基于知识网格的学科门户系统设计

该文首先分析了当前学科信息门户建设中存在的问题,针对这些问题提出了基于学科信息网站、知识网格节点和虚拟知识网格服务社区三级结构模型,建立自动实现学科知识获取、检索和共享的运作机制,设计了基于知识网格的学科门户系统结构。     

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。     

基于知识网格的知识资源管理模式研究

知识网格是知识资源管理的前沿技术。为了更好地开发和推广这一技术，依据对知识网格的定义、模型、体系结构以及相关概念的研究，提出了基于知识网格的知识资源管理模式。希望此模式能为有效管理下一代Web信息、知识和服务资源提供相应的理论指导。     

电子商务推荐系统评述

随着电子商务的不断发展,电子商务推荐系统的应用更加广泛。本文介绍评述了电子商务推荐系统的分类、技术、发展趋势等。     

基于商品分类的电子商务推荐系统设计

网络的虚拟性导致信任关系难以建立,交易决策困难。个性化推荐系统可以处理信任评估中的主观因素,提高交易预测的准确性。基于协同过滤的思想建立一个模糊信誉管理系统,突出对一手信息的处理与个性化共享。在一般节点上,采用二层的模糊推理逻辑适应人类的思维习惯,并通过对最近邻可靠值属性的调整定制信任评估;通过超级节点计算和汇总商品分类的信誉值、推荐力等全局变量,依据幂律分布规律设计取值的模糊化函数。最后通过示例说明了系统应用的可行性。     

基于知识元语义网格平台的知识发现研究

文章讨论了Internet的增长和普及带来的科学研究对象和方法的巨大变化,科学家在跨领域合作研究过程中对数据的语义和复杂度要求越来越高,寻找关联方式发现知识成为科学家所面临的最严峻的挑战。面对这一挑战,文章提出构建知识元语义网格平台,实现以知识元为知识单位的知识发现服务体系结构。文章对基于网格的知识发现概念、网格的知识服务结构、基于知识元的语义网格知识发现基本模型作了研究。     

基于个性化推荐的农产品电子商务系统设计

在我国社会经济快速发展的大背景下,城市居民对于农产品的需求呈现出多样化的发展趋势,通过针对电子商务系统的合理化设计,实现个性化的农产品推荐,对于增加农村居民收入有着十分重要的意义.因此,本文详细介绍了基于个性化推荐的农产品电子商务系统的设计方案,旨在提高农产品的销售效率.     

基于聚类分析的电子商务推荐系统

协同过滤技术可以通过分析客户群共同的消费品味来形成推荐。数据稀缺性问题是协同过滤技术面临的主要挑战。文章利用ROCK聚类算法提出了一种基于协同过滤技术的推荐系统模型,该模型可以有效地解决基于协同推荐的数据稀缺性问题。     

基于知识图谱的高职英语教学资源推荐系统设计

为提高推荐资源与学生需求资源的匹配度，以某高职院校英语学科为例，开展资源推荐系统的开发与设计研究。首先，创建某一知识点的关联链接，定义知识点的标签，根据标签的实体属性，创建与此实体属性相关的其他关联知识，统一知识点的格式后，按照标准录入计算机数据库，建立高职英语教学资源库；其次，根据资源库中不同实体结构的映射关系，建立多维度英语教学资源知识图谱；最后，利用协同过滤计算中的相似度计算方法，计算需求资源与推荐资源的相似度，根据学生所掌握的知识点，设计英语教学资源的个性化推荐。实验结果表明，该系统的应用效果良好，可以提高推荐资源与学生需求资源的匹配度。     

中国织女星知识网格研究进展

如何统一、规范、有效地管理各种资源成为下一代Web所面临的关键问题，知识网格的研究目标是建立基于下一代Web的信息、知识和服务资源有效共享、管理的模型、方法和平台，其研究的核心问题包括资源的规范组织、智能聚合和语义互联，介绍了中国织女星知识网格的研究进展以及相关的模型和方法。     

知识网格中基于RDF的知识表示技术和应用

简要介绍了两种基本的知识表示技术,以及各自的优缺点;详细介绍了RDF技术,提出了一种基于RDF的知识表示技术及其形式、语法和语义;以数字图书馆信息资源描述的一个实例说明了该技术的实际应用。     

