个性化推荐系统综述

随着信息时代的不断发展,信息过载是目前互联网用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统就是解决这一问题的重要工具。为了解国内对个性化推荐领域的研究现状与发展趋势,通过对相关文献进行收集处理并借用VOSviewer、Excel对发文量、发文期刊、发文作者、关键词进行现状分析,同时对个性化推荐系统的关键技术用户兴趣模型和推荐算法进行阐述介绍。最后指出了未来个性化推荐系统的挑战与研究重点。     

基于随机游走模型的关键词推荐算法

关键词推荐技术,用于找出与初始查询或关键词相关的其他查询或关键词,被广泛用于搜索引擎和广告检索系统中,作为当今搜索引擎的必备技术之一,查询推荐技术的研究正受到越采越多的关注。为此,本文比较了现有的关键词推荐方法,并提出基于用户点击日志、基于随机游走模型的关键词推荐算法。该算法通过对用户输入的关键词及用户点击的url进行相关性打分,再以归一化后的相关性分值作为随机游走模型的转移概率,计算其首次击中时间,最后,通过分布式进行map/reduce求解适合海量数据处理的需求。     

基于用户偏好的多特征融合个性化图书推荐模型

随着图书馆图书数量的增加,读者无法快速获取自己所需资源。针对数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,通过分析个性化推荐技术,构建了一种基于用户偏好的个性化图书推荐模型,并进行了系统的研究。最后通过试实验验证其模型的有效性。     

图书馆个性化信息服务研究综述

本文通过普中文期刊数据库2000-2009年的个性化信息服务文章的检索和文献计量,在介绍了有关"个性化信息服务"研究概况的基础上,从个性化信息服务的概念、特点、服务模式、用户需求、技术支撑和发展趋势等方面进行了详细的介绍.     

大数据驱动下的电商行业发展与应用研究

随着大数据技术的迅猛发展,电商行业正面临前所未有的机遇与挑战。本文首先概述了大数据在电商领域中的应用现状,如用户行为分析、个性化商品推荐、供应链优化及营销策略的完善。其次,重点探讨了大数据驱动下电商平台的发展与创新,包括数据资源的整合与深度挖掘、大数据在电商运营决策中的运用,以及大数据与人工智能技术在电商平台的创新结合。此外,我们还从用户体验的角度分析了大数据的影响,如个性化推荐、用户黏性、数据隐私保护与合规管理等方面。最后,对大数据驱动下电商行业的发展趋势进行了展望,包括大数据在电商行业的未来应用前景、数据治理与安全挑战,以及电商行业对人才的需求与培养。希望通过本次研究,为电商行业的未来发展提供理论支持和实际操作建议,从而促进电商行业的创新和可持续发展。     

基于云计算的信息推荐系统研究

通过对推荐系统和云计算技术的理论、技术问题进行研究,构建基于云计算的信息推荐系统,并对推荐系统中的推荐算法进行深入研究,利用云计算技术设计信息推荐系统,解决互联网中信息过载问题,为不同用户提供个性化的推荐服务,最后对云计算下的推荐系统的研究难点和发展趋势进行展望。     

基于用户满意度的电子商务个性化推荐评价研究

电子商务个性化推荐不仅能使用户迅速快捷地获得合适的信息,还能为电子商务网站带来丰厚的商业利益。电子商务个性化推荐是指利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。电子商务个性化推荐不仅能使用户迅速快捷地获得合适     

基于模糊聚类的数字图书馆个性化推荐系统方案设计

用户建模是数字图书馆个性化推荐系统中的关键技术,本文依据中图法对用户兴趣进行了建模,并通过Apriori关联规则算法挖掘了信息资源各类别间的关联,然后通过FCM算法对用户进行聚类分析得到目标用户的最近邻,在Top_n最近邻居集中通过协调过滤技术产生推荐。实验结果表明,本文提出的方案是可行的和有效的,也为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的思路。     

基于Citespace的区块链审计热点及研究趋势比较

本文应用Cite Space科学计量可视化软件,以CNKI数据库和WOS核心合集中的区块链审计相关文献为研究对象,通过对文献数量、研究关键词及发文国家的分析,总结国内外区块链审计的热点及趋势.分析发现,区块链审计研究呈现如下特点:从时间上看,研究在2016—2017年开始集中涌现,2018—2019年进入大规模发展阶段;从内容上看,研究热点有"区块链""区块链技术""智能合约""数据隐私保护"等.为此,本文提出我国作为未来区块链审计研究中心之一,应该结合我国国情,与国外进行技术上的交流合作的同时,深入研究区块链审计以及智能合约生态系统特征,为区块链审计的实践探索和产业推荐提供指引.     

个性化推荐系统的改进算法述评

推荐系统是复杂网络环境所产生的一种智能过滤冗余信息的方法,分析其相关研究进展从而为推荐系统的进一步研究及应用提供思路具有重要的参考意义。本文首先介绍了传统的个性化推荐算法及其应用,然后从混合推荐算法、动态推荐算法和其他推荐算法3方面总结了个性化推荐系统算法的进一步改进。同时指出基于大数据的个性化推荐系统是下一步的研究方向,也是提高推荐准确性的重要方法。