移动网络环境下个性化信息推荐算法研究

随着全球定位系统的发展,移动网络环境下信息服务越来越受到用户的关注。目前,由于信息过载现象严重,个性化推荐算法可以自动为用户推荐其感兴趣的信息,并过滤掉冗余的信息。鉴于此,本文基于传统的协同推荐算法进行改进,提出了融合奇异值分解法和相似度计算法的协同过滤算法,实验结果表明,通过构建移动网络环境下的个性化信息推荐系统,取得了较好的推荐效果。     

基于浏览数据的个性化推荐方法研究

本文首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的提出和基于用户的协同过滤推荐方法;然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于用户浏览数据的协同过滤推荐方法,此推荐方法不但可以在一定程度上避免传统协同过滤方法的弊端,而且能为用户提供更高质量的推荐;最后简单评述了电子商务个性化推荐领域所面临的挑战及需解决的问题。     

电子商务推荐系统中协同过滤推荐方法的研究

论文分析了电子商务推荐系统所应用到的协同过滤技术,并针对传统的基于用户的协同过滤推荐系统中所存在的数据稀疏性、算法的可扩展性、冷启动等问题,提出了改进的LSI／SVD降维、特征加权、用户的筛选等协同过滤推荐方法。     

基于协同过滤推荐技术的个性化网络教学平台研究

协同过滤推荐技术是推荐系统中最核心的技术之一,也是目前应用最广泛、最成功的技术。在本文中,研究如何将协同过滤推荐技术借鉴过来,并就冷开始问题、稀疏问题和新兴趣发现问题对现有的协同过滤推荐技术进行改进,以达到实现网络教学平台个性化的目的。     

基于用户的协同过滤推荐技术

随着因特网普遍使用和电子商务迅猛发展,推荐系统已成为重要研究领域,人们对推荐技术作了广泛的研究。个性化的推荐系统以个性化方式向用户推荐商品,帮助用户找到他们所需要的商品,并便捷地完成购买过程。介绍了电子商务系统中的协同过滤推荐技术,详细分析了基于用户的协同过滤推荐算法,同时指出了它的优点和缺点。     

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。     

基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的顾客选择网上购物,如何让用户在海量信息中快速而准确地找到合适的产品,做出购买决定是一件很难的事情.个性化推荐技术能够较好的解决此问题,它通过分析顾客相关信息,向用户推荐感兴趣的产品,以便做出最后的决策.本文分析国内外个性化推荐技术研究现状,着重介绍协同过滤推荐技术存在的冷开始、数据稀疏...     

基于协同过滤个性化推荐算法的综述

互联网的发展是呈爆炸式的,无论是用户数量还是信息数量。现在的时代是大数据时代,这个时代的问题已经不是苦于没有数据,没有信息的时代。而是在这么多的数据中找到有用的数据,挖掘潜在的信息的时代。个性化推荐,本质上来说,是为了解决信息的超载问题。当一个用户搜索一个产品或者一条信息,如何在茫茫信息海中提供给用户的商品恰是用户感兴趣的,可以帮助用户减少不必要的时间去筛选用户不感兴趣的东西。本文主要介绍在众多推荐算法中最常见的协同过滤的研究现状,推荐算法,优缺点等问题。通过简单的例子让大家明白协同过滤的主要思想。     

论电子商务平台个性化推荐的实现

互联网企业飞速发展,如今已慢慢步入大数据的时代,用户在电商平台的选择急剧增加,为了提升用户体验、提高用户留存率和促进用户下单,各大电商平台都推出了各自的个性化推荐系统。个性化推荐算法的基本原理有基于内容的推荐、协同过滤和混合过滤等,由于算法的复杂化和不同电商平台的各自业务特点,不同平台的底层算法也有所不同。本文首先介绍了个性化推荐系统的概念及其发展历程、个性化推荐算法原理及分类,论述了电商平台个性化推荐系统的实际价值与实现。本文还以拼多多、小红书、京东三大电商平台为例,分析其个性化推荐系统的具体实现方式,阐述了个性化推荐系统面临的挑战和未来趋势,最后得出结论。     