一种基于本体语义相似度的协同过滤推荐方法

协同过滤推荐是一种基于用户偏好的个性化推荐方法,一般包含两个步骤:首先根据用户或项目的标注信息计算出用户或项目的相似度,确定邻居集合;然后根据相似度进行排序推荐,其核心问题在于相似度的计算。为了更好地达到这一目的,近年来关于将用户社交网络信息融入相似度计算的方法受到广泛关注。用户的注册信息、项目评分和社交信息都可以作为用户比较的依据。基于此提出了通过构建用户本体,计算本体之间的语义相似度,从而找到相似用户集合,最终实现目标用户的推荐方法。该方法为本体技术与推荐系统的结合提供了一种思路,实验表明 它能够在一定程度上提高推荐的准确度。     

知识管理与知识管理系统

知识管理系统是目前一门较为新兴的学科.本文着重介绍了知识管理的概念及其在企业中所发挥的作用,对系统的体系结构、功能模块、系统管理等进行了初步探讨,对知识管理的过程和目前知识管理的相关技术进行了说明,并对知识管理系统的发展提出了几点初步的设想.     

融合社交网络信息的长尾推荐方法

在长尾推荐场景中,目标用户更信任与自己兴趣相似的好友的推荐结果,故为目标用户推荐其好友的个性化偏好物品有利于提高长尾推荐性能.相应地,如何有效融合社交网络信息与评分矩阵信息,提升推荐性能自然成为长尾推荐中的重要问题.为此,文中从信息融合视角出发,通过社交网络和评分矩阵共享用户的潜在特征向量,并将好友推荐信息作为长尾推荐...     

应用知识图谱的推荐方法与系统

数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战. 以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响, 进而提高推荐的准确度. 本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统, 并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式, 提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架, 进一步分析了本领域的研究难点. 本文还给出了文献中常用的数据集. 最后讨论了未来有价值的研究方向.     

基于本体的网格服务语义匹配方法

针对目前网格系统中,将名字作为关键字对服务进行查找存在的不准确、不灵活的缺陷,提出了一种网格服务的语义匹配方法,在该方法中,用OWL-S对网格服务进行语义上的描述,用UDDI来进行服务的注册和发现,用一个语义服务库存储虚拟组织中所有发布的网格服务功能的语义信息,这个语义服务库对每个领域的服务用树的形式进行组织。通过建立领域本体库为服务功能语义上的匹配提供知识支持。对方法进行了可行性分析。     

本体知识库系统研究

该文在传统知识库系统的基础上,将本体论引入到知识库中。介绍了本体的起源及其在知识工程领域的发展,探讨了知识库系统中本体的定义和主要作用。然后,研究了知识库系统的构建方法,并以试题知识库系统为例介绍了它的应用。     

个性化课程推荐中LFM自动聚类算法研究

为给学生推荐不同兴趣粒度的课程,提出隐含语义模型（Latent Factor Model,以下简称LFM）,并将其应用于网络环境中学生对于课程学习点击的隐性反馈数据集,对学生的兴趣主题、行为习惯和课程类别自动聚类,然后进行Top-N推荐.实验表明,该方法是有效的,且具有较高的准确度.     

基于社交网络的信息推荐系统

随着互联网的快速发展,从海量信息中获取感兴趣的信息越来越困难。推荐系统正是解决这一难题最热门的技术之一。数据稀疏性问题是当前推荐系统所面临的主要问题之一。为了缓解数据稀疏性的问题,本文借助社交网络,提出了一种融合用户社交网络的推荐算法,将用户在社交网络中的亲密度引入推荐系统。在实验部分,本文采用百度电影推荐算法创新大赛的数据集,设计实验验证了提出算法的有效性。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地缓解传统协同过滤算法面临的数据稀疏性问题,明显提高预测的准确性。     

基于PHP&MYSQL的读者荐购系统构建研究

随着Web2.0技术的不断发展,网上图书荐购作为读者参与图书馆资源建设的重要方式得到了很大的发展,文章以读者荐购系统为研究对象,通过对广东省的部分高校读者荐购系统进行了调查分析,总结出了现有荐购系统存在的主要问题,并提出利用PHPMYSQL的技术构建新的荐购系统,同时对新荐购系统的框架结构,功能模块,及主要特色进行了论述。