网络学习资源个性化推荐系统的设计与开发

在信息过载的网络学习环境中,个性化推荐能够帮助用户有效获取符合个人需求的网络学习资源。文章针对网络学习资源的特点,设计了基于协同过滤、深度神经网络推荐的个性化网络学习推荐系统,致力于提高学习资源系统的个性化程度与智能性,从一定程度上解决"信息过载"问题,满足用户对网络学习资源的个性化需求。     

基于社交网络数据的个性化推荐研究

随着移动技术的发展,社交网络已经成为互联网产品中的主体,而社交网络产生的大量关系数据可以被用来进行个性化推荐的研究。本文在社交网络数据和用户行为数据的基础之上,研究了基于社交网络的个性化推荐,提出了一种概念算法,该算法很好的模拟的现实社会中的好友推荐关系。     

网络推荐系统和长尾现象

随着生产技术的进步、互联网的发展和供需渠道的不断完善,长尾理论正被越来越多的企业所重视并加以利用。网络推荐系统作为一种营销工具在突破供需瓶颈上发挥着至关重要的作用。本文通过界定网络推荐系统的含义,论述长尾理论的内涵与助推长尾的三种力量,说明网络推荐系统对长尾现象的影响,希望能够帮助了解推荐系统与长尾现象的关系并得到进一步的重视。     

个性化学术推荐系统的研究与设计

随着网络技术和电子商务的蓬勃发展,个性化推荐已经在电子商务领域有了良好的发展和应用前景,并将成为电子商务未来十年中最重要的革新之一。本文通过整合现有优秀的学术搜索引擎,结合用户信息的特点,构建一个个性化学术推荐系统,该系统采用内容提取和融合多种信息技术对检索结果进行分析后,对不同的用户提供个性化学术信息推荐服务。     

个性化推荐系统在E-learning中应用概述

E-learning是指运用信息技术分享学习内容、材料以及拓展素材等数字化资源的过程。在当今信息爆炸的时代,面对可供选择的数量巨大的E-learning学习资源,利用个性化推荐系统解决该问题是一个公认的较为合适的方法。本文概述了个性化推荐系统的基本形式,个性化推荐系统对用户、资源的建模,以及对推荐算法的概述。     

电子商务网站发展新方法——个性化推荐

作者首先阐明了一般推荐方法的缺点,而后介绍了国外流行的个性化推荐方法——协同过滤算法,举例说明了其优势,最后提出了发展的方向。     

电子商务个性化推荐研究

随着网络信息技术的不断发展和进步,电子商务已经成了新世纪人们工作中的一种重要的商务模式。但是,电子商务作为一个虚拟的商业世界,如何在这个虚拟的世界上里将老顾客留住,并对新顾客进行吸引成为了当前电子商务研究的主要方向。受这一需求的影响,电子商务个性化推介系统在得到了有效的发挥和应用。文章从电子商务个性化推荐系统概述出发,重在对电子商务个性化推荐系统中的推荐技术进行分析和探讨。     

基于协同过滤推荐技术的个性化网络教学平台研究

协同过滤推荐技术是推荐系统中最核心的技术之一,也是目前应用最广泛、最成功的技术。在本文中,研究如何将协同过滤推荐技术借鉴过来,并就冷开始问题、稀疏问题和新兴趣发现问题对现有的协同过滤推荐技术进行改进,以达到实现网络教学平台个性化的目的。     

基于网络的自动答疑系统的研究与设计

本论文在分析网络答疑系统研究现状的基础上，利用了中文分词技术、个性化推荐技术，设计出一个新型的网络自动答疑系统。     

大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势

目前文献中对于电子商务个性化研究多集中在传统理论层面,且大多探讨基于内容推荐方法和基于协同推荐方法,而对大数据时代下的个性化推荐的研究相对很少。本文通过研究大数据的数据挖掘方法及电子商务的发展,试图探讨个性化推荐的方法,最后探讨了大数据背景下电子商务个性化推荐服务的发展方向。     

电子商场中的个性化推荐研究与应用

文章比较了虚拟电子商场与传统商场的不同,分析了虚拟电子商场条件下个性化推荐系统的优势,介绍了个性化推荐系统中的顾客个性化信息采集的三种方法,给出了一个个性化推荐的示例系统,说明了电子商场的个性化推荐的应用过程。     

