高校图书馆资源荐购服务探讨

资源荐购是高校图书馆文献采访工作中的重要举措。荐购所采用的各种模式在开展方法、受众人群、荐购效果及采访馆员的工作效率等方面都有各自的特点,只有保持各种模式并存才能使资源荐购更好地为读者服务。资源荐购服务开展过程中普遍存在参与读者少、荐购资源与馆藏原则之间产生矛盾等问题,通过多种途径扩大宣传、把读者的需要放在第一位是解决问题的必要措施。     

英国党魁遴选的历史沿革

英国近现代大党党魁的遴选方式形形色色，曾有国王任命、前首相举荐、自然浮现、上层推荐和下院议员选举等方式，显现出党内民主的滞后性。君主任命权和贵族政治的长期存在，保守主义政治文化和社会民主发展的迟滞，是统治阶级政党内部民主缓迟出现的原因。     

基于相似学习风格的资源分类和推荐服务

通过研究学习者的学习风格和影响学习风格的因素,根据学习风格的种类对资源进行基于学习对象的分类,把丰富繁杂的学习资源个性化地组合起来;然后综合用户的访问事务,进行基于代理模式和聚类算法的推荐服务;最后根据用户的反馈和评价对现有系统进行完善和改进。     

基于协同标注的B2C电子商务个性化推荐系统研究

针对B2C电子商务系统中“信息过载”与“信息缺失”共存的问题,在综合分析电子商务个性化推荐技术和协同标注基础上,提出采用协同标注方法构建推荐系统为顾客提供个性化的商品信息,描述了该系统的总体结构,并对系统中的概念生成器、查询分析器、商品标签地图等功能模块进行详细论述。     

家用多媒体电脑的配置

该文就配置较为理想和实用的光驱、声卡、解压卡、调制解调器等多媒体部件做了说明     

消费时代的视觉读解——电影鉴赏辞典初探

随着互联网、DVD的普及,电影作为最具影响力的大众文化产品之一,打造了人数巨大的消费群体。与之互动的则是电影书籍的出版呈现出前所未有的兴旺局面。在此背景下,本文分析总结了电影鉴赏辞典的编撰方式与体例,指出了当前电影鉴赏辞典在内容及形式上存在的若干问题并提出了建议。     

基于主题发现的专利发明人推荐方法

LDA 主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,本文提出了一种基于LDA 建立发明人兴趣主题模型的方法,合并每位发明人的专利数据,专利信息基于发明人进行划分,将标准的文档- 主题-词的三层LDA 模型变为专利数据中的发明人- 主题- 词的发明人兴趣模型,实现发明人的主题发现,并利用该模型中主题分布之间的相似性进行发明人的个性化推荐。在采集真实专利数据集上的实验结果表明该方法相比传统的向量空间模型方法和隐马尔科夫模型方法具有更高的准确率,推荐效果更优。     

基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统设计与实现

随着互联网与移动终端的普及,网络上的电影娱乐信息数量海量增加,用户对电影个性化服务的需求日益旺盛。设计电影个性化推荐系统,该系统基于B/S模式,采用JavaEE体系架构。个性化电影推荐服务能够挖掘用户信息、电影项目信息间隐藏的关联性,从而发现用户的潜在兴趣,将用户可能感兴趣的影视片推荐给用户。     

推荐系统在档案知识服务中的应用研究

论文探讨了推荐系统用于提高档案知识服务主动性、针对性与个性化中的价值问题,并依据推荐系统通用模型,构建了推荐系统在档案知识服务中的应用模式,然后列举推荐系统在档案知识服务中的典型应用.