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    推薦算法

    • 基于語(yǔ)音控制和推薦算法的適老化購(gòu)物APP設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      d2Vec和推薦算法等相關(guān)技術(shù),并依據(jù)相關(guān)適老化標(biāo)準(zhǔn)及文獻(xiàn),設(shè)計(jì)出一款符合老年群體生理和心理的UI界面,大大降低了操作門(mén)檻,為老年群體的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物帶來(lái)極大的便利。關(guān)鍵詞:Word2Vec;語(yǔ)音控制;推薦算法;適老化設(shè)計(jì)中圖分類(lèi)號(hào):TP311? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):2096-4706(2023)15-0021-05Design and Implementation of an Age-friendly Shopping APP Based onVoic

      現(xiàn)代信息科技 2023年15期2023-09-18

    • 規(guī)訓(xùn)與突圍:基于推薦算法的思想政治教育話(huà)語(yǔ)困境與應(yīng)對(duì)
      春燕摘 要:推薦算法建構(gòu)的擬態(tài)環(huán)境日漸成為影響思想政治教育話(huà)語(yǔ)發(fā)展的全新場(chǎng)域。算法嵌入思想政治教育后,算法權(quán)力躍升衍生的“算法霸權(quán)”“算法成癮”“算法歧視”“算法黑箱”風(fēng)險(xiǎn)不斷弱化思想政治教育話(huà)語(yǔ)主體性、操縱話(huà)語(yǔ)內(nèi)容、沖擊話(huà)語(yǔ)理念、消解話(huà)語(yǔ)認(rèn)同。為完成思想政治教育話(huà)語(yǔ)由“追逐算法”到“駕馭算法”的轉(zhuǎn)變,思想政治教育者需主動(dòng)介入算法,依托內(nèi)容、關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過(guò)濾、知識(shí)規(guī)則、效用規(guī)則推薦算法的技術(shù)優(yōu)勢(shì),賦能話(huà)語(yǔ)內(nèi)容“聚流量”、話(huà)語(yǔ)議題“強(qiáng)關(guān)聯(lián)”、話(huà)語(yǔ)客體“達(dá)共

      理論導(dǎo)刊 2023年9期2023-09-16

    • 基于行為特征及關(guān)系網(wǎng)的大學(xué)生就業(yè)推薦算法研究
      業(yè)特征為就業(yè)推薦算法提供了建模依據(jù),其實(shí)現(xiàn)方式為采集數(shù)據(jù)、提取特征、訓(xùn)練算法模型。數(shù)據(jù)采集階段需進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)處理,確保數(shù)據(jù)格式、數(shù)值等符合要求。文章依托深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取了大學(xué)生行為序列特征,建立了PRHN推薦算法的理論模型。關(guān)系網(wǎng)可充分發(fā)掘?qū)W生數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)的圖譜結(jié)構(gòu),有助于提升PRHN就業(yè)推薦算法的命中率,改善推薦集內(nèi)的企業(yè)排序。因而可將關(guān)系網(wǎng)融入推薦算法,輔助完成推薦任務(wù),提升算法性能和效果。關(guān)鍵詞:行為特征;關(guān)系網(wǎng);大學(xué)生就業(yè);推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):

      無(wú)線(xiàn)互聯(lián)科技 2023年7期2023-06-25

    • 基于MVC的母嬰用品租賃系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      系統(tǒng)通過(guò)引入推薦算法,改善了用戶(hù)的體驗(yàn)度,為用戶(hù)提供了一個(gè)便捷的母嬰用品租賃平臺(tái)。關(guān)鍵詞:推薦算法;租賃;MVC;SSM中圖分類(lèi)號(hào):TP311? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2023)01-0053-05開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID) :1 緒論2021年8月,全面三孩生育政策正式通過(guò),意味著中國(guó)三孩政策全面開(kāi)放[1]。這一重大的政策變動(dòng)將對(duì)母嬰消費(fèi)市場(chǎng)產(chǎn)生了巨大的影響[2]。為了提倡共享經(jīng)濟(jì),有效節(jié)約資源,針對(duì)兒童玩具、嬰兒推

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2023年1期2023-05-30

    • 基于知識(shí)圖譜的隱私保護(hù)推薦算法
      ;隱私保護(hù);推薦算法;RippleNet;差分隱私0 引言智能技術(shù)與人類(lèi)生活緊密結(jié)合在一起,為人類(lèi)的衣食住行各個(gè)方面提供了極大的便利,但也存在信息冗雜的問(wèn)題。為了挖掘用戶(hù)的興趣并輔助用戶(hù)在大量的數(shù)據(jù)信息中快速找到自己的目標(biāo)信息,本文采用推薦算法能夠較好地解決這一需求。通過(guò)對(duì)用戶(hù)和項(xiàng)目之間的交互行為的深入研究,推薦算法可以準(zhǔn)確地識(shí)別出用戶(hù)的興趣偏好,并將最適合他們的選擇作為最終的決策依據(jù)。當(dāng)前,推薦算法的發(fā)展趨勢(shì)表明,協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容分析和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)已經(jīng)成

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2023年7期2023-04-27

    • 個(gè)性化習(xí)題路徑推薦方法研究綜述
      部迭代路徑;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A1引言(Introduction)在線(xiàn)題庫(kù)和在線(xiàn)判題系統(tǒng)[如“力扣”(leetcode),為全球程序員提供IT技術(shù)職業(yè)化提升的平臺(tái)]因?qū)W習(xí)資源多且用戶(hù)基數(shù)大,采用人工方式無(wú)法為每位平臺(tái)的學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化指導(dǎo)。個(gè)性化習(xí)題路徑推薦旨在根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力、知識(shí)背景等個(gè)性化特征,自動(dòng)從題庫(kù)中選取適合該學(xué)習(xí)者的習(xí)題,并以合理的順序推薦習(xí)題。本文對(duì)近年來(lái)開(kāi)展的個(gè)性化習(xí)題路徑研究工作進(jìn)行了梳理,首先按照推薦形式

      軟件工程 2023年4期2023-04-07

    • 基于貝葉斯估計(jì)的茶飲數(shù)據(jù)推薦算法
      及貝葉斯估計(jì)推薦算法的加持下,能科學(xué)地得出相關(guān)的茶飲店鋪推薦情況,從而給予消費(fèi)者以及企業(yè)極大的參考價(jià)值。該文對(duì)從網(wǎng)頁(yè)端獲取到的茶飲數(shù)據(jù),如茶飲店鋪名稱(chēng)、店鋪詳情、店鋪評(píng)分、評(píng)價(jià)人數(shù)、人均消費(fèi)等信息進(jìn)行算法分析,研究了數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的基本流程,以及貝葉斯估計(jì)推薦算法所蘊(yùn)含的推薦原理.總結(jié)了從數(shù)據(jù)源頭的收集,到存儲(chǔ)直至分析應(yīng)用,最終挖掘出數(shù)據(jù)價(jià)值的過(guò)程,整個(gè)分析結(jié)果為用戶(hù)及企業(yè)奠定了科學(xué)選擇的基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞:Python爬蟲(chóng);數(shù)據(jù)分析;貝葉斯估計(jì);推薦算法中圖分

