基于模糊朴素贝叶斯方法的客户消费行为预测研究

面对当前日益竞争的市场环境,以客户消费为研究对象,以客户消费因子为关键点,提出了一种基于客户消费行为预测的模糊朴素贝叶斯方法。针对客户消费影响因子所呈现的连续及离散性,分别建立了相应的模糊表示方法,以此为基础,对客户消费行为预测建立了朴素贝叶斯方法,并用实例对提出的方法进行了分析说明。     

基于Web使用挖掘的个性化推荐系统

Web使用模式挖掘是对用户浏览Web后在服务器日志上所留信息的数据挖掘。讨论了挖掘中常用技术及流程,并提出一种Web使用模式挖掘体系结构,介绍了系统的工作原理,对系统设计中的推荐算法等关键技术作了详细讨论。关     

基于协同过滤的个性化推荐选课系统研究

针对高等学校学生选课系统中存在的缺乏个性化课程推荐、选课效率不高的问题,通过对个性化推荐技术的分析研究,提出了基于项目、用户及属性值矩阵的协同过滤算法,并把该算法应用到选课系统中,数据表明,算法解决了个性化推荐技术中的冷启动问题,相关指标有明显提高,实现了课程的个性化推荐和新课程的推荐。     

基于朴素贝叶斯的学生信息分类预测研究

为从学生数据信息中挖掘有价值的信息为高校教学管理、人才培养等提供决策支持,本文采用朴素贝叶斯分类的方法,对学生信息数据进行分类与预测。通过分类的详细工作过程,可知朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,虽然其条件独立性假设并不总符合客观实际,但在学生信息分类预测研究中还是取得了很好的效果。     

基于雨林框架的朴素贝叶斯分类算法

出了一种可伸缩的朴素贝叶斯分类算法。算法针对大数据集的训练数据,通过构建雨林框架,能在有限主存里存储训练数据,训练生成概率矩阵,进而对测试样本进行分类。算法仅对整库一次扫描。实验表明,该算法能够获得与整库读入主存相同的分类准确率．并且有较高的处理效率。     

基于DeepFM的个性化练习题目推荐系统研究

文章针对学生在学习程序设计类课程时做题针对性不强、难以精准查缺补漏的问题,基于DeepFM模型,根据学生做题的历史行为数据及是否集中点击题目,来预估学生对其他题目的点击率,在对预估点击率排序后向学生推荐高点击率的题目,并通过ROC曲线、AUC值和混淆矩阵等指标评估推荐效果。该推荐系统基于DeepFM模型设计,实现了个性化练习题目推荐,已应用于实验教学。实验教学结果表明,该系统有助于提高实验教学效果,使学生的学习更高效,其中成绩较好的学生的学习效果提升更显著。文章还通过聚类分析、关联规则和分类预测等方法对学生的学习行为数据进行了分析,分析结果进一步验证了练习题推荐系统对实验教学的重要作用。     

不确定数据的朴素贝叶斯分类

传统的机器学习和数据挖掘分类算法是在假设数据是完整精确的前提下进行的,然而在实际的应用中,由于数据存在不确定性,使这种假设很难成立.数据的不确定性可能是由多种原因导致的,比如测量错误、隐私保护以及传感器搜集的不确定信息等等.本文研究在不确定数据中使用朴素贝叶斯分类方法进行分类问题.     

基于朴素贝叶斯算法分析鸢尾花数据集分类

朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中较简单并且常见的一种分类方法,已经被广泛地应用于各领域。通过尝试利用朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行剖析,介绍了朴素贝叶斯算法的原理和基本过程。基于贝叶斯算法在依据特征独立的假设下,对鸢尾花数据集进行分类计算,准确度达到84.21%,实验结果表明朴素贝叶斯算法具有较好的分类速度和分类效果。     

基于用户关注度的个性化推荐系统研究

传统推荐系统存在不以用户关注度为导向、推荐信息分散、推荐效率低等弊端,针对该问题,通过深入挖掘用户的关注度特征及浏览行为特征,分析用户的潜在需求,以此为基础,综合基于类别关注度的信息推荐、基于主题词的长期关注度推荐以及基于协同过滤的个性化推荐算法,采用模块化的设计方法,提出一种基于用户关注度的个性化推荐系统。实践应用表明,该系统能够帮助用户从海量信息中快速、准确地找到自己关注的内容,对互联网个性化信息服务具有一定的应用价值。     

基于聚类协同过滤的个性化推荐系统

个性化推荐系统被越来越多地应用到各类网站中,以解决信息增长带来的信息迷失和信息过栽问题,而协同过滤算法是个性化推荐系统的重要算法之一,但是传统的协同过滤算法存在数据稀疏、冷启动等问题,为了解决这些问题,在综合WEB日志挖掘和聚类两个因素基础上,提出基于WEB日志和聚类的协同过滤算法,并将该算法与传统的协同过滤算法进行分析比较,验证了该算法能够提高推荐的精确度和实时性．     