B2C电子商务网站个性化推荐技术的研究

本篇文章在分析B2C电子商务网站特点的基础上介绍了协同过滤技术在B2C电子商务网站个性化推荐系统中的应用,并且对常用的几种推荐技术进行了简单的对比,最后介绍了矩阵因子技术在向用户进行推荐中的应用。     

基于协同过滤和关联分析的图书推荐系统

高校图书馆系统与商业系统相比,普遍存在用户信息少、项目评分严重缺失的问题,极大地影响了个性化推荐的准确率。构建某高校近200名学生图书借阅记录作为算例,利用多维属性间关联规则数据挖掘技术,采用协同过滤算法、关联算法对不同用户群体图书借阅数据进行分析,探索具有针对性的图书推荐服务策略,提升图书馆服务能力。     

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。     

基于推荐系统时间敏感的因子模型算法研究

推荐系统的协同过滤算法[1]已经得到了人们的普遍关注并取得了很大的进展。协同过滤算法在Netflix推荐系统比赛中起到了核心作用,无疑又增加了它的知名度。矩阵因子分解技术已经成为实现协同过滤算法的首选。在矩阵因子分解技术中存在用户的爱好存时间变化。同时,由于用户的爱好是不断变化的,他们甚至重新选择他们的爱好。这就导致一个因子模型的产生,该模型考虑了时间效应信息用以更好地描述用户的行为。     

电子商务中协同过滤推荐技术研究

协同过滤推荐是电子商务推荐系统中应用最成功的技术,很大程度上决定了推荐系统的推荐质量。文章主要介绍了目前应用较广的几种协同过滤推荐技术,并对这几种推荐技术的存在的问题进行了分析。     

情境感知推荐系统在移动数字图书馆中的应用研究

本文在识别获取有效情境的基础上,研究了泛在环境下引入情境因素的基于图书馆用户和资源的协同过滤推荐系统的模型建立,并结合移动数字图书馆领域,实现移动数字图书馆的情境推荐,从而为图书馆用户提供个性化的信息推荐服务.     

基于协同过滤的推荐系统算法研究

在网络购物日益风靡的今天,怎样提供优质的个性化服务是当今电子商务系统的核心内容,而协同过滤推荐则是当今发展最成熟且最成功的推荐系统.本文将全方位介绍协同过滤推荐的内容、研究成果以及协同过滤算法中出现的问题,并提出协同过滤算法进一步发展的方向.     

面向云计算的大数据协同过滤并行推荐方法

针对大数据环境下的并行推荐问题,提出一种面向云计算的大数据协同过滤并行推荐方法,基于云计算思想实现了协同过滤两个核心步骤基于用户-项目评分矩阵计算相似度、基于相似度评分预测的四次MapReduce化并行化推荐,最后进行了实验设计。     

协同过滤中相似度计算的一种改进尝试

协同过滤技术被广泛应用于各种推荐系统当中。协同过滤中的核心问题是相似度的计算,本文在介绍传统相似度计算方法的基础上,提出一种新的计算方法,以基于物品为例进行了实验,实验证明该方法在推荐精度上得到一定程度的提高。     

基于隐性评分的微博关注推荐方法研究

当前微博已成为网民互相传播和获取信息的一个主要平台。随着微博用户数据的急剧增长,海量的数据使用户无法获取其感兴趣的信息,如何向用户进行更精准、高效的个性化推荐,是微博取得效果的关键。协同过滤推荐算法是目前被广泛采用的算法,它的基础是用户对项目的评分数据,而微博用户对其关注对象进行直接评分,从微博用户行为如"@提醒"、"转发"、"评论"等推进,可以更好地发挥微博精准推荐的功能。     

基于协同过滤的影视营销推荐算法研究

随着三网融合的不断发展,传统广电媒体更需要建立一套完善的影视营销推荐系统,将海量的影视资源精准有效的推荐给每一位用户。在推荐系统中,协同过滤算法是应用较为广泛的一种推荐方法。讨论了传统协同过滤算法在影视营销中的应用,提出一种加权混合推荐算法,并将算法应用在影视营销推荐场景中,推荐算法的精准度得到了一定提升。