电子商务推荐系统的数据过滤

着眼于用户和商品数据的急剧增加,所造成的电子商务推荐系统推荐质量下降的问题。在分析了系统工作流程的基础上,选择抽样算法结合前瞻算法进行数据过滤,进而据此构建系统结构框架。实验结果显示,系统推荐结果的质量和系统的性能确有较大提高。     

协同过滤技术在广电用户个性化推荐中的研究

随着广电运营商双向业务的不断发展,为解决用户无法从海量内容中快速找到喜爱节目的问题,协同过滤个性化推荐技术在广电领域得到了关注和应用。通过一个改进的K-means聚类算法对相似用户(簇)有效聚类,在为用户准确快速智能推荐感兴趣的电视节目取得了良好的效果。     

推荐系统算法探讨

随着互联网规模不断扩大以及互联网信息的快速增长,人们在享受丰富信息带来的生活便利的同时遇到了信息过载的问题。信息过载是指虽然用户得到了很多信息,但用户很难从中过滤掉无用的信息,从而获取对自己有用的信息,用户面对大量的信息却无法从中做出正确的选择。现有的很多方法,比如搜索引擎,都是帮助用户进行信息过滤的手段,然而这些方法却无法满足小众用户的个性化需求。推荐系统作为一种信息过滤的重要手段,是解决信息过载问题非常有应用前景的方法。推荐算法是推荐系统的核心部件,推荐算法的好坏直接影响了推荐系统的质量。文章对推荐系统中的常用算法进行了探讨。     

电子商务个性化推荐系统

电子商务日益渗透到千家万户中,传统经营模式正经历着变革。随着网络技术的发展,很多机构构建了自己的web站点,让人们的生活变得更加便捷。推荐系统凭借其贴心、便捷的处理方式逐渐进入公众的视野。     

JIT供应链的惩罚机制研究

运用数学方法,导出JIT供应链上惩罚因子与库存的关系.惩罚因子的设定反映了供应链上厂商的关系,并得出结论:当对上游厂商的惩罚因子等于市场对供应链的惩罚因子时,供应链才是JIT方式.     

基于主题模型的英语写作批阅系统个性化推荐模块设计与实现

伴随着自然语言处理技术的发展,计算机代替人工评阅作文已成为可能,计算机评阅的便利,带来了巨大的用户量及作文量,而针对不同用户准确的推荐各自感兴趣的范文可以更加丰富及开阔自己的写作能力。本文提出了一种新的推荐算法,将概率主题模型引入到个性化推荐中,并在实验室的写作批阅平台(简称CMET)上进行了实现。全文介绍了协同过滤推荐和主题模型的相关技术,对传统的协同过滤算法进行了改进,在此基础上,提出了新的推荐算法——基于主题模型的协同过滤(BaseLDACF),并将该推荐算法进行了实现。     

多维评分标准在推荐系统中的应用

文章介绍了推荐系统的起源以及当前的发展水平,描述了推荐系统的推荐算法。文章结合推荐系统现存的局限性提出了改进的方法,以提高其提供的推荐项的质量,使推荐系统能够得到更广泛的应用。这些改进包括:将用户打分准则进行细分,以减少主观因素的影响;建立多维推荐模式,以得出更加准确的推荐等。最后,对推荐系统未来的发展方向进行了展望。     

算法推荐对大众认知构建的挑战及对策

随着人工智能时代的到来,算法推荐技术通过个性化、智能化推送帮助大众提高了筛选信息的能力,实现了由“人找信息”到“信息找人”格局的转变。但算法的偏向推送在一定程度上限制了信息传播的范围,筑成信息堡垒,信息传播广度缩小,从而会在一定程度上引发群众认知固化、算法依赖等认知负面效应。解决算法推荐带来的大众认知问题,监管部门应加强对算法推荐的引导和规制,算法平台方应实现算法工具理性与道德价值理性的平衡,而用户主体应提高自身的算法素养和算法认知。     

基于多元混合准则模糊模型的个性化推荐算法

顾客资源是企业最重要的资源之一,在个性化大潮的推动下,能否为顾客提供差异化、个性化的产品和服务成为企业运营成败的关键.文章在分析传统个性化推荐算法的基础上,利用模糊数学的知识,提出了一种基于多元混合准则模糊模型的个性化推荐算法,并通过算例进行演算.算例证明该算法易于进行计算机模拟,易于推广.     

