基于大数据的智能图书管理系统的研究与设计

本文分析中小学图书馆系统中现存的问题,提出一款基于大数据的图书管理系统的研究和设计方案.利用大数据技术的相关算法对图书信息分类整理,给用户提供个性化推荐并提高其使用效率,也能让管理员能更方便地管理图书及用户信息,提高图书资源的使用率.     

高校图书分享阅读推荐个性化服务探析

图书分享阅读推荐的个性化服务,主要是在海量的图书种类中。推荐有深度、有内涵的书籍,有助于读书计划的管理。目前依靠教师,依靠学生口口相传读书信息的阅读方式,不满足信息社会发展的需求,因此,提出图书分享阅读推荐的个性化服务,包括各个领域的专家和教师推荐的专业阅读书籍,也涉及学生个人爱好推荐的课外阅读书籍,由真人图书馆分享彼此成功的阅读计划;并设计模拟系统进行实验演示。     

合规实践:探寻类ChatGPT大模型产品风险化解之道

随着技术发展的日新月异,类ChatGPT大模型等深度合成技术崭露头角,它在信息获取、人机交互等方面的优异表现,让我们看到了未来科技发展的巨大潜力,为元宇宙等数字空间技术带来了无限可能。然而,类ChatGPT产品运用于实际是把双刃剑,模型技术给我们生活带来便利性的同时,也催生了各种各样伦理道德、数据泄露、内容违法等其他潜在风险,甚至给社会秩序、国家安全带来威胁。因而对于深度合成大模型的监管也对相应数据、内容、伦理提出具体合规要求。本文将从类ChatGPT模型机理入手,引出数据与内容方面的法律风险,进而针对风险进行分析化解,提出相关合规建议。     

手机百度启用拍照搜索功能

正百度图像搜索媒体开放日活动近日举行,来自百度深度学习实验室以及手机百度产品部门的相关负责人,详细介绍了手机百度拍照搜索背后的深度学习、人工智能等技术进展及趋势。据介绍,手机百度拍照搜索不仅能够准确识别物体,更能够根据用户所拍摄的物体精准推荐相关信息或服务。如用户拍包后,手机百度将会推荐同款包的购买链     

基于人工智能技术的微信平台信息采集模型研究

对基于人工智能技术的微信平台信息采集模型进行了研究,以图书馆为例设计了微信平台信息采集系统,并对其核心的图书推荐功能模块进行了详细设计。首先,对微信平台信息采集系统的整体框架和功能模块进行了设计;然后对图书推荐系统进行了研究与设计,提出一种基于点击率的图书推荐模型,对用户点击图书的概率进行计算,对用户可能点击的图书进行预测,继而实现图书精准推荐;最后分别对图书推荐系统和微信平台信息采集系统进行了实验与测试,实验结果表明：采用的基于提升决策树模型的图书推荐系统综合性能最好,平均绝对误差为1.755,均方误差为1.932,均方根误差为1.841,能够更为准确地对用户可能点击的图书进行预测,继而实现精准有效地向用户推荐满足其需求和喜好的图书;与微信APP成功对接后的图书馆微信公众号能够正常运行,微信平台信息采集系统性能良好,满足用户快速获取图书馆相关信息、提高图书馆信息服务质量的要求,具有一定参考价值。     

基于Android平台的图书阅读推荐系统

随着移动互联网技术的发展,通过手机进行阅读已经成为人们的一种生活习惯。为了帮助读者在成千上万的“书海”中找到自己喜欢的图书,提出将经典的频繁项集挖掘算法FP-Growth应用到图书推荐系统中。算法根据读者的历史阅读记录,挖掘频繁出现的图书阅读组合,提取满足最小支持度和最小置信度阈值的强关联性规则,并根据关联规则进行图书智能推荐。实例证明该系统能够为读者提供快速、准确的智能推荐服务。     

浅谈计算机技术在多媒体中的应用

0引言
　　多媒体的出现革新人的信息传输和生活、工作,将原有静态的事物,以动态的方式呈现给大家,同时融合计算机技术,让两者相互配合,为百姓的生活和学习提供便利。
　　1计算机技术在多媒体中的应用概述
　　经常涉及到的计算机多媒体,主要是通过计算机将文字、图像和视频等相关信息转化,变成数字信息,然后将这些数字信息通过好友界面显示出来。由于多媒体的范围比较广泛,其中包含文字、图像、视频和声音等各个方面,其中信息程序的传递都属于多媒体应用范围、计算机多媒体技术的应用领域也比较广,比如,在图书馆内融入多媒体技术后,让数字图书馆更具生动和真实性。数字化发展领域,让文件处理进入新的领域,人们能够更快捷的出产文件,便捷的样式以及图像和文件,通过互联网及时可以将图像迅速的传递到四面八方,数字化技术,解决录音带资源长久保持的难点。人们需要任何相关内容,通过网络媒体都能调出来,并且在终端上阅读,这不但方便阅读,更便于各类资源的保存。     

