关联规则在图书个性化推荐技术中的应用

图书馆的网络化、数据化的发展导致很多新用户无法找到需要的文件,所以,根据用户的特殊需要提供良好的图书个性化推荐是现在面临的一个重要问题。关联规则的目的是利用技术手段,当用户在浏览网站时能够根据客户的特殊需求实时准确地推荐其可能感兴趣的相关图书．该技术是提高网站服务质量和增加访问频率的一种重要手段。     

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。     

基于关联规则的推荐算法在游戏搜索引擎中的应用

随着信息时代的到来,搜索引擎在为用户提供方便的同时,搜索结果也变得更加零碎,用户经常无法顺利找到自己需要的结果.为解决用户这个困惑,采用基于关联规则的推荐算法,通过用户搜索关键字,预测并向该用户推荐他可能感兴趣的TOP5Xbox游戏.     

关联规则算法在电子商务推荐系统中的应用探讨

通过数据挖掘在电子商务推荐系统中的运用,在使用关联算法的基础上为客户构建虚拟导购。同时,可分析某一热销产品捆绑另一产品可被一同购买的几率为多少。通过对客户偏好的商品类别分析和捆绑销售模式为顾客提供量身定制的服务,同时将电子商务平台所得利益最大化。本文简要介绍了电子商务推荐系统,在积累了前人构建挖掘模型的基础上建立了基于Apriori算法的电子商务推荐系统。研究关联规则算法在电子商务推荐系统中的应用,目前,Apriori算法已被广泛的运用到多个领域,准确度高、简单化等优点十分利于机器记忆与学习。     

基于协同过滤的个性化服务推荐算法研究

随着互联网的不断发展,信息呈爆炸式增长,导致信息过载问题日趋严重。在海量数据中提取有用信息的方式主要有两种,一种是通过搜索引擎,利用检索技术进行信息提取,另一种是以推荐信息为主的信息过滤技术。对基于协同过滤的个性化服务推荐算法进行了研究。     

基于协同过滤的数字图书馆推荐系统研究

在海量的数字图书馆中,准确迅速地找到符合自身需要的图书是需要解决的主要问题。通过阐述传统的协同过滤算法,分析其特点以及存在的不足,并基于此提出一种改进的协同过滤算法,建立了推荐系统模型并应用到数字图书馆中。     

个性化学习推荐模型的研究

通过分析个性化学习的特点,构造了个性化学习推荐模型.为保证学习效果,设计了基于ISM的学习序列生成方法,从整体上引导学习者的学习过程;在单个知识点学习时,采用关联规则挖掘,推荐符合学习者特征的学习材料.     

一种基于演化算法的数字图书馆个性化推荐技术

随着数字图书馆的发展,"信息过载"问题逐渐突出,如何快速、准确、主动为用户推送信息,成为数字图书馆建设急需解决的问题之一。提出了一种新的基于演化算法的数字图书馆个性化推荐技术,设计了个性化推荐系统模型,并应用到数字图书馆个性化推荐服务中。实验表明,该技术具有较强的有效性。     

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。     

基于用户学习路径分析的教育资源个性化推荐研究

针对学习者用户差异性需求推荐个性化教育资源是智能学习领域研究的难点,也是构建E-learning个性化学习支持服务的关键。学习者在网络学习过程中,其时序化的学习行为日志蕴含了各种学习路径信息。通过对目标用户学习路径分析可挖掘其所潜在的认知风格、学习偏好、认知水平等各种隐性特征信息,为E-learning教育资源个性化推荐提供重要依据。基于关联规则挖掘对用户行为日志分析,从系统架构、模型构建、路径匹配以及推荐算法四个维度切入,提出了E-learning环境下基于用户学习路径分析的教育资源个性化推荐解决方案。     

基于协同过滤的学习资源个性化推荐应用

分析了基于协同过滤的推荐算法及实现过程,结合远程教育在线平台的学习特点,提出运用该技术在远程教育在线学习平台进行资源推荐的解决方案,并对基于协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏及冷启动问题提出了解决方法.     

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。     

基于网页结构相关性的个性化推荐技术研究

讨论为访问用户提供高质量个性化推荐服务的个性化推荐系统的设计和实现.通过分析现有的基于Web体系结构的个性化推荐系统的特点,从用户访问W eb页面的特点出发,确定了以网页结构相关性为基础进行个性化推荐技术研究的目标.推荐系统由离线挖掘子系统和在线推荐子系统两部分组成.仿真实验表明,基于网页结构相关性的推荐系统具有较高的推荐准确性和更快的响应速度.     

基于DB-CF算法的音乐平台个性化推荐研究

娱乐方式日益丰富,产生巨量数据,利用这些数据通过推荐系统可以让用户获得更好的体验,为此提出了DB-CF（DBSCAN-Collaborative Filtering）算法。首先,使用DBSCAN聚类算法对音乐平台的线下用户进行聚类|然后,通过协同过滤算法计算对象用户与各聚类中心的相似度,再通过对比相似度度量矩阵,遍历离对象用户最近的邻居,通过邻居作出评分预测。实验表明,采用DB-CF算法比传统算法准确率提高8%左右,可以产生更准确的推荐结果,为用户带来更好的体验。     

一种图书馆书籍的个性化推荐方法

文章对推荐系统进行了研究,借鉴了亚马逊的图书推荐思想。利用书籍的图书分类、书籍综合特征和书籍评分,提出了一种基于协同过滤、基于内容推荐的综合推荐算法。算法用于鉴别用户是否喜好某本书籍。同时将这种推荐算法应用于高校图书馆的书籍借阅系统中,旨在提高图书馆借阔系统的个性化。该算法能在一定程度上降低借阅者花费在借阅过程中的时间,另一方面能够通过推荐算法的应用,提高图书馆书籍利用率,降低书籍借阅过程中的马太效应。     

数字图书馆的个性化服务

阐述了数字图书馆个性化服务的必要性和重要性,探讨了数字化图书馆个性化服务的表现形式,提出了数字图书馆个性化服务的具体措施.     

基于全局相似度的在线资源个性化推荐算法研究

为了提高个性化推荐的准确度,提出一种基于全局相似度的在线资源个性化推荐算法.首先分别基于用户和在线资源对其各自相似性进行计算,运用K-means聚类方法根据对用户偏好和在线资源属性及评分的相似性计算结果对其进行划簇,实现用户与在线资源聚类划分,以此实现精准的个性化在线资源推送.实验结果显示,本文方法推荐的最小平均绝对误差为0.77,查准率随着数据覆盖率的增加可达到60％以上,推荐耗时基本稳定在20 s以内.在推荐准确度、查全率以及效率方面均有良好表现.     

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。     

基于用户兴趣的文献个性化推荐研究

针对当前文献推荐中个性化程度不高等问题,提出一种对用户行为重新分配权重的度量算法。运用用户行为数据按照时间顺序重新分配权重,突出近期用户兴趣构建用户兴趣模型。通过LDA主题分布、关键词分布等方法构建学术资源模型,实现两模型间匹配,完成推荐。通过实验验证,该算法准确性达到80%,比传统等权重算法提高近20%,召回率与F值分别提升了7%和5%。研究表明,基于时间因素的用户兴趣度量算法相较于传统等权重算法具有更高的准确性,未来可进一步优化用户兴趣度量以实现精准推荐服务。