电子商务平台大数据个性化推荐方法研究

随着电子商务技术的快速发展,电子商务平台已成为企业推荐商品、用户实现商品消费的主要场所.无数企业将数以万计的商品在电商平台上呈现给用户,供用户选择,但这给用户选购商品带来了不便,同时也出现信息过载等问题.为解决该问题,目前电子商务平台大都应用了个性化推荐技术和算法,但在实际应用过程中,个性化推荐系统也存在稀疏矩阵、冷启动和用户差异等问题.为有效改善存在的问题,提升推荐质量,本文基于大数据和电子商务个性化推荐基本理论,构建了一种应用商品属性值和巴氏系数的优化协同过滤推荐算法,并对比分析了所构建的推荐算法与四种常见的推荐算法的推荐效果,验证了所构建推荐算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的供应链物流配送路线规划

利用粒子群算法本身的个体信息和全局信息,采用遗传算法的交叉、变异操作策略,对蚁群算法进行优化,提出了新的改进的蚁群算法,并将改进后的算法利用到物流路线的规划上。实验结果表明改进算法有较好的有效性和实用性。     

改进的细菌群体趋药性算法及应用

为使细菌群体趋药性（BCC）算法中细菌群体初始种群在解空间足够均匀,文章提出改进的BCC算法,利用均匀设计方法优选出合适的初始种群,以充分利用解空间的信息;将改进的算法,应用于函数优化上,结果表明改进后的算法在函数进化代数和寻优成功率上都有较大的提高,说明改进的方式能提高BCC算法整体运行性能。     

个性化推荐系统在电子商务中的应用研究

在互联网技术飞速发展的时代背景下,互联网交易数据呈几何倍数的扩张,随之带来了信息过载的问题。个性化推荐系统的出现则很好地帮助解决了这一难题。通过个性化推荐系统,人们可以更快速精准地定位用户个体兴趣爱好与产品之间的关联,实现消费者与生产者的双赢。然而在实际应用过程中,个性化推荐系统仍然面临着诸多挑战,如长期样本数据量的多少、电子商务平台的成熟度不同、推荐系统所采用的算法差异等。本文将讨论推荐系统在电子商务网站中的应用,并在此过程中,对推荐系统领域内基于用户行为数据分析的算法进行深入的研究和归纳,以期使其更好地应用于电子商务领域中。     

基于云计算模式下的Apriori算法研究

随着海量数据的增加和云计算的出现,对于云计算模式下的数据挖掘技术研究具有重要意义。基于云计算和Hadoop平台,分析了Apriori算法,提出了基于云计算模式下的改进的Apriori算法,实现了改进算法与MapReduce编程模型的移植。实验仿真表明,改进算法在云计算环境下的数据挖掘是可行的,高效的。     

改进PSB拟牛顿算法与最速下降算法的联合算法

对于新建立的基于新拟牛顿方程的改进PSB算法同最速下降算法结合起来的联合无约束优化算法进行分析，并证明了联合算法在迭代过程中自动转向改进的PSB算法以及联合算法的全局收敛和局部超线性收敛。     

基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化问题研究

本文应用蚁群算法对企业的车辆调度问题进行了算法设计,构建了车辆路径问题的蚁群算法解决方案.通过对蚁群算法的分析,提出了蚁群算法的改进算法,并结合实例进行了测试和实验结果分析,验证了改进的蚁群算法的有效性,证明了其可行性,使其更能适应实际的需要.     

关于DS算法和NSM算法局限性的讨论与改进

在模糊推理算法中,基于相似度的方法是一种简便而又重要的方法。针对已有的两种相似度及其算法的局限性,提出了两种改进的相似度及其推理算法,并说明了改进方法的效果。     

一种基于改进YOLO v3的小目标检测方法

为了提升小目标物体检测的精度,尽可能避免发生漏检情况,提出了一种改进的YOLO v3算法。选用Darknet-49为主干网络,将原有的3个检测尺度扩展为5个。同时,引入DIoU函数,对损失函数进行了改进,将PASCAL VOC 2012数据集作为测试数据集和训练数据集进行实验。研究发现,改进后的YOLO v3算法与原YOLO v3算法相比,mAP值提升了约2.4%,且检测速度与原算法接近。实验结果表明,改进原YOLO v3算法网络结构和损失函数,可以增强算法对小目标物体的检测精度。     

一种基于粗糙集的属性约简算法改进

本文对粗糙集理论进行了研究,在分析和综合基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上,提出了基于分明矩阵数据约简模型,并对分明矩阵算法做了改进,最后对算法改进进行了效率分析.