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年17期2022-08-31

    • 協(xié)同過(guò)濾推薦算法的優(yōu)化研究
      后的協(xié)同過(guò)濾推薦算法能有效提升推薦效果。關(guān)鍵詞:協(xié)同過(guò)濾;相似性度量;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP391 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2022)13-0088-031 引言推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的興起和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展息息相關(guān),也是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)落地的主要場(chǎng)景之一。在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域中,通過(guò)推薦算法從海量數(shù)據(jù)中挖掘用戶(hù)的興趣,捕捉更精確的深度信息,精準(zhǔn)地推薦給用戶(hù),促進(jìn)用戶(hù)更加高效地接收信息[1-3]。推薦系統(tǒng)對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代具有強(qiáng)大且不可替代的推動(dòng)

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年13期2022-06-11

    • 基于內(nèi)容推薦算法的點(diǎn)餐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      一款基于內(nèi)容推薦算法和微信公眾平臺(tái)的小程序點(diǎn)餐系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷收集用戶(hù)信息,應(yīng)用基于內(nèi)容的推薦算法分析用戶(hù)個(gè)人的飲食偏好,推出適合用戶(hù)的個(gè)性化菜品,實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上點(diǎn)餐、推送個(gè)性化菜肴、信息反饋等功能,有效解決了師生點(diǎn)餐難、取餐難、就餐難等問(wèn)題,節(jié)省了時(shí)間與人力,滿(mǎn)足快節(jié)奏的生活需求。關(guān)鍵詞:微信小程序;推薦算法;點(diǎn)餐系統(tǒng)中圖分類(lèi)號(hào):TP311? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2022)10-0048-02隨著物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的迅速發(fā)展和小程序

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年10期2022-05-30

    • 基于KL散度的ALS推薦算法
      傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法在稀疏數(shù)據(jù)上推薦準(zhǔn)確度低的問(wèn)題,提出一種基于KL散度的ALS推薦算法KL-ALS。傳統(tǒng)ALS算法計(jì)算物品相似度時(shí)只考慮了用戶(hù)之間的共同評(píng)分項(xiàng),得到的相似性與真實(shí)值會(huì)有一定的誤差,而采用KL散度計(jì)算物品相似度時(shí),對(duì)用戶(hù)評(píng)論的數(shù)量不做任何限制,不依賴(lài)于用戶(hù)共同評(píng)分項(xiàng)。KL-ALS算法首先將ALS算法計(jì)算物品相似度和KL散度計(jì)算的物品相似度按照一定權(quán)重混合,產(chǎn)生總體相似度,進(jìn)而采用ALS算法訓(xùn)練模型,能夠更加準(zhǔn)確地度量物品間的相似度,改善推薦

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年12期2022-05-29

    • 基于TSVD的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究
      典的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的一系列不足,如用戶(hù)冷啟動(dòng)、商品評(píng)分稀疏性以及推薦精度不高,文章提出基于截?cái)嗥娈愔捣纸猓═SVD)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。使用TSVD技術(shù)對(duì)稀疏矩陣進(jìn)行降維處理,利用Jaccard相似度算法計(jì)算用戶(hù)間相似度,提高推薦精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于截?cái)嗥娈愔捣纸猓═SVD)的協(xié)同過(guò)濾算法體現(xiàn)良好的推薦質(zhì)量及預(yù)測(cè)精度。關(guān)鍵詞:推薦算法;協(xié)同過(guò)濾;稀疏矩陣;截?cái)嗥娈愔捣纸庵袌D分類(lèi)號(hào):TP391? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(20

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年4期2022-04-29

    • 智能算法在高考志愿推薦平臺(tái)中的應(yīng)用研究
      ;智能算法;推薦算法;推薦平臺(tái)中圖分類(lèi)號(hào):TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2022)06-0049-03開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):1 概述近些年,各省高考政策、考試內(nèi)容、考核方式、錄取制度等都在不斷調(diào)整,高校招生也在變革之中。與此同時(shí),市面上的高考志愿推薦平臺(tái)層出不窮,更多是通過(guò)對(duì)往年高考錄取分?jǐn)?shù)和排名分析來(lái)推薦高校,沒(méi)有考慮到考生需求、學(xué)科偏好等,很難切實(shí)進(jìn)行個(gè)性化“因材推薦”。智能算法近年來(lái)發(fā)展迅速,并已

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年6期2022-04-09

    • 基于協(xié)同過(guò)濾算法的高校社團(tuán)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法,找到共同出現(xiàn)的頻率來(lái)計(jì)算語(yǔ)義的相似度,并通過(guò)計(jì)算空間向量的夾角余弦值進(jìn)而計(jì)算文本之間的相似度,能夠在提高社團(tuán)管理者工作效率的同時(shí),為需要加入社團(tuán)的學(xué)生和對(duì)社團(tuán)文化有濃厚興趣的學(xué)生提供更加全面的信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)推薦項(xiàng)目數(shù)量為10時(shí),該方法的召回率、準(zhǔn)確率和Fl值分別提高了12.81%、7.65%和14.51%,表明基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法可有效提高推薦結(jié)果。關(guān)鍵詞:社團(tuán)管理;推薦算法;語(yǔ)義相似度;余弦相似度中圖分類(lèi)號(hào):TP311.5

      軟件工程 2022年2期2022-03-09

    • 協(xié)同過(guò)濾推薦算法在視頻緩存策略中的應(yīng)用
      于矩陣分解的推薦算法對(duì)用戶(hù)需求進(jìn)行分析,篩選出用戶(hù)可能感興趣的視頻,并利用基于加權(quán)評(píng)分預(yù)測(cè)值的貪婪緩存算法選擇合適的內(nèi)容進(jìn)行緩存。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,該算法可以將緩存命中率提高5-10%。關(guān)鍵詞: CDN; 緩存策略; 推薦算法; 矩陣分解中圖分類(lèi)號(hào):TP393? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? 文章編號(hào):1006-8228(2022)02-12-04Application of collaborative filtering recommendat

