找商品,也不可能像在物理环境下那样检查商品的质量。因此,用户很希望电子商务系统具有一种类似采购助手的功能来帮助其选购商品,并能根据用户的兴趣爱好自动地推荐给每个用户可能感兴趣的商品。介绍了基于Java的电子商务商品推荐系统的设计,阐述了系统从需求获取到系统分析和设计再到编程实施的整个过程。     

智能图书系统中的个性化推荐

互联网时代的到来造成知识的“过度”传播,知识点的分散和无组织使得有系统学习要求的用户无从下手,用户对专业知识的查找、学习变得困难,如何面向用户实现个性化的知识推荐是智能图书系统中需要解决的关键问题之一. 本文利用上下文偏好提取技术,获取用户的兴趣度. 在基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法的基础上引入时间加权因子,较好地解决了对新用户推荐时产生的“冷启动”问题,实现了服务推荐结果的个性化.     

基于知识的电子商务智能推荐系统平台设计

分析了传统推荐技术存在的不足,阐述了基于知识的推荐技术的特点及其发展。针对现有基于知识的电子商务推荐系统中存在的不足,提出了基于知识的电子商务智能推荐需要解决的基本问题,设计了基于知识的电子商务智能推荐平台的逻辑框架,并阐述了其工作原理。     

企业级智能知识搜索与推荐系统方案设计

大型企业的业务数据往往以非结构化形式存储在多个系统中,如何在这些海量数据中精准搜索到所需的知识成为企业迫切需要解决的问题。文章将介绍一种融合智能采集、整理、索引、检索、分析以及推送数据的系统设计方案,解决了企业跨系统检索的难题,提高了企业的数据利用率。     

结合实时推荐与离线推荐的推荐系统

推荐系统是从大量信息中主动查找用户可能感兴趣的信息的工具.如何更好地贴近用户偏好,满足用户长期固有偏好的同时又能考虑到用户短期的兴趣焦点变化,是推荐系统长期研究的一个问题.此外,在对推荐系统进行设计时,为了提高推荐性能,除了专注于用户建模优化、推荐对象建模优化或推荐算法优化外,还需要将推荐系统作为一个整体进行系统性的研究,关注如系统流畅性、可伸缩能力等.针对这些问题,本文设计了一种实时推荐与离线推荐相结合的推荐系统,提出了采用待推荐池的方法保证系统的流畅性;在分析实时数据与历史数据的基础上,提供实时推荐与离线推荐,在贴合用户长期固有偏好的同时也能适应用户短时间内的兴趣焦点变化;采用控制模块对不同推荐结果数据进行控制调节,提高系统的可伸缩能力.基于该推荐系统,本文进行了对于微信文章的推荐实验,通过对待推荐池内数据进行分析来评价推荐效果,结果表明,推荐数据能够逐步贴近用户兴趣偏好.