电子商务个性化推荐技术研究

个性化推荐是电子商务推荐系统中最核心、最关键的技术,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。文章主要介绍了目前应用较广的几种推荐技术,并对这几种推荐技术的优缺点进行了比较和分析。     

刍议电子商务中的个性化推荐方法

随着电子商务在我国的飞速发展,如何更好地满足用户多元化需求,为客户提供个性化服务,已成为值得思考的关键话题。在这一需求背景下,电子商务推荐系统应运而生。本文结合当前电子商务发展的实际情况,对几种常见的个性化推荐方法进行分析与探讨。     

CtoC电子商务站点中的个性化推荐技术

个性化推荐技术在现代电子商务站点中的应用越来越大,尤其对于CtoC电子商务站点而言更是如此。本文首先论述了CtoC电子商务站点中的个性化推荐技术特点,如必须为匿名购买者提供推荐内容,应该使用图片等多媒体信息和关键词结合的推荐内容,只负责内容推荐而不负责辅助交易行为的完成等。最后,结合用户兴趣模式表达方式和个性化推荐技术的应用领域,说明了未来的发展前景和展望。     

移动商务推荐系统研究综述

近年来,随着移动商务的快速发展,移动商务推荐系统应运而生,成为缓解“移动商务信息”过载、提升移动商务用户购物体验的有效手段,得到广泛关注。如何利用移动商务情景、社会化网络等信息挖掘用户偏好,提高移动商务推荐精准度和用户满意度,成为移动商务推荐系统的主要任务。从情景推荐、社会网络推荐和移动推荐多样性等方面对移动商务推荐系统的研究进展和成果进行综述。最后,总结并指出现有移动商务推荐系统研究的不足和未来的发展趋势。     

电子商务个性化推荐系统中协同过滤技术研究

在信息量越来越大的今天,基于各种推荐技术的个性化推荐系统应运而生,为了使用户及时从大量数据中得到所需信息,电子商务个性化信息推荐服务应运而生。协同过滤推荐技术作为目前最成熟、最成功的推荐技术,得到了广泛的应用。协同过滤通过收集用户的兴趣爱好,及其他用户的评分信息计算用户间的相似度,从而进行推荐。然而由于数据稀疏度、冷启动、算法的可扩展性问题严重影响了推荐的准确度,推荐系统的应用和推广遇到了瓶颈。     

基于情境感知的个性化电影推荐研究

基于推荐技术的迅猛发展,推荐引擎逐渐应用到了电子商务网站以及基于社交关系的有关社会化站点。在近些年以来,用户在视频观看方面的需求越来越高,国内外相继产生了不同的电影推荐网站,比如国外Netflix有关电影推荐网站,还有豆瓣电影等。对于这些网站来说,它们能够对用户的一些行为数据进行分析,之后再向用户推荐某些电影,这在很大程度上帮助诸多用户发现他们所喜爱类型的电影。     

电子商务中个性化信息服务的研究

与传统信息服务相比,个性化信息服务能更好地满足用户的需求,是电子商务发展的方向。本文在介绍个性化信息服务的同时,着重讨论了实现个性化信息服务的关键技术——个性化信息推荐系统,尝试给出一个个性化信息服务推荐系统的体系结构。     

基于协同过滤算法在图书馆学的应用

在互联网迅速发展的时代,各种信息接踵而来,给人们获得信息带来便利的同时,也造成了不可避免的困扰:信息种类繁多,难以甄别;增速太快,难以准确获得自己所需要的信息,从而对信息的利用率降低,难以体现出信息时代给大家带来的优越性。由于信息超载的现象广泛存在,那么解决办法之一可以选择个性化推荐系统。它是根据用户的信息需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的一个个性化信息推荐系统。推荐系统通过研究用户数据,进行个性化计算,发现用户的兴趣偏好,从而引导用户发现自己的信息需求,准确找到信息资源,提高信息的利用价值。即个性化推荐系统是根据用户的兴趣爱好,推荐符合用户个性的信息或产品。     

基于B2C电子商务推荐系统应用研究初探

本文以京东商城与亚马逊中国为例,通过实践体验B2C电子商务网站推荐系统功能,了解电子商务推荐系统的应用范畴,分析应用对象与个性化推荐系统的关系,强调推荐系统的用户交互,优化推荐系统的用户界面设计。