      計(jì)算機(jī)時(shí)代 2022年2期2022-02-24

    • 協(xié)同過(guò)濾算法改進(jìn)實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析
      :在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中融入時(shí)間因素對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),為了驗(yàn)證改進(jìn)后的算法能夠把推薦的準(zhǔn)確度給提高,使用Python編程語(yǔ)言,在電影數(shù)據(jù)集Movielens中的ml-lm數(shù)據(jù)集下進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)比傳統(tǒng)與改進(jìn)算法之間的MAE值。文章介紹了實(shí)驗(yàn)的目的、評(píng)價(jià)指標(biāo)、理論知識(shí)、過(guò)程和結(jié)果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以明顯看出這種改進(jìn)后的算法能夠提高推薦的準(zhǔn)確度。關(guān)鍵詞:協(xié)同過(guò)濾;推薦算法;改進(jìn);MAE;實(shí)驗(yàn)中圖分類(lèi)號(hào):G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年35期2022-02-17

    • 基于資源分配的推薦算法研究
      給出一個(gè)新的推薦算法(UTMT)。在數(shù)據(jù)集MovieLens_100K上對(duì)算法進(jìn)行試驗(yàn),并與資源分配中的熱傳導(dǎo)算法作比較,結(jié)果表明,構(gòu)建的UTMT推薦算法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率較之熱傳導(dǎo)算法有較大的提升。關(guān)鍵詞:二分圖;馬太效應(yīng);用戶(hù)可信度;資源分配;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP391.3? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? 文章編號(hào):2096-4706(2021)08-0127-03Research on Recommendation Algorithm Based o

      現(xiàn)代信息科技 2021年8期2021-11-03

    • 基于隱語(yǔ)義模型的學(xué)生選課推薦算法
      模型學(xué)生選課推薦算法。本算法使用隨機(jī)梯度下降法優(yōu)化損失函數(shù);對(duì)選課推薦算法執(zhí)行過(guò)程中的冷啟動(dòng)問(wèn)題提出了一種處理方案;通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)召回率、準(zhǔn)確率以及平衡F分?jǐn)?shù)驗(yàn)證本算法推薦的可行性和有效性,在所收集到的學(xué)生選課數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有一定的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞:推薦算法;潛在關(guān)系;隱語(yǔ)義模型Abstract:In order to enable students to take courses correctly and reasonably, a

      計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化 2021年3期2021-10-01

    • 一種簡(jiǎn)易體育素質(zhì)測(cè)試設(shè)備的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      行展示,運(yùn)用推薦算法為測(cè)試者推薦相應(yīng)的訓(xùn)練指導(dǎo)和教程。經(jīng)試驗(yàn)測(cè)試表明,該設(shè)備可實(shí)現(xiàn)多模式精準(zhǔn)測(cè)試,通過(guò)記錄分析歷史數(shù)據(jù),提供有針對(duì)性的教程,且設(shè)備簡(jiǎn)便易攜,可在任何場(chǎng)景下使用,具有廣闊的發(fā)展前景。關(guān)鍵詞:體育素質(zhì)測(cè)試;體育鍛煉;測(cè)試設(shè)備;推薦算法1 背景我國(guó)是體育大國(guó),目前正朝著體育強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變[1],人們對(duì)于體育健身的需求和追求日益強(qiáng)烈。在當(dāng)前大力發(fā)展學(xué)生核心素養(yǎng)的新形勢(shì)下,體育素質(zhì)培養(yǎng)是培養(yǎng)學(xué)生全面發(fā)展的關(guān)鍵部分,也是整個(gè)社會(huì)發(fā)展的客觀(guān)要求[2]。體育高考

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2021年22期2021-09-14

    • 基于高維張量分解的個(gè)性化教育資源推薦算法研究
      性化教育資源推薦算法,在分解中能夠保留高維空間的信息完整性,避免了傳統(tǒng)推薦算法在分解中原始信息和特征的丟失,從而為個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦的研究提供參考。關(guān)鍵詞:高維張量分解;個(gè)性化;教育資源;推薦算法0 引言目前,個(gè)性化推薦技術(shù)已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)及電子商務(wù)(淘寶、京東等平臺(tái))中使用,效果也尤為顯著[3],近幾年個(gè)性化推薦技術(shù)已經(jīng)逐漸成為教育資源領(lǐng)域應(yīng)用的研究熱點(diǎn),從而使學(xué)習(xí)者與教育資源之間形成“找”和“推”的雙向模式。學(xué)習(xí)者對(duì)教育資源的選擇會(huì)根據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)風(fēng)格等

      無(wú)線(xiàn)互聯(lián)科技 2021年10期2021-09-13

    • 基于用戶(hù)興趣變化的混合推薦算法分析
      銘煜摘 要:推薦算法被應(yīng)用在商品購(gòu)物、音樂(lè)推薦、書(shū)籍推薦等網(wǎng)站。如何根據(jù)這些已有的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)讓用戶(hù)快速做出抉擇,推薦算法顯得十分重要。傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法沒(méi)有考慮到用戶(hù)的興趣是隨時(shí)間而變化的。文章首先在傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法的基礎(chǔ)上構(gòu)建時(shí)間變化函數(shù),對(duì)用戶(hù)以往的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)做時(shí)間加權(quán),提高預(yù)測(cè)用戶(hù)興趣的能力。針對(duì)當(dāng)前推薦算法都會(huì)遇到的評(píng)分稀疏性問(wèn)題,文章提出了把基于時(shí)間權(quán)重的協(xié)同過(guò)濾算法與基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法進(jìn)行混合推薦,提高了算法的準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞:推薦

      無(wú)線(xiàn)互聯(lián)科技 2021年8期2021-09-13

    • 大數(shù)據(jù)平臺(tái)下實(shí)時(shí)電影推薦算法研究
      足,協(xié)同過(guò)濾推薦算法的不足也越來(lái)越明顯。為此,通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Spark平臺(tái)構(gòu)建基于模型的推薦算法來(lái)更好地應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推薦的問(wèn)題。首先,通過(guò)預(yù)先設(shè)定的計(jì)算方法進(jìn)行模型的構(gòu)建;同時(shí)將一種改進(jìn)的余弦相似度算法應(yīng)用到模型中,不僅可以縮短推薦實(shí)現(xiàn)的時(shí)間,而且可以提高推薦性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法和傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法相比,提高了準(zhǔn)確率和時(shí)效性,驗(yàn)證了系統(tǒng)可較好地滿(mǎn)足用戶(hù)的實(shí)時(shí)需求。關(guān)鍵詞:Spark;實(shí)時(shí);推薦算法;協(xié)同過(guò)濾中圖分類(lèi)號(hào):TP399? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)

