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。     

浅析数据挖掘技术在高职图书馆个性化推荐系统中的应用

通过分析图书馆服务器上师生的借阅记录文件,运用关联规则了解师生的借阅习惯和偏好,了解师生的借阅特性,发现规律而采取有效的行为。通过对在校学生小王一学期的图书借阅情况的分析,运用数据挖掘技术关联规则中的Apriori算法,得出了强关联规则集并运用到图书馆个性化推荐系统中。该系统对图书馆的未来发展提供参考。     

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。     

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。     

数据挖掘在旅游商务系统中的应用研究

电子商务是现在的主流趋势,本文介绍了数据挖掘技术在旅游商务系统中的应用技术,并简要分析了数据挖掘过程及其优势．     

多维互动案例教学法在经济学教学中的应用探讨

经济学是一门理论性很强的课程,为了便于加强学生的理解,在教学过程中必须要注意理论和实际的结合,其中案例教学法发挥着很重要的作用。本文在介绍多维互动案例教学的基本含义的基础之上,分析了其在经济学教学中采用的必要性及其主要内容,介绍了多维互动案例教学法在经济学教学中的实施重点。     

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。     

多维互动教学模式在“病理学”实验课教学中的应用研究

目的:文章研究了在病理学实验教学中通过多维互动教学模式,提高病理教学质量,增强学生对病理学学习的积极性和主动性,提高学生自主学习能力、分析问题和解决问题的综合能力。方法:选取2018级护理本科专业两个大班的学生为研究对象,护理1～4班195人以及护理5～8班205人,分为传统教学组和多维互动教学组,课程结束后根据理论考试成绩以及调查问卷的方式评价教学效果,统计结果由SPSS23.0软件进行处理和分析。结果:多维互动教学组的学生病理学理论考试成绩(82.58±10.59)明显高于传统教学组(75.36±10.23),两组间的差异有统计学意义(P 0.05);调查显示学生对多维互动教学法评价更好,表明该教学法有利于提高学生学习的积极性,提高学生自主学习能力以及分析问题、解决问题的能力。结论:采用多维互动教学模式可显著提升病理学教学的教学质量。     

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。     

谈谈多维教学法在语文教学中的运用

所谓多维就是多思考、多性能、多功效。多维教学法就是指在教学中教师多角度、多系统地激励、开拓学生思维,着重培养和提高学生分析、概括、判断和迁移能力的一种教学方法。采用多维教学法,可以突破定向、单向思维式,使学生思维的角度灵活多变,思维的效度深刺巩固。为现代化思维方式的发展创造极好条件。采用多维教学法,可以突破学生机械接受的思维模式而形成一种积极主动、具有独创精神的创造性思维模式。     

融入惩罚因子的协同过滤图书推荐算法

针对利用传统协同过滤算法进行图书推荐时因忽略冷门物品对推荐精度的贡献问题,提出融入惩罚因子的协同过滤图书推荐改进算法。文章在余弦相似度的基础上,引入热门物品惩罚因子和用户平均评分因子,降低热门物品的评分权重,提取用户特征。使用Book-Crossing数据集进行实验验证,文章提出的改进算法相较于传统算法增加了推荐算法的时效性,对用户进行了更精准的特征提取,改进算法较传统算法召回率平均提高5.4%,在近邻用户较少时,MAE降低1.5%,提高了推荐精度与质量。     

多维文化中的艺术

置于当代多维文化语境之下的艺术空间．各种艺术媒介、艺术思潮、艺术观念等等对其有着相当大的影响。多维文化语境给传统艺术带来了转型,也给艺术未来发展提供了良好的契机和丰富的资源,艺术家处在多维文化的现实当中,在这种错综复杂的情况下,只有创造出高水准的艺术精品,才能巩固和拓展艺术的发展空间。     

密码学在汽车防盗系统中的应用初探

文章简要介绍了汽车防盗系统的现状、密码学的历史及一款加密算法。     

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。     

融合情境的社会化商务用户服务推荐优化研究

个性化推荐是社会化商务发展的产物,向顾客提供信息服务和决策支持。文章融合地理位置、时间因子和社会化商务用户信任等情境信息,构建了在社会化商务下用户个性化服务推荐的模型,实证分析融合情境对提高用户服务推荐的正向作用。其结果可为社会化商务企业节约成本,为用户提供更精准的个性化服务。     

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.     

试论教育科技经济人口系统多维反馈结构趋循环发展

本试图从系统科学的高度结合福建实际，揭朱教育科技经济和人口共同构成开放非平衡复杂系统，存在多维非线性反馈结构和超循环自组织机制，朝着从混沌到有序方向演化规律。     

科技文献个性化服务系统在高校中的应用

为了提高文献推送的准确率,文章设计了一种基于Word2Vec的高校师生科技文献个性化服务系统,通过爬虫挖取以及基于Lucene的全文检索方案对数据进行检索,通过Word Embedding技术计算相似度,在一定程度上解决了系统数据稀疏性与冷启动问题。在120万篇文献中,实验取得了科技文献82%的推荐准确率,满足高校师生对文献检索的效率需求。     

养分平衡法在水稻测土推荐施肥中的应用

旨在分析土壤养分丰缺指标和建立目标产量下的推荐施肥量,为韩城项目区合理施用化肥、减少资源浪费和提高经济效益提供参考依据。本文采用土壤养分平衡施肥法,测定了韩城项目区耕作层土壤养分含量,对试验数据进行整理与统计分析,采用陕西省土壤养分分级标准对韩城项目区养分含量水平进行分级,根据作物目标产量下的需肥量与土壤供肥量之差计算了水稻目标产量的施肥量,得出韩城项目区水稻500kg目标产量下所需的单质施肥量为氮(N)20.88~31.60kg·亩^(-1),磷(P_2O_5)8.00~12.00kg·亩^(-1),钾(K_2O)7.56~12.44kg·亩^(-1)。结果表明,本研究建立的养分分级指标计算出的推荐施肥量呈现出增施氮、磷、钾肥的特点,客观地反映了当前土壤养分丰缺状况和区域内肥料投入规律,以简捷、快速、科学合理地指导水稻的施肥与生产。