面向“互联网+”的图书荐购模型研究与实践

面向"互联网+"时代,文章以图书荐购为研究对象,首先分析了"互联网+"时代图书采访工作发生的变化与机遇,然后分析了图书采访工作当前的应用研究进展,提出了开放式图书荐购服务模型和系统平台,接着分享了昆明理工大学图书馆的开放式图书荐购实践情况,最后就目前存在的问题做了总结与展望。     

改进潜在语义索引的个性化搜索引擎的设计

个性化搜索引擎是一种通过机器主动学习用户兴趣,并根据用户兴趣帮助用户进行信息筛选的新一代智能化搜索引擎,潜在语义索引模型在词与词、文本与文本之间的检索中具有先进性．针对该模型中文档集用户兴趣有效性低的问题引入用户个性词典来改进,给出一个完整的可学习用户兴趣并可动态调整的个性化搜索引擎的设计．实验表明潜在语义索引比向量空间模型具有更好的信息检索性能,同时改进的潜在语义索引算法与传统算法相比在文献检索方面性能有明显提高．     

基于社会化推荐的网络浏览行为分析

随着网络信息环境的变化,传统认知中的浏览行为模式已发生很大的改变,从而需要重新来审视“浏览”这一具有普遍性的信息行为在新的信息环境下的规律和特点。围绕社会化推荐这一情境,对社会化推荐的模式以及与之对应的浏览行为开展定性分析,并基于此对传统的浏览行为的理论框架提出改进。     

数字图书馆开展个性化知识服务的探讨

随着时代的发展,数字图书馆已经成为了未来图书馆不可或缺的一个重要组成部分,而知识服务又是数字图书馆的一个关键内容。文章以个性化知识服务在数字图书馆的实施为切入点,对知识服务的概念进行了阐述,探讨了知识服务对图书馆运行的重要性,并对如何在图书馆进行更好的知识服务提出了措施,为以后探索图书馆的服务提供了新的方向。     

Web日志挖掘在电子商务推荐中的应用

介绍电子商务和Web数据挖掘的概念,并介绍Web使用挖掘中应用最多的技术——Web日志挖掘.重点阐述了日志挖掘算法——关联规则的有关知识,以及改进的频繁项目集生成算法Apriori和强关联规则生成算法,并结合实例进行了分析研究.     

多元智能理论视角下高中数学个性化学习方法的思考

依据加德纳的多元智能理论,着重探讨多元智能对不同学生个体数学学习的影响,在多元智能理论视角下重新审视传统的数学学习方法,对其进行改进,力求通过个性化的学习方法以使不同智能组合的学生在数学学习中得到不同程度的发展,从而更好地适应新一轮数学教育改革．     

高校自主招生实行个性化面试的构想

自主招生的重点是招收具有特质的学生。考试格式化的必然后果是选拔人才的平庸化。自主招生要预防格式化走向,就有必要考虑实行个性化的面试。自主招生的面试主要是为了测试考生知识的深度而不是广度;是为了求证考生的素质优势,而不是揭露其知识缺陷。要防止自主招生跌落到应试教育的泥沼。     

基于用户兴趣的个性化推荐系统比较研究

个性化推荐系统是解决信息过载的有效途径之一,已广泛应用于电子商务等领域．介绍推荐系统及其组成部分,就个性化推荐系统的几个关键技术进行了阐述和比较,总结推荐系统主要的评价指标,并对未来可能的发展方向进行了初步预测．     

基于云计算的个性化推荐系统的研究

在对传统的推荐算法进行比较研究的基础上,结合云计算的优势,提出基于云计算的个性化推荐系统,详细阐述基于MapReduce的推荐过程.本研究为云平台下推荐系统的研究与应用提供参考.