      軟件工程 2021年9期2021-09-13

    • 基于改進(jìn)LDA主題模型的個(gè)性化新聞推薦算法
      特點(diǎn),對(duì)傳統(tǒng)推薦算法和標(biāo)準(zhǔn)LDA主題模型進(jìn)行思考,提出一種基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的文檔-主題-詞的三層貝葉斯概率模型結(jié)合時(shí)間函數(shù)的推薦算法,采用Gibbs Sampling進(jìn)行超參數(shù)推導(dǎo),提升推薦效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在適當(dāng)參數(shù)設(shè)定下的推薦結(jié)果比協(xié)同過(guò)濾及標(biāo)準(zhǔn)的基于改進(jìn)LDA模型的算法有更小的預(yù)測(cè)誤差,向用戶(hù)推薦偏好新聞更有效率。關(guān)鍵詞:LDA主題模型;貝葉斯模型;推薦算法;時(shí)間函數(shù)中圖分類(lèi)號(hào):TP391;

      赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 2021年6期2021-08-12

    • TextRank與用戶(hù)情感傾向在推薦算法中的研究
      戶(hù)情感傾向在推薦算法中的應(yīng)用,本文在TextRank算法進(jìn)行細(xì)致分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)效性特點(diǎn)進(jìn)行了綜合改進(jìn),結(jié)合時(shí)間衰減參數(shù)與時(shí)效性參數(shù)TL,將原本單一的PR值變?yōu)榱司C合PR值,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,綜合PR值相比于原PR值是更加合理的。在此基礎(chǔ)上,利用綜合PR值數(shù)據(jù)與用戶(hù)自身的靜態(tài)數(shù)據(jù)以及用戶(hù)情感傾向進(jìn)行整合,通過(guò)推薦算法的綜合篩選,得出最終的推薦結(jié)果,為用戶(hù)提供了一個(gè)良好的體驗(yàn)。關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù) ?TextRank ?PR值 ?推薦算法 ?情感傾向中

      科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2021年11期2021-08-10

    • 綜合能源線(xiàn)上服務(wù)推薦算法研究
      合能源服務(wù);推薦算法;興趣圖譜;譜聚類(lèi);隨機(jī)森林0? ? 引言隨著國(guó)家對(duì)電力體制改革的不斷推進(jìn)、售電側(cè)市場(chǎng)的開(kāi)放以及新型能源大量接入傳統(tǒng)電網(wǎng),綜合能源服務(wù)將逐漸成為電網(wǎng)公司的運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)。目前,我國(guó)電力企業(yè)發(fā)展正處于轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期[1-6]。綜合能源服務(wù)是一種新型的能源服務(wù)模式,可以滿(mǎn)足客戶(hù)多樣化的能源生產(chǎn)和消費(fèi)需求,涉及能源規(guī)劃設(shè)計(jì)、設(shè)施投資建設(shè)、多能源運(yùn)行服務(wù)、融資服務(wù)等。同時(shí),綜合能源服務(wù)融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù),以提高能源利用率,降低能源

      機(jī)電信息 2021年12期2021-06-11

    • 構(gòu)建線(xiàn)上課堂智慧型應(yīng)用模式的思考
      畫(huà)像;并引入推薦算法,實(shí)現(xiàn)授課反思內(nèi)容或?qū)W生弱項(xiàng)提升的精準(zhǔn)推送。本文還闡述了高職校在構(gòu)建線(xiàn)上課堂智慧型應(yīng)用模式中的推進(jìn)策略。關(guān)鍵詞:線(xiàn)上智慧課堂;聚合型應(yīng)用;學(xué)生畫(huà)像;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):G511 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A2018年4月,教育部發(fā)布《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》,提出建設(shè)“適應(yīng)5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展,服務(wù)全時(shí)域、全空域、全受眾的智慧學(xué)習(xí)”,建成“互聯(lián)網(wǎng)+教育大平臺(tái)”;[1]2019年1月,教育部發(fā)布《關(guān)于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間建設(shè)與應(yīng)用的指導(dǎo)意見(jiàn)》,提出要加快推進(jìn)

      科技風(fēng) 2021年8期2021-03-30

    • 網(wǎng)絡(luò)推薦算法中的意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)研究
      化時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)推薦算法不斷更新和應(yīng)用,在為人類(lèi)提供便利的同時(shí)也帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn),可能產(chǎn)生價(jià)值分化、技術(shù)黑箱、主流意識(shí)形態(tài)話(huà)語(yǔ)權(quán)被削弱以及信息繭房等問(wèn)題。文章研究網(wǎng)絡(luò)推薦算法中的意識(shí)形態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn),以推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)安全與國(guó)家安全得到保障。關(guān)鍵詞:意識(shí)形態(tài);推薦算法;互聯(lián)網(wǎng)中圖分類(lèi)號(hào):G641 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1004-9436(2021)22-00-03意識(shí)形態(tài)關(guān)乎旗幟,關(guān)乎道路,關(guān)乎國(guó)家政治安全。“在新的歷史條件下,互聯(lián)網(wǎng)已成為輿論斗爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)。

      藝術(shù)科技 2021年22期2021-03-21

    • 基于正則化矩陣分解的電影推薦算法
      于基于內(nèi)容的推薦算法分別降低了0.34%和0.17%,相較于基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法分別降低了14.12%和29.72%。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的推薦算法能夠考慮不同年齡的差異,實(shí)現(xiàn)更加符合用戶(hù)實(shí)際的推薦需求,提高了推薦準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性,改善了推薦誤差。關(guān)鍵詞:正則矩陣分解;用戶(hù)細(xì)分;推薦算法;協(xié)同過(guò)濾中圖分類(lèi)號(hào): TP391? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A文章編號(hào):1009-3044(2021)01-0022-02隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,電影娛樂(lè)也成了人們生活的一部分,

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2021年1期2021-03-15

    • 服裝推薦服務(wù)平臺(tái)的研究與開(kāi)發(fā)
      服務(wù)平臺(tái)使用推薦算法來(lái)提高用戶(hù)的購(gòu)物體驗(yàn),以此促進(jìn)消費(fèi)。該平臺(tái)主要研究基于協(xié)同過(guò)濾推薦算法實(shí)現(xiàn)服裝推薦功能,并實(shí)現(xiàn)店鋪入駐、服裝商品管理、商品交易、服裝推薦、消息會(huì)話(huà)、圈子發(fā)現(xiàn)功能。平臺(tái)采用前后端分離的開(kāi)發(fā)方式,運(yùn)用Spring Boot+MySQL+MyBatis+Vue等技術(shù)完成平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞:推薦算法;Spring Boot;服務(wù)平臺(tái);Vue中圖分類(lèi)號(hào):TP311 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-4706(2021)12-0107-0

