基于协同过滤技术的个性化课程推荐系统研究

本文通过对个性化推荐技术涵义的叙述,提出基于个性化推荐技术中的协同过滤技术构筑个性化课程推荐系统平台,并且对系统平台的设计与实现过程进行了阐述。     

基于协同过滤推荐技术的个性化网络教学平台研究

协同过滤推荐技术是推荐系统中最核心的技术之一,也是目前应用最广泛、最成功的技术.在本文中,研究如何将协同过滤推荐技术借鉴过来,并就冷开始问题、稀疏问题和新兴趣发现问题对现有的协同过滤推荐技术进行改进,以达到实现网络教学平台个性化的目的     

基于协同过滤的电子商务个性化推荐算法分析

个性化推荐系统是电子商务运作过程中的重要组成部分,计算机网络信息化的不断发展和当今数据的爆炸式增长,使得人们很难在海量信息中找寻出适合自身需求的数据和信息,信息过载状况时有发生。阐述了我国电子商务个性化推荐系统的作用,分析了当前主流电子商务推荐技术,对基于协同过滤的电子商务个性推荐算法进行了研究。     

基于改进协同过滤的移动个性化推荐服务研究

基于协同过滤（CF）的个性化推荐技术,提出一种移动设备个性化软件推荐系统.该系统根据协同过滤的理论,首先通过软件类别兴趣相似度的计算,筛选出软件类别相似的用户候选集,过滤所有移动用户,减小产生的用户候选推荐集;然后对用户候选推荐集进行最近邻居的相似性计算以找出目标用户的邻居集合,并且对邻居集合中的邻居评分进行实时更新;最后根据兴趣相似度最大的K个邻居形成目标用户的Top-N推荐集.在第三方手机软件管理平台上通过监测推荐软件的下载或浏览量,验证系统的有效性和准确性.     

基于用户的协同过滤个性化商品推荐系统研究

论文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和作用,然后分析了电子商务推荐系统的类型,最后在此基础上对基于用户的协同过滤推荐系统的实现进行了研究。     

基于信息协同过滤的电子政务推荐服务系统研究

采用信息协同过滤技术构建一个面向公众的电子政务信息推荐服务系统框架。通过信息用户评价矩阵寻找相似度较高的邻居集,能够较好地把握用户的需求偏好,主动提供适合用户的信息组合。但需要解决稀疏性、冷启动、扩展瓶颈问题,以及处理好用户参与、个人隐私和系统优化问题。     

基于协同过滤的论文推荐-传播平台模型研究

借鉴协同过滤个性化推荐思想,提出基于同行评价计算用户相似度的学术论文个性化推荐-传播平台模型:研究人员借助推荐-传播系统将自己或他人的学术论文推荐给与其有相似研究兴趣的网络邻居,从而可基于同行协同过滤将学术文献高效获取和研究成果主动推介结合起来。运用计算机多主体仿真方法,本文模拟并验证了推荐-传播平台的性能。     

基于视觉信息的个性化图像搜索排名技术

为了提高图像搜索的质量,个性化方法被广泛应用于图像检索中,但搜索效果并不理想.针对个性化图像搜索效率质量不高的现状,提出一种基于图像视觉信息进行个性化图像搜索算法,在此算法中首先对用户兴趣模型进行建模,再利用图像视觉信息提高排名质量.     

信息过滤技术在基于Web的个性化定制服务中的应用

通过分析了Web个性化定制服务系统的三种体系结构和信息过滤技术的三种分类 ,构建了信息过滤技术在Web个性化定制服务系统中的应用模型 ,并讨论了其技术实现。     

基于用户模式聚类的协同过滤个性化推荐方法

最近邻协同过滤常用的计算用户访问行为相似程度的距离函数仅是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来,用户评分数据稀疏等问题使其推荐质量下降。针对这些问题,提出一种基于用户模式聚类的协同过滤推荐算法,该算法采用基于用户模式相似的子空间聚类方法产生聚类,并且利用模式相似度改进协同过滤,从而对用户产生个性化推荐。实验结果表明,该方法改善了推荐系统的效率和精度。     

个性化信息服务中的内容过滤技术研究

本文通过资源的表达、用户兴趣文件的表达和匹配技术来研究矢量空间模型表示法和概．率模型表示法,提出了一个改进的概率模型表示法,它能够更好的满足用户的需求。     

网络信息过滤和个性化信息服务

本文在比较安全过滤和用户过滤两种应用的基础上，着重讨论了用户过滤及其相关技术，文章认为，影响过滤系统性能的关键因素在于用户建模的准确性、对信息内容的语义理解以及匹配算法的选择，并就此提出针对性的解决思路。     

基于协同过滤的学科信息服务平台构建

针对当前高校学科信息服务平台存在的对服务对象信息需求挖掘、分析不足的弊端,提出构建基于协同过滤算法的学科信息服务平台。通过引入读者专业、角色、学历、借阅记录等影响和反映读者信息需求的因素构建读者特征模型,该模型采用优化的协同过滤算法挖掘读者信息需求并产生个性化推荐信息,可有效提升学科信息服务质量。     

Web个性化服务技术优先领域的研究

针对人们提出的网络信息个性化服务内容及相关技术问题,本文重点介绍了当前具有代表性的个性化信息服务优先领域的研究。并认为用户的兴趣和行为表达、聚类与分类、个性化信息服务安全与系统评价等,为目前web个性化信息系统所采用的关键技术中,应重点关注的领域。     

基于RSS技术的个性化资源服务研究

信息资源个性化服务是发展趋势.本文对个性化推送服务作了简要分析,提出了基于RSS的个性化资源推迟模型,并对模型中涉及的个性化需求定制、多数据源自动搜索引擎、个性化信息频道的自动生成及发布以厦RSS频道来源数据自动更新等关键技术作了探讨.利用PHP、JAvA和WYSOL开发的RSS推送服务系统的使用表明:克服了以往推迟服务的信息过栽的缺点,满足用户的实际需求.     

浅谈个性化信息服务

网络环境下,信恩的海量增长和分布无序与用户日益增长的个性化信思需求存在着尖锐的矛盾,传统模式下的信息服务难以解决这个矛盾,更难以满足不同用户的特定需求.在此背景下,个性化信息服务应运而生,走上了信息服务发展的道路.本文从分析个性化信息服务的基本内涵入手,探讨了开展个性化信息服务的意义,阐述了个性化信息服务的特点和服务方式.     

Internet上的个性化信息服务

个性化信息服务是信息服务的高级形态，在Internet上提供个性化信息服务是现代信息技术发展的必然，也是信息服务部门所努力追求的目标。本文分析了个性化信息服务的内在含义、利用Internet上提供个性化信息服务的基本模式以及个性化信息服务中遇到的若干问题，对于实现图书馆的服务转型、深化图书馆信息服务有启发意义。