一种基于Web使用挖掘的个性化推荐系统研究

个性化推荐系统的出现为用户提供了一个解决Web商品信息过载问题的强大工具。个性化推荐技术是基于Web使用挖掘、商品相关关系发现、商品分类等多项数据挖掘技术的。分析了这些技术的基本原理和特点并提出了一种计算商品关联关系和用户喜好倾向的算法以及个性化商品推荐的程序实现方法。     

基于个性化推荐技术的Web学习系统设计

根据单个学生或学习小组不同的学习需求提供相应的指导内容和教学策略,是基于Web的教学系统构建的根本目的。提出了一种通过收集分析学习者明确的或潜在的学习兴趣和偏好,找出学习者之间的相似性,对学生进行分组,形成虚拟学习社区的方法。     

学习资源个性化推荐系统的学习者模型构建

互联网的高速发展导致网络学习资源数量迅速增长,案例教学、理论教学等教学资源的个性化推荐受到更多关注。学习者模型是实现个性化推荐的依据。文章以CELTS-11学习者模型规范为基础,针对学习者的个性差异,在学习过程中对基本信息、学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等个性化特征展开研究,解决目前资源推荐系统的学习者模型中学习者特征描述不全面、个性化程度不高等问题,构建出了个性化的学习者模型,为学习资源的推送提供了有力的依据,应用效果表明了该方法的有效性。     

基于关联规则的个性化推荐在数字图书馆中的应用研究

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中,但随着系统规模扩大,它的效能逐渐降低.针对此缺点,提出了一种运用关联规则和协同过滤技术相结合的个性化推荐系统模型,这种推荐模型既能有效解决单独关联规则推荐不适合同类图书推荐问题,又能有效解决协同过滤算法不适合异类图书推荐问题;既能有效处理数字图书馆中图书种类和类别层次繁多的图书推荐问题,又能加快推荐速度,在数字图书馆系统中具有良好的推荐效果和应用前景.     

朴素贝叶斯在文本分类中的应用

朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术,能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程,构造了一个文本分类器。试验表明,朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。     

朴素贝叶斯分类预测学生CET4成绩

贝叶斯分类法是统计学分类方法,可以预测类成员关系的可能性,如给定元？组属于一个特定类的概率。大学英语四级考试一直是高校学生很重要的一门考试,对学生日后的就业也有指导性的作用,运用朴素贝叶斯分类方法,对学生的CET4成绩数据进行分类和预测,把得到的结论与实际情况比较,从而指导教学。     

改进朴素贝叶斯算法的人脸表情识别

传统图像特征提取具有较高维度缺陷,造成算法分类效率低、复杂度高、分类速度慢、计算开销大等问题.为此提出AAM算法,定位关键点提取人脸表情几何特征.将朴素贝叶斯分类器结合特征属性重要度调节高斯核函数,使用K近邻算法实现分类决策,提出一种WNBC-KNN分类方法,从降低数据维度和分类算法两方面优化人脸表情分类.在CK+数据...     

基于深度知识追踪的个性化推荐编程实训系统建设与教学实践

在软件设计类实验课程中,过高的生师比使学生缺乏充分的教师个别指导。针对此问题,文章研究了基于深度知识追踪的个性化推荐学习方法,并应用于上机编程实训环节教学。该方法采用融合注意力机制的动态键-值记忆网络,对学生的历史编程实训答题记录进行建模;然后通过双向门控循环单元神经网络追踪学生编程能力水平随时间的变化;最后根据由多种学习属性构成的推荐度来生成个性化推荐方案。运用该方法建设的个性化推荐编程实训系统,能够为学生个体生成个性化的编程实训指导方案,支持学生独立自主地进行编程实训,尤其适用于大规模在线编程教育场景。     

联邦个性化学习推荐系统研究

当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、"冷启动"和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。     

引入类别关键词的朴素贝叶斯林业文本分类

随着互联网的迅猛发展,网络上的文本越来越多,对其进行有效的分类,能方便人们快速获取到有用的信息。但在实际应用中,往往只需针对特定领域的文本进行分类,例如,林业文本分类。对于文本分类这一任务,现在有大量的神经网络方面的优秀模型可供使用,但这些模型常常需要耗费大量的时间、资源进行训练,而朴素贝叶斯这个模型虽然简单,但是,其分类效果已经基本满足工程所需。在原始朴素贝叶斯的基础上,引入类别关键词的因素,能够进一步提升分类的效果。