      現(xiàn)代信息科技 2021年12期2021-01-14

    • 一種稅收優(yōu)惠政策的精準(zhǔn)推薦方法
      度以及改進(jìn)的推薦算法確定兩個(gè)目標(biāo)集合,然后通過(guò)兩個(gè)集合取并集的方式確定最終目標(biāo)納稅人群體,實(shí)現(xiàn)稅收優(yōu)惠政策的精準(zhǔn)推薦服務(wù)。關(guān)鍵詞:稅收優(yōu)惠政策;精準(zhǔn)推薦;文本相似度;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP3?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A引言現(xiàn)有的稅收優(yōu)惠政策宣傳主要通過(guò)納稅學(xué)堂輔導(dǎo)、專(zhuān)題講座、網(wǎng)站政策公告等傳統(tǒng)的方式,傳統(tǒng)方式一方面時(shí)效性較差,另一方面對(duì)納稅人沒(méi)有針對(duì)性,使很多滿(mǎn)足要求的納稅人無(wú)法及時(shí)享受優(yōu)惠政策的紅利。推薦系統(tǒng)[1]的應(yīng)用已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行使用,本文旨在將推薦系統(tǒng)在

      科學(xué)導(dǎo)報(bào)·學(xué)術(shù) 2020年50期2020-12-23

    • 基于云服務(wù)器的云南民族文化旅游信息推薦系統(tǒng)
      計(jì)了旅游信息推薦算法,采用云服務(wù)器、MVC模式開(kāi)發(fā)了旅游信息推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠通過(guò)客戶(hù)信息、偏好規(guī)劃處最佳旅游路線(xiàn),并實(shí)現(xiàn)旅游消息推送。與大型網(wǎng)站推薦的旅游攻略相比,該系統(tǒng)時(shí)效性強(qiáng),能夠?yàn)橛慰吞峁└雍侠淼穆糜温肪€(xiàn)。關(guān)鍵詞:推薦算法;MVC模式;云服務(wù)器;時(shí)效性中圖分類(lèi)號(hào):TP 391文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1007-757X(2020)11-0033-03Abstract:The general recommendation system cannot

      微型電腦應(yīng)用 2020年11期2020-12-23

    • 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電視頻道推薦算法
      )的電視頻道推薦算法,首先根據(jù)用戶(hù)歷史觀(guān)看行為得到隱性觀(guān)看特征,以及根據(jù)用戶(hù)觀(guān)看電視頻道不同時(shí)段的節(jié)目簡(jiǎn)介得到用戶(hù)特征標(biāo)簽和電視頻道標(biāo)簽,然后在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)評(píng)分,最后通過(guò)預(yù)測(cè)評(píng)分對(duì)目標(biāo)用戶(hù)進(jìn)行推薦個(gè)性化推薦,同時(shí)考慮了冷啟動(dòng)問(wèn)題,使用K-Means方法來(lái)解決。我們?cè)O(shè)計(jì)了不同推薦算法的性能對(duì)比實(shí)驗(yàn),最終通過(guò)基于廣電運(yùn)營(yíng)平臺(tái)中真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明我們提出的算法優(yōu)于其他幾種基線(xiàn)推薦方法,提高了推薦質(zhì)量。關(guān)鍵詞: 電視頻道;推薦算法;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      軟件 2020年10期2020-12-23

    • 一種基于用戶(hù)和商品屬性挖掘的協(xié)同過(guò)濾算法
      興趣評(píng)分; 推薦算法; 混合推薦; 實(shí)驗(yàn)分析中圖分類(lèi)號(hào): TN911.1?34; TP183 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào): 1004?373X(2020)23?0120?04Abstract: In order to solve the problem of inaccurate recommendation caused by sparse data in traditional

      現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年23期2020-12-23

    • 一種基于受限波爾茲曼機(jī)的推薦算法
      度。關(guān)鍵詞:推薦算法;深度學(xué)習(xí);RBM模型;LFM模型DOI:10.15938/j.jhust.2020.05.009中圖分類(lèi)號(hào): TP316.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào): 1007-2683(2020)05-0062-06Abstract:In the case where the amount of data is too large, the recommended results output by the RBM model will be br

      哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年5期2020-11-30

    • 面向知識(shí)管理的推薦算法研究
      識(shí)管理系統(tǒng)和推薦算法的相關(guān)研究進(jìn)行介紹;然后對(duì)知識(shí)管理中的推薦算法進(jìn)行分析討論和比較,最后探討了知識(shí)推薦算法的發(fā)展方向。關(guān)鍵詞:知識(shí)管理;推薦算法;個(gè)性化服務(wù)中圖分類(lèi)號(hào):TP391? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2020)26-0217-04Abstract:In recent years, with the rapid development of the Internet digital economy, enterpris

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年26期2020-11-02

    • 基于社會(huì)媒體挖掘的推薦系統(tǒng)
      后運(yùn)用的各類(lèi)推薦算法,將算法的原理及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了相關(guān)的闡述和解析。關(guān)鍵詞:推薦系統(tǒng);推薦算法;信息過(guò)濾;個(gè)性化推薦中圖分類(lèi)號(hào):TP391.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-9129(2020)06-0080-01Abstract:withtheemergenceoftheInternetandtherapiddevelopmentofbigdataera,userscanmeettheneedsofvariousinformationretrieva

      數(shù)碼設(shè)計(jì) 2020年6期2020-10-13

    • 基于SVD填充和用戶(hù)特征屬性聚類(lèi)的混合推薦算法
      性聚類(lèi)的混合推薦算法。首先利用SVD技術(shù)對(duì)評(píng)分矩陣拆分,并使用隨機(jī)梯度下降法對(duì)空缺值填充;然后對(duì)用戶(hù)特征屬性聚類(lèi),以此縮小鄰居節(jié)點(diǎn)的搜索范圍;接著利用遺忘曲線(xiàn)思想改進(jìn)用戶(hù)的相似度公式,結(jié)合Jaccard系數(shù)和流行度思想改進(jìn)項(xiàng)目的相似度公式;再將用戶(hù)偏好和項(xiàng)目特征的維度加權(quán)融合;最后,將本文的SK-HCF算法和其他同類(lèi)算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),并證明該算法的推薦準(zhǔn)確率有明顯提升。關(guān)鍵詞:推薦算法;協(xié)同過(guò)濾;奇異值分解;K均值聚類(lèi);遺忘曲線(xiàn)中圖分類(lèi)號(hào):TP301.6?

