个性化推荐在高校学生选课系统中的应用

随着信息技术的发展及高校教务信息化的开展,教务管理系统在高校的日常管理中扮演着越来越重要的角色,并且,在历年来的教务管理中,积累了大量的相关教学和管理数据,因此,如何能够结合具体需求,充分开发和挖掘这些数据,并结合高校校务管理方和使用者的具体需求,开发功能更强大,更加人性化的教务系统,从而为学生个性化推荐课程,服务好学生,为教务管理方提供科学支持,就变成一个重要的研究方向。本文作者为高校教务管理工作者,结合自己的工作需求和实践,以高校教务选课系统为研究课题,结合贝叶斯网络推荐技术,进行了相关研究。     

电子商务个性化推荐系统综述

目前我国已经迎来了电子商务蓬勃发展的时代,然而面对海量的商品,客户难以及时地找到符合心意的商品。在这种情况下,只有借助于电子商务个性化推荐系统,电子商务系统才能准确及时地发现用户的购物需求,并为其提供相关的产品的信息,同时还能在最大程度上挖掘用户的潜在需求。协同过滤技术是目前个性化推荐系统中广泛使用的、最成功的推荐算法之一,但也仍然存在许多问题,需要进行改善。     

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。     

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。     

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。     

基于电子商务的个性化体育营销推荐系统研究

分析了电子商务个性化推荐系统的发展现状及存在的主要问题,提出了一种采用"企业对个人"运营模式的个性化体育营销推荐系统,给出了该系统的模块、体系结构及实现策略,为企业实施体育产品营销提供借鉴和指导。     

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究

一、引言 随着Internet的普及,信息爆炸时代接踵而至,海量的信息同时呈现,使用户难以从中发现自己感兴趣的部分,甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样,随着电子商务迅猛发展,网站在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。     

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。     

电子商务个性化推荐研究

随着Internet技术的发展,人类社会进入了信息化时代。电子商务的出现改变了人类传统的消费模式,给人类的生活带来了极大的便利。近年来,电子商务的发展如火如荼,且提供的产品种类也越来越多,提供的选择越多,消费者选购商品就越困难。此时就需要提供采购助手的功能,帮助消费者指明选购方向。本文主要针对电子商务个性化推荐研究。     

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。     

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。     

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。     

电子商务推荐系统中推荐技术研究

随着电子商务的不断深入发展,电子商务推荐系统的应用更加广泛。文章主要介绍了目前应用较广的几种电子商务推荐系统中的推荐技术,并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。     

基于用户兴趣挖掘的个性化旅游服务系统研究

本文提出了全新的个性化旅游服务系统模型,对个性化旅游服务的两种常见的实现方法,即聚类分析与关联规则进行了讨论,并给出了个性化旅游服务系统引擎的设计思路与实现算法。     

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。     

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。     

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。     

Web2.0环境中基于社会标注的个性化推荐系统模型研究

随着Web2.0应用的不断深入,浏览Web资源以及对其资源进行个性化标注的需求越来越多。但是,现有的Web2.0浏览工具或系统在个性化、智能化和易用性方面尚有很大的改进空间。本文针对社会标注在Web2.0中的大量涌现以及个性化需求的迫切性,结合社会标注和本体在概念语义描述和资源揭示上的互补优势,将其引入到个性化推荐领域,设计一种基于社会标注的个性化推荐系统模型,力图解决Web2.0环境中爆炸式增长的数据与用户个性化需求之间的矛盾,同时达到提高数据搜索效率、推荐合适信息给合适用户的目的。     

电子商务推荐系统的应用

本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其作用,详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其实现。