基于协同过滤的图书推荐系统

在商业领域,推荐系统被广泛用于向用户推荐符合其个人偏好的产品、服务或内容。借助这一技术建立图书推荐系统可以有效提高图书馆的服务水平。所提出的图书推荐系统是使用协同过滤技术通过对具有相似阅读习惯读者的借书数据进行偏好评分计算,从而为指定读者推荐符合其偏好的图书列表。为了解决推荐系统中所存在的数据稀疏性、评分的系统偏差以及图书偏好的量化等问题,该研究采用了矩阵分解、在评分中引入偏差值以及使用带时间戳的借阅记录生成偏好量化数值等解决方法。实验结果表明该推荐系统具有较好的准确度。     

基于分类的协同过滤图书推荐系统应用研究

随着社会的发展,图书馆图书的总量呈数量级增长,人们面对大量的图书和文献资料变得无从选择,而传统的 图书检索技术并不能向读者提供主动式、个性化的检索结果。推荐系统是一种智能化系统,它把用户对目标对象的选择、评价 等大量信息通过特定的算法进行处理,根据处理结果形成推荐列表向用户进行推荐,以此提供决策参考。文章将就基于分类 的协同过滤图书推荐系统展开研究和探讨。     

基于Java的校园图书管理系统程序设计

如今,信息化技术的成熟、发展,及其全面、深入的应用普及,在很大程度上改变了人们的生活、工作与学习习惯.如其全新的信息传播、获取方式,使得人们可以轻松获得各种信息资源,新媒体、自媒体、电子图书等越来越受欢迎,但即使是在这样的情况下,传统的纸质图书依然无法被完全替代,尤其是在学校中,不论是教师还是学生,都还具有阅读纸质图书...     

智能推荐在图书馆阅读推广中的应用

阅读推广是图书馆对外宣传工作的重要部分，然而在实际推广活动中，经常遇到活动参与人数少、推广效率低的问题。本文讨论如何借助人工智能技术中的智能推荐系统优化图书馆阅读推广活动。智能推荐系统能够根据读者群体的历史阅读行为信息，智能分析读者的阅读规律，从而预测读者群体的阅读偏好，图书馆可借此在阅读推广活动中，向读者更精准地推荐感兴趣的优质读物，让更多读者爱上阅读。     

基于注意力模型的混合推荐系统

推荐系统作为信息爆炸时代下解决信息过载问题的重要方式受到了越来越大的关注。传统的推荐系统普遍存在精度不高、评价标准不明确等缺陷，将机器学习尤其是深度学习技术引入推荐系统将有效改善上述缺陷及瓶颈。提出了一种基于注意力模型的混合推荐系统，利用深度神经网络中的注意力模型对特定推荐商品的物品属性进行加权分配，获得预推荐商品的用户认可度评分；通过自适应增强模型替换传统的损失排序模型，使得精确度、召回率等相关评价指标获得较大提升。在现有推荐系统评价指标的基础上，首次引入了用户群体评价认可度指标，通过认可度指标可以在用户体验维度对推荐系统性能给出更精确的评价。     

破除迷信 防止“被愚”

愚人节又要到了,每年的这个节日都会爆出一些让人啼笑皆非的事。实际上在使用电脑的过程中,我们也常常会涉入一些人们在有意无意中制造的"愚人"圈套中。由于对技术缺乏深入的了解,更缺乏实际验证的实践,所以很容易对网上流传的不实电脑技巧、软件用法、硬件产品宣传等信以为真,最后的结果往往是浪费了时间,或造成心理恐慌,或使用了根本不起作用的技巧、软件,或购买了与自己期望值相差很大的不合适的产品,有     

基于深度学习的新闻推荐算法研究综述

新闻推荐(NR)可以有效缓解新闻信息过载,是当今人们获取新闻资讯的重要方式,而深度学习(DL)成为近年来促进新闻推荐发展的主流技术,使新闻推荐的效果得到显著提升,受到研究者们的广泛关注.主要对基于深度学习的新闻推荐方法研究现状进行分类梳理和分析归纳.根据对新闻推荐的核心对象——用户和新闻的建模思路不同,将基于深度学习的新闻推荐方法分为"两段式"方法、"融合式"方法和"协同式"方法三类.在每类方法中,根据建模过程中的具体子任务或基于的数据组织结构进行更进一步细分,对代表性模型进行分析介绍,评价其优点和局限性等,并详细总结每类方法的特点和优缺点.另外还介绍了新闻推荐中常用数据集、基线算法和性能评价指标,最后分析展望了该领域未来可能的研究方向及发展趋势.     