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年16期2020-09-28

    • 基于旅客信任網(wǎng)絡(luò)的航線(xiàn)選擇行為預(yù)測(cè)
      精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo); 推薦算法; 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中圖分類(lèi)號(hào): TN911.34?34; TP39? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào): 1004?373X(2020)04?0078?05Prediction of route selection behavior based on passenger trust?networkFENG Xia1,2,3, ZHANG Chen1, LU Min1,2,3(1

      現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年4期2020-07-23

    • 加入懲罰因子的電商平臺(tái)協(xié)同過(guò)濾推薦算法
      摘要:為提高推薦算法挖掘數(shù)據(jù)長(zhǎng)尾信息的能力,降低推薦結(jié)果流行度,使推薦結(jié)果更多樣,在傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法基礎(chǔ)上,分別將熱門(mén)項(xiàng)目與活躍用戶(hù)的懲罰因子引入相似性計(jì)算中,依據(jù)準(zhǔn)確度、覆蓋率、流行度等評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),在上海某電商平臺(tái)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)集上進(jìn)行比較,并通過(guò)多組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證不同參數(shù)對(duì)推薦算法的影響。結(jié)果顯示,加入懲罰因子后基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法在N值取10、K值取3時(shí),流行度為3.97,比傳統(tǒng)方法降低了7.31%:加入懲罰因子后基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦算法在N值取10、

      軟件導(dǎo)刊 2020年1期2020-07-14

    • 個(gè)性化推薦算法研究綜述
      技術(shù)的發(fā)展,推薦算法為人們享受網(wǎng)絡(luò)便利提供了很多幫助。隨著推薦算法的不斷進(jìn)步,個(gè)性化推薦算法逐漸受到了用戶(hù)的青睞。本文介紹了個(gè)性化基本算法的其中三種:基于內(nèi)容的推薦算法、構(gòu)建知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、基于社交應(yīng)用的個(gè)性化推薦。同時(shí)介紹了個(gè)性化推薦算法與其他技術(shù)的聯(lián)系、運(yùn)作流程和應(yīng)用等,從實(shí)際出發(fā),以解決實(shí)際問(wèn)題為目的,闡述應(yīng)用具體形式。此外,本文也闡述了亟待解決的難點(diǎn)和問(wèn)題。關(guān)鍵詞:推薦算法;個(gè)性化;知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中圖分類(lèi)號(hào):TP391.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1671-

      中國(guó)科技縱橫 2020年6期2020-07-08

    • 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化興趣點(diǎn)推薦算法研究
      特征興趣點(diǎn)的推薦算法是非常重要的。基于此,本文主要討論了在位置基礎(chǔ)上的社交網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化興趣點(diǎn)推薦算法的探索策略。關(guān)鍵詞:位置;社交網(wǎng)絡(luò);個(gè)性化興趣點(diǎn);推薦算法隨著互聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)張,數(shù)據(jù)量也出現(xiàn)了大幅度的增加,人們已經(jīng)擺脫了數(shù)據(jù)比較匱乏的時(shí)期,進(jìn)入到一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)期,并順應(yīng)這個(gè)時(shí)代會(huì)產(chǎn)生兩種角色,即數(shù)據(jù)的消費(fèi)者和數(shù)據(jù)生產(chǎn)者。這兩種角色目前面臨的挑戰(zhàn)是極大的,而對(duì)數(shù)據(jù)的消費(fèi)者來(lái)說(shuō),怎樣才能夠在互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)中準(zhǔn)確搜索出自身需求的數(shù)據(jù)是非常困難的,而對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)生產(chǎn)者來(lái)說(shuō)

      科技風(fēng) 2020年17期2020-07-04

    • 大數(shù)據(jù)背景的變頻興趣變化推薦算法研究
      ;協(xié)同過(guò)濾;推薦算法;興趣變化;大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng);相似度計(jì)算中圖分類(lèi)號(hào):TP391 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? ? ? 文章編號(hào):2095-2945(2020)20-0014-03Abstract: The existing collaborative filtering algorithms that adapt to the change of interest can not reflect the frequency of the chan

      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年20期2020-06-29

    • 一種混合推薦算法的Mahout實(shí)現(xiàn)
      科摘? 要:推薦算法作為推薦引擎實(shí)現(xiàn)的核心而得到廣泛研究。在各類(lèi)推薦算法中,大部分對(duì)于用戶(hù)行為特征屬性、用戶(hù)人口屬性、物品特征屬性,以及用戶(hù)—物品關(guān)聯(lián)特征屬性等參數(shù)的應(yīng)用方式存在局限性。它們一般采用相似度計(jì)算、或模型計(jì)算等方法,其特征提取及參數(shù)的調(diào)優(yōu)依賴(lài)于事前定義,存在參數(shù)優(yōu)化效率低的問(wèn)題。本文結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),提出一種混合推薦算法,即(MMLHC算法),以多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為參數(shù)優(yōu)化計(jì)算的模型,應(yīng)用Mahout庫(kù)實(shí)現(xiàn)算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示算法能有效去除原始輸入數(shù)

      軟件工程 2020年6期2020-06-21

    • 基于協(xié)同過(guò)濾決策樹(shù)的商品推薦算法的研究
      詞:大數(shù)據(jù);推薦算法;協(xié)同過(guò)濾;HadoopKey words: big data;recommendation algorithm;collaborative filtering;Hadoop中圖分類(lèi)號(hào):TP311.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006-4311(2020)09-0127-030? 引言隨著科技的發(fā)展,

      價(jià)值工程 2020年9期2020-04-20

    • 基于譜聚類(lèi)和LFM的選課推薦算法設(shè)計(jì)
      長(zhǎng),使得傳統(tǒng)推薦算法難以處理海量、高維的選課數(shù)據(jù),為進(jìn)一步提升大學(xué)生的選課效率,文章提出一種改進(jìn)的LFM隱語(yǔ)義模型推薦算法,首先構(gòu)造選課評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的相似矩陣,通過(guò)譜聚類(lèi)進(jìn)行初始分類(lèi),然后分類(lèi)別構(gòu)建LFM模型并計(jì)算合理的推薦算法。通過(guò)在某高校的選課數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明了本文算法具有較高的預(yù)測(cè)精度和較低的空間復(fù)雜度。關(guān)鍵詞:推薦算法;隱語(yǔ)義模型;譜聚類(lèi)算法中圖分類(lèi)號(hào):TP391? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-4706(2020)01-0014

      現(xiàn)代信息科技 2020年1期2020-04-10

    • 個(gè)性化學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究
      介紹了主流的推薦算法及其實(shí)現(xiàn)原理,并采用混合推薦模式和不同的推薦策略,設(shè)計(jì)出個(gè)性化學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)的系統(tǒng)模型,以期助力學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)。關(guān)鍵詞:精準(zhǔn)推薦;個(gè)性化學(xué)習(xí)資源;推薦算法;教育大數(shù)據(jù)中圖分類(lèi)號(hào):TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2020)02-0057-021 學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀1.1 教育領(lǐng)域中缺少高質(zhì)量的資源推薦應(yīng)用以“淘寶”“今日頭條”等商業(yè)應(yīng)用為代表的個(gè)性化內(nèi)容推薦軟件已經(jīng)廣為人知,但是內(nèi)容推薦在教