算法推荐视域下红色文化的传播路径探析

红色文化是在革命战争年代由中国共产党人、先进分子和人民群众共同创造并极具中国特色的先进文化，蕴含着丰富的革命精神和厚重的历史文化内涵。红色文化作为重要的主流意识形态主体，连接着党领导中国人民的奋斗历史与当代实践。当前，算法推荐已主宰互联网信息传播，红色文化与算法推荐融合过程中面临着部分用户易误解被碎片化的红色文化内容、部分平台削减红色文化内容传播占比、部分群体难以跳出网络舒适圈而忽视红色文化内容等现实困境。为实现红色文化全媒体、全范围的传播，亟需借力新的传播生态，发挥算法推荐的赋能作用，通过有效整合优质内容、高质量传播红色文化以及重构红色文化话语权，为红色文化创建良好的舆论环境。     

基于机器学习及中医理论的推荐系统研究与思考

文章分析了目前推荐系统研究中普遍存在的几个问题,结合本系统的特点提出了对应的解决方案。最后,介绍了本系统中用到的推荐算法和基本框架。     

一种自适应的系统效能评估算法

本文提出了基于最小功能指标全局关键度值的自适应效能评估算法,构建了基于系统功能和能力影响因素的效能评估指标体系,通过专家打分法获得最小功能指标的关键度,定义了判断矩阵自下而上的初始化规则,保证了各指标的相对独立性以及与父节点之间的联系,减少了专家主观因素对效能评估结果的影响。根据系统的实际运行情况通过引入系统功能因子和能力因子得出系统各个功能和能力的效能值。仿真结果表明,自适应效能评估算法所得的效能评估结果更客观、准确。     

唐山深度融入京津冀协同发展国家战略的研究

2014年2月26日,习近平总书记亲自谋划和推动的京津冀协同发展战略,迄今实施已有4年。近年来,唐山市依照习近平总书记在视察唐山时发表的重要指示精神,狠抓落实,进一步强化深度融入京津冀协同发展国家战略,坚定自觉落实京津冀协同发展重大国家战略,科学规划、统一政策、加强管控,加快一体化发展步伐。     

融入情境的个性化推荐模型在旅游业的应用

近年来,移动电子商务的快速发展及应用使得商家可准确地为用户提供相关的推荐,个性化推荐系统成为业界研究的新方向。本文主要阐述了移动电子商务在我国发展的趋势,重点在于将移动定位LBS技术同传统的推荐系统相结合,将情境融入到个性化推荐模型当中,提出了U-C-I模型,将情境作为一个新的维度添加到传统的用户-项目矩阵中。     

算法新闻对报业技术创新的影响及其对策研究

随着传媒业大数据、人工智能的到来,算法新闻改变了传统媒体的传播范式,加之新技术应用场景鱼龙混杂,理论研究与业务脱节等问题也为加快报业技术创新提出了新的治理要求.当前新闻算法已成为受众获取所需信息的重要形式,在给媒体技术创新带来促进作用的同时,也带来了一些结构性负面效应.文章研究了算法新闻对报业技术创新的影响,并提出了应...     

基于社会网络的推荐系统解释模型分析

近年来,基于社会网络的推荐系统已经成为社会关系网络的主要应用和推荐系统的研究方向之一。文章首先,分析了构建基于社会网络推荐系统的原因及其意义,其次,利用解释模型进行分析,最后,基于构建的多级递阶有向图对于社会网络的推荐系统进行总结。     

基于校企合作的情景感知推荐算法研究

目前,校企合作无法高效找到合适的合作者。由于信息不对称,企业难以从院校找到适合他们研发项目的研究者。本文提出情景感知的研究者推荐算法,鼓励一些研发项目上的校企合作。该算法包含两个模块:离线预计算模块和在线推荐模块。离线准备模块提前确定候选的研究者,从而提升情景感知推荐的效率。在线推荐模块从社交网络平台获取情景信息(研发项目),该模块综合考虑研究者的专业相关性、能力水平、信任关系信息,来刻画和评价候选研究者是否适合该研发项目。     

科学发展观的协同思维特征探析

科学发展观以人为本的协同价值思维、全面整体的协同发展思维、共建共享的协同和谐思维、顶层设计的协同改革思维、密切合作的协同创新思维、互利共赢的协同开放思维等,体现着协同的思维特点,实现了思维方式的深刻变革.     

基于案例推理的浙江旅游智能推荐系统研究

在智慧旅游的大目标以及旅游网站功能落后的背景下,解决信息过载问题的推荐系统引起学者的关注。文章以浙江省750个景点为例,基于案例推理法,通过多线程爬取、预处理旅游网站的数据来构建旅游案例库。系统基于Flask框架敏捷开发,设计了基于Word2Vec词嵌入向量技术计算文本相似度的案例匹配算法,调用MongoDB数据库索引以及Find引擎,实现了耦合层次的搜索,根据用户的旅游偏好给用户提供个性化旅游景点、游记等服务。