电子商务推荐系统综述及发展研究

本文在现有文献的基础上给出了推荐系统的定义及其发展历史,比较了推荐系统中的几种常用的推荐算法及其优缺点,总结了推荐系统的体系结构和未来研究的重点,难点及其热点,最后论述了电子商务企业在实际应用中如何利用推荐系统带来价值。     

推荐系统综述

推荐系统是信息过滤系统领域的一个重要研究方向.随着信息技术的发展,推荐系统在提升用户体验和增加企业效益等方面发挥着越来越重要的作用.主流的推荐系统大多基于矩阵分解模型和深度学习模型,近年来又提出了基于记忆网络和集成学习的推荐系统为用户精确地推荐物品.本文将对基于矩阵分解、基于深度学习、基于记忆网络和基于集成学习的推荐系统进行分析和总结,展望未来的研究方向.     

协同过滤推荐算法研究综述

协同过滤推荐算法是目前在推荐系统中应用最成功和广泛的技术之一。本文详细介绍了协同过滤推荐算法的分类和度量指标。同时,分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法。最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向。     

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。     

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。     

基于混合推荐技术的新闻推荐系统

本文旨在通过建立一个以新闻网站为载体的新闻推荐系统,实现对推荐技术的创新与实践.该推荐系统将注重各类流行推荐技术的混合与复用,并以此应用于各类新型环境中.本项目通过参考多种主流推荐模式,利用对应规则将其有机结合,兼顾了模型的准确度、运行效率和可维护性.通过后端的相关设计,使得用户或物品较为复杂的多维参数降维成一维,这使...     

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。     

基于智慧校园的智能推荐系统的应用研究

在大数据时代,智慧校园应用广泛,各类信息日益丰富,纵横交错,但用户又面临着信息过载,无从选择的问题.用户获取信息主要是被动获取,需要自行去翻阅信息,或是订阅相关的内容,所获取的信息大多数并非用户所需要的.智能推荐系统对当前智能推荐的主要方式以及推荐算法进行了研究,通过对系统的设计与分析,运用H5技术中的WebSocke...     

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。     

语义推荐算法研究综述

近年来,语义推荐技术已成为信息服务领域的一个研究热点和重点.与传统的推荐算法相比,语义推荐算法在实时性、鲁棒性和推荐质量等方面具有显著的优势.针对语义推荐算法的国内外研究现状、进展,从四个角度进行归纳和总结,即基于语义的内容推荐算法、基于语义的协同过滤推荐算法、基于语义的混合推荐算法以及基于语义的社会化推荐算法,旨在尽可能全面地对语义推荐算法进行细致的介绍与分析,为相关研究人员提供有价值的学术参考.最后,立足于研究现状的分析与把握,对当前语义推荐算法所面临的挑战与发展趋势进行了展望.     

基于数据挖掘下的自动化推荐系统

针对传统的推荐系统中获取关键词倾向性单一的问题,设计数据挖掘下的自动化推荐系统。系统在原有的硬件结构基础上,在接口模块中设置页面跳转拦截器和会话控制拦截器,将其与中心处理模块相连,在中心处理模块中使用nRF905无线芯片,形成新的系统硬件构造。数据挖掘下,依据用户信息挖掘关联规则,确定相似量度,搜索出近邻信息,获得最终推荐内容。利用软件程序代码实现自动化推荐,至此自动化推荐系统设计完成。测试结果表明,在使用相同的用户信息情况下,与传统的推荐系统相比,数据挖掘下的自动化推荐系统获得的推荐词汇多了3～5种,关键词的倾向性更广泛,适合应用在实际项目中。     

面向群组的电影推荐系统应用

本文对多种融合策略进行简单介绍并基于已有的模型分析其优缺点,将理论结合实际应用,设计一个面向群组的电影推荐应用,并逐步实现。随着现代社会人们出行活动的多样化,各种集体娱乐活动也维持着很高的热度。越来越多群体化应用的出现使得对群组这一对象的推荐技术尤为重要。群组推荐在传统推荐的基础上增加了多种推荐融合策略。     

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...     

群组推荐分析与研究综述

随着大数据时代的到来,推荐系统的应用领域也愈发广泛,组推荐系统的推荐服务对象由单一用户扩展为群组成员,正成为推荐系统领域的研究热点之一。组推荐系统需要考虑所有群体成员的偏好,将各成员的偏好融合,缓解群组成员之间的偏好冲突,使推荐结果尽可能满足所有群组成员。主要对最近的组推荐的研究进展进行综述,分别对群组分类、群组发现、群组预测推荐的前沿进行总结,并概括了群组推荐的影响因素。最后,对组推荐的研究点及其展望分别进行阐述。     

浅谈电子商务平台中的推荐系统

对现有推荐系统在电子商务平台中的作用,并对现有主要的推荐系统模型进行了介绍,在此基础上对不同模型及算法进行详细的说明,同时指出了,在现有推荐系统设计中,应当解决的几个主要问题,包括数据的稀疏性、系统的评价、冷启动等关键性问题。     

个性化跨域推荐系统中的用户隐私保护研究综述

为了更加准确地在跨域推荐系统中完成信息特征提取,并以此解决跨域推荐系统运行中出现的安全问题,促进用户隐私保护工作质量提升,防止形成“数据孤岛”问题。本文研究通过综述的方式,异构了信息网络,用于完成用户数据特征的提取工作,并在个性化跨域推荐系统之中加入了实时性因素,促进推荐系统的准确性得到进一步提升,希望借此为相关技术人员提供参考。