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年2期2020-03-16

    • 基于個(gè)性化推薦算法的全方位入職服務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)
      的核心是職位推薦算法,爬取算法,相似度算法算法,實(shí)現(xiàn)職位的最大效率化推薦,讓用戶(hù)僅通過(guò)該軟件就可獲得豐富的求職及相關(guān)資源信息。關(guān)鍵詞:就業(yè)服務(wù);爬蟲(chóng);大數(shù)據(jù)技術(shù);推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP311 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2020)34-0001-02Abstract: Providing students with employment services is a key task of many colleges with a

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年34期2020-01-26

    • 基于TF-IDF和互信息的推薦算法研究
      互信息的方劑推薦算法。其核心思想是根據(jù)TF-IDF算法的原理,確定核心藥物;再計(jì)算核心藥物和方劑間的互信息來(lái)確定二者相關(guān)性,以此確定最有效的方劑。對(duì)名老中醫(yī)治療肺癌的542首方劑,共計(jì)342味藥物進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,通過(guò)該算法獲得核心藥物71味,推薦方劑126首。采用該算法獲得名老中醫(yī)治療肺癌的核心方劑的結(jié)果表明,該算法通用性強(qiáng),效率高。由于不僅探索了藥物層面的規(guī)律,還挖掘了方劑層面的信息,故該算法有較高的實(shí)用價(jià)值。關(guān)鍵詞: TF–IDF; 有向含權(quán)網(wǎng)絡(luò); 互信

      計(jì)算機(jī)時(shí)代 2019年12期2019-12-23

    • 基于旅游用戶(hù)數(shù)據(jù)和評(píng)論的推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
      文基于個(gè)性化推薦算法的研究,將用戶(hù)信息,用戶(hù)評(píng)論,用戶(hù)行為,用戶(hù)歷史訂單,用戶(hù)未來(lái)訂單等多項(xiàng)數(shù)據(jù)作為算法的訓(xùn)練測(cè)試集,對(duì)功能性需求進(jìn)行分析,開(kāi)發(fā)了基于用戶(hù)數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)。關(guān)鍵詞: 旅游數(shù)據(jù);推薦算法;數(shù)據(jù)挖掘【Abstract】: With the improvement of the living standards of the people and the booming tourism industry, the combination of to

      軟件 2019年11期2019-12-19

    • 大數(shù)據(jù)個(gè)性化推薦分析
      大數(shù)據(jù)個(gè)性化推薦算法的發(fā)展歷程進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,研究了大數(shù)據(jù)個(gè)性化推薦的各種算法,對(duì)比分析了算法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)合,探討了大數(shù)據(jù)個(gè)性化推薦在數(shù)據(jù)、算法、用戶(hù)、冷啟動(dòng)及推薦多樣性方面存在的問(wèn)題,并展望了其在教育、醫(yī)療、電子商務(wù)及互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢(shì)。關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);個(gè)性化推薦;興趣愛(ài)好;推薦算法;協(xié)同過(guò)濾;混合推薦中圖分類(lèi)號(hào):TP39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):2095-1302(2019)11-00-030 引 言大數(shù)據(jù)背景下的信息過(guò)載問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重,基

      物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年11期2019-12-11

    • 幾種電商推薦算法概述
      法,以不同的推薦算法對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選,最后預(yù)測(cè)出用戶(hù)可能感興趣的商品。推薦系統(tǒng)中的算法作為核心,本文就電商中常用的幾種推薦算法進(jìn)行介紹。關(guān)鍵詞:網(wǎng)購(gòu);數(shù)據(jù);機(jī)器學(xué)習(xí);推薦算法1.基于CF的推薦算法1.1算法簡(jiǎn)介CF(協(xié)同過(guò)濾)的推薦原理很簡(jiǎn)單,就是利用用戶(hù)對(duì)商品的興趣相投。其主要分為兩大類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾算法,要么基于用戶(hù),要么基于商品,本文主要介紹的是基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法。總結(jié):不同的消費(fèi)者在逛網(wǎng)上商城時(shí),有意向的商品都是不一樣的,而如何通過(guò)推薦商品

      科學(xué)與財(cái)富 2019年8期2019-10-21

    • 基于標(biāo)簽的自助教育資源推薦算法研究
      自主教育資源推薦算法的應(yīng)用意義,從學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建、學(xué)習(xí)資源完善以及信息檢索速度提升三方面進(jìn)行。其次重點(diǎn)論述在標(biāo)簽基礎(chǔ)上構(gòu)建自助教育資源推薦算法的有效措施,以及實(shí)現(xiàn)自助教育資源推薦的關(guān)鍵流程控制,可以作為教育資源推薦算法應(yīng)用的理論參照。關(guān)鍵詞:標(biāo)簽;自助教育;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP393.09 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-4706(2019)12-0013-03Abstract:Firstly,the paper analyses the a

      現(xiàn)代信息科技 2019年12期2019-10-21

    • 基于Ambari的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的研究
      最廣泛的一種推薦算法,但是由于CF存在稀疏性、冷啟動(dòng)等問(wèn)題,所以本文提出了基于mahout的CF算法。結(jié)果表明,相比較傳統(tǒng)的兩種CF算法,使用基于mahout的CF算法能夠提升推薦時(shí)間和推薦精度。關(guān)鍵詞:協(xié)同過(guò)濾;mahout;推薦算法;Taste引擎中圖分類(lèi)號(hào):TP312 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2019)06-0133-020 引言目前,由百度、谷歌所推出的推薦引擎已經(jīng)被廣泛應(yīng)用,但是推薦引擎是大眾性的,不具有個(gè)性化特點(diǎn)。所以推薦

      數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2019年6期2019-09-25

    • 基于SVD的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究
      文在協(xié)同過(guò)濾推薦算法的研究基礎(chǔ)上,對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行了優(yōu)化,并設(shè)計(jì)了基于SVD的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)檢驗(yàn),該算法能有效地改善傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法稀疏性的缺陷,提升了推薦精度和推薦效率,對(duì)提升用戶(hù)體驗(yàn)度有較大幫助。關(guān)鍵詞: 協(xié)同過(guò)濾;SVD;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP3? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2019)21-0009-02開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):Abstract: At present, most