2017年度盘点 年度图书

正10本年度推荐摄影图书如果说,书籍是人类进步的阶梯,那么摄影图书,则是摄影爱好者和学习者进步的阶梯,作为摄影文化的重要组成部分,即使在数字化高度发达的当下,摄影图书依然发挥着不可替代的积极作用——相较于"数字阅读",摄影图书更像是一种慢文化的深入研究。2017年,是摄影图书出版众多的一年,我们在众多的出版图书当中精心挑选了其中的十本作为重点推荐。     

面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述

高效精准的个性化搜索、推荐等服务可为人们生产生活带来极大便利,而随着互联网技术的迅猛发展,面向多源异构数据的个性化搜索和推荐任务逐渐变得日趋复杂,也是当前大数据分析及个性化服务领域的研究热点和难点.个性化搜索和推荐算法广泛收集多源异构数据,获取用户偏好信息,利用各类机器学习、深度学习等技术,构建用户兴趣偏好模型,预测用户偏好,推荐满足用户个性化需求和偏好的项目或内容,提升用户的使用体验和网站平台的商业利益.本文介绍面向多源异构数据的个性化搜索问题的数学描述,综述面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法的相关研究工作,包括:传统个性化搜索和推荐算法、融合多源异构数据的个性化搜索和推荐算法以及动态个性化搜索和推荐算法等相关研究现状,整理了算法常用数据集、性能评价指标及评估体系,进一步阐明了目前面向多源异构数据的个性化搜索和推荐方法的实际应用场景及今后研究的发展方向,并讨论了存在的不足及所面临的严峻挑战,期望为相关领域的研究人员提供有益帮助.     

融合了LSTM和PMF的推荐算法

推荐系统是帮助用户在海量的数据中快速发掘出他们感兴趣内容的最重要的技术之一。稀疏性和冷启动是推荐系统面临的主要问题。针对稀疏性问题,已有多种推荐算法考虑利用额外的辅助信息,如评论、摘要或概要等来提高预测准确性。这些算法确实已经在一定程度上提高了预测准确性,但是,已有的算法大都是基于词袋模型,对这些辅助信息的理解和利用缺乏深度,留于表面。提出了一种新型的推荐系统算法：深度协同过滤算法（DCF）。DCF集成了长短期记忆网络（LSTM）和概率矩阵分解（PMF）。该算法不仅能够基于用户评分学习用户特征,而且能深度挖掘辅助信息,学习到更精确的物品特征。经过在真实数据集MovieLens100K和1M上的验证,结果表明DCF算法的根均方误差比现有算法分别降低了2.54%和3.96%。     

金桔子网络音乐播放器

如今，网络小说越来越火热，很多网友都不再购买图书，而是直接在网上看小说，网上小说的更新速度是传统图书所无法相比的。但是网页上看小说也存在诸多问题，比如典型的网络广告问题，有些网站不断弹出的广告让我们不胜其烦。这里为大家推荐一款小说阅读软件，让你畅快看小说。“读书宝”就是一款专门针对网上阅读推出的工具软件，软件可以去除杂乱内容，只留书籍正文；整合网络站点，去伪存真展现精华图书；多种途径搜索图书，让您简单阅读；多种方法管理图书，让您方便阅读；多种格式阅读图书，让您轻松阅读；实体书效，在线看出实体书的效果；注册为读书宝用户，拥有自己的书签和提醒，并且可以导入导出和网络备份。     

电子报刊:挑战传统出版物

打开家用电脑,通过计算机网络,便可调阅电子报刊,或将存储图书的磁盘或光盘放入电脑,阅读图书,这是我们从今往后的日常读书读报方式。眼下,计算机网络已辐射全球,丰富的信息资源和低廉的入网费用,已完完全全能为寻常百姓所接受,人们勿需买报刊图书,也不会再为买不到畅销书刊和无法及时了解最新信息而遗憾。 电子图书(存储图书内容的磁盘或光盘)以其体积小、存储量大、内容多,阅读时有图像、色彩、伴音等全方位视听感受的优势,深受人们的欢迎。不论身处何地,只要有一台计算机,我们就可以随时调阅全球各地的电子报刊,及时了解自己所需的最新信息。那种因距离远、邮寄时间长而难以看到最新报刊信息的遗憾已成为历史。电子图书的热潮引发了国际上电子图书出版的火爆场面,全球现有只读光盘万余种,其发行量正以每年15％的速度递增,现有读者约10亿人,而且数量还在成倍递增。据电子出版专家预测,多媒体光碟将挤占传统平面出版物近一半的市场。计算机和电子出版物的规模化生产,成本降低,其价格亦会大幅下降,电子出版物如传统书报一样普及到家庭将指日可待。     

基于深度学习的内容推荐算法研究综述

推荐系统是学习用户偏好,实现个性化推荐的系统化应用技术,在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域得到了广泛的应用。近年来,随着多源异构数据的激增和深度学习的兴起,传统推荐算法中的表征学习模式逐步被深度学习代替。梳理推荐算法的背景和发展趋势,并给出内容推荐的算法思路及其优劣评价,分别介绍多层感知机、自动编码器、卷积神经网络以及循环神经网络等深度学习方法的网络结构和算法优势。从技术应用的视角综述深度学习在内容推荐中的应用现状与研究成果,对不同经典深度推荐算法进行分析与比较。在此基础上,指出深度学习在可解释性、学习效率等方面的不足,并对交叉领域学习、多任务学习、表征学习等未来研究方向进行展望。