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年21期2019-09-24

    • 面向用戶(hù)個(gè)性需求的教育資源混合式推薦模型
      、對(duì)象建模與推薦算法進(jìn)行詳細(xì)論述。[關(guān)鍵詞]智慧教育;智能學(xué)習(xí)系統(tǒng);模型構(gòu)建;混合式推薦;推薦算法[中圖分類(lèi)號(hào)] G64 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437(2019)09-0014-03當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展悄然改變著人們的生活習(xí)慣、工作方式、交流途徑以及認(rèn)知思維模式等,傳統(tǒng)的教學(xué)模式愈加暴露出其時(shí)效性、針對(duì)性不強(qiáng)等弊端。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的成熟以及各種智能終端的涌現(xiàn),為推崇具有“數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、多媒體化”典型特征

      大學(xué)教育 2019年9期2019-09-20

    • 用戶(hù)興趣建模支持下的行為推薦算法特性分析
      支持下的行為推薦算法特性分析,基于特征維度的選擇,以及特性影響因子的求解,完成了推薦算法特性分析影響因子的計(jì)算;基于行為推薦算法樣本集的確定,實(shí)現(xiàn)了行為推薦算法的特性分析,試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,提出的推薦算法特性分析較傳統(tǒng)分析方法,分析準(zhǔn)確率提高13.68%。適用于不同用戶(hù)興趣建模支持下的行為推薦。關(guān)鍵詞:興趣建模;用戶(hù)行為;推薦算法;特性分析中圖分類(lèi)號(hào):TP301. 6? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-4706(2019)09-0011-030?

      現(xiàn)代信息科技 2019年9期2019-09-10

    • 基于游客和景區(qū)信息的推薦算法研究
      和景區(qū)信息的推薦算法進(jìn)行研究,利用關(guān)系拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為新用戶(hù)智能推薦有效旅游導(dǎo)覽信息,根據(jù)用戶(hù)地理位置信息對(duì)推薦內(nèi)容進(jìn)行智能篩選,從而達(dá)到精準(zhǔn)推送效果,滿(mǎn)足了自由行游客的智慧旅游需求。關(guān)鍵詞:旅游;智慧旅游;推薦算法;游客;景區(qū)中圖分類(lèi)號(hào):TP391.3 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-2177(2019)12-0122-030 引言目前,人們的經(jīng)濟(jì)水平與日俱增,對(duì)旅游的要求越來(lái)越趨向精準(zhǔn)化個(gè)性化。本文提出了一種基于游客和景區(qū)信息的推薦算法,為智慧

      海外文摘·學(xué)術(shù) 2019年12期2019-09-10

    • 基于圖書(shū)管理系統(tǒng)的推薦算法的研究
      本文通過(guò)介紹推薦算法的概念入手,根據(jù)推薦算法的劃分分類(lèi),從分類(lèi)中選擇4中推薦算法應(yīng)用到圖書(shū)管理系統(tǒng)中進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)組合推薦技術(shù)避免或彌補(bǔ)其他推薦技術(shù)的弱點(diǎn),更適合應(yīng)用系統(tǒng)中,最后本文總結(jié)了4方法的優(yōu)劣,提供大家更準(zhǔn)確的選擇推薦算法,形成組合推薦算法。關(guān)鍵詞:推薦算法;圖書(shū)管理系統(tǒng);組合推薦1.推薦算法的概念推薦算法通過(guò)一些數(shù)學(xué)算法,推測(cè)出用戶(hù)可能喜歡的東西,目前應(yīng)用推薦算法比較好的地方主要是網(wǎng)絡(luò)。所謂推薦算法就是利用用戶(hù)的一些行為,通過(guò)一些數(shù)學(xué)算法,推測(cè)出

      科學(xué)導(dǎo)報(bào)·學(xué)術(shù) 2019年42期2019-09-10

    • 利用讀者行為的協(xié)同過(guò)濾推薦方法的研究
      于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法,利用讀者借閱行為(預(yù)約、借書(shū)、還書(shū))數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,構(gòu)建出讀者行為評(píng)分矩陣、圖書(shū)相似矩陣,再利用兩個(gè)矩陣進(jìn)行推薦的方法。結(jié)合廣西壯族自治區(qū)圖書(shū)館業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)測(cè)試,該方法確實(shí)可以。關(guān)鍵詞:協(xié)同過(guò)濾 讀者行為 公共圖書(shū)館 推薦算法引言在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代下,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)使得服務(wù)模式發(fā)生變化。公共圖書(shū)館的服務(wù)策略應(yīng)該由傳統(tǒng)的被動(dòng)式服務(wù)轉(zhuǎn)變成主動(dòng)式服務(wù),而主動(dòng)提供服務(wù)的其中一個(gè)特征就是提供推送式推薦服務(wù)。協(xié)同過(guò)濾推薦算法推薦算法中的經(jīng)典,其實(shí)現(xiàn)通常依賴(lài)于

      數(shù)碼世界 2019年5期2019-09-09

    • 融入項(xiàng)目屬性相似度的矩陣分解算法
      ;協(xié)同過(guò)濾;推薦算法中圖分類(lèi)號(hào):TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2019)16-0198-01開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):1 引言隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),人們很難快速在網(wǎng)上捕捉自己需要的信息。因此出現(xiàn)了個(gè)性化的推薦系統(tǒng)。近期有許多學(xué)者提出了改進(jìn)算法。針對(duì)基于改進(jìn)矩陣分解的推薦算法,盛偉等人[1]提出了根據(jù)用戶(hù)的評(píng)分行為將原始評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分群操作,然后對(duì)相似的用戶(hù)群評(píng)分矩陣進(jìn)行分解并產(chǎn)生推薦??紤]到語(yǔ)義的相似度問(wèn)題,王陽(yáng)

      電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年16期2019-08-12

    • 基于用戶(hù)聚類(lèi)的圖書(shū)推薦算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
      ?要:個(gè)性化推薦算法中一直存在新用戶(hù)的冷啟動(dòng)問(wèn)題,文章通過(guò)引入ID3算法來(lái)預(yù)測(cè)、分析新用戶(hù)的類(lèi)別選擇。首先,根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)特征對(duì)ID3算法加以改進(jìn);其次,根據(jù)分析數(shù)據(jù)表中各字段的屬性確定試驗(yàn)參數(shù);最后,得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。關(guān)鍵詞:推薦算法;冷啟動(dòng);決策樹(shù);聚類(lèi)分析推薦系統(tǒng)是一種向目標(biāo)用戶(hù)建議可能感興趣物品的軟件和技術(shù),主要服務(wù)于缺乏經(jīng)驗(yàn)和能力的用戶(hù),他們通常無(wú)法從大量可供選擇的物品中選取感興趣的物品,如無(wú)法從某網(wǎng)站中選取感興趣的商品。目前,電商的推薦大多是個(gè)性化的

      無(wú)線(xiàn)互聯(lián)科技 2019年10期2019-08-06

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