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基于大数据的推荐算法研究 01月11日

【摘要】随着信息技术和互联网的迅猛发展,人们进入了信息超载的时代。推荐系统是一个解决信息超载问题的有效工具,它根据用户的历史行为等记录,对用户的兴趣进行建模,然后利用创建的用户兴趣模型进行个性化推荐,把用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户。协同过滤是推荐系统中采用最为广泛也是最为成功的推荐技术。针对协同过滤技术效果依赖于一个精确的相似度测度方法且其可伸缩性较差,不能处理大数据的问题,本文提出基于项目 […]

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个性化电影推荐管理系统的设计与实现 11月14日

【摘要】随着互联网技术的日益成熟以及娱乐文化的发展,人们越来越依赖通过互联网获得娱乐信息。在信息爆炸时代,信息量急剧上升,娱乐信息也日益丰富,如何在浩如烟海数据中找到人们需要的信息成为一个热门的研究课题。电影作为日常主要精神娱乐项目之一也存在信息过载的难题。为解决这个难题,本文提出了个性化推荐系统。个性化推荐技术根据用户的兴趣偏好,向用户推荐用户可能感兴趣的信息,从而根据不同用户进行个性化服务。个 […]

电子商务系统中一种层次化信任度计算模型 02月08日

【摘要】随着互联网的发展,电子商务给人们的日常购物活动带来了翻天覆地的变化,但是电子商务网站的信息严重过载,用户淹没在浩瀚的商品海洋中无从选择。个性化推荐系统在缓解信息过载、提升用户体验方面发挥着重要作用,其在给用户带来便利的同时也给商家带来了巨大的利益。推荐系统发展至今,其中最为成功的协同过滤算法依然存在着诸如数据稀疏、冷启动、恶意攻击敏感以及可扩展性差等缺陷。为了缓解甚至克服这些缺陷,该领域的 […]

基于用户上下文信息的协同过滤算法研究 08月13日

【摘要】众所周知,随着Internet技术的飞速发展,我们已经从信息匮乏的时代过渡到了信息超载的时代。然而,信息超载时代人们反而越来越难以找到自己满意的信息。推荐系统被认为是解决信息超载问题最重要的方法之一,因为推荐系统会更加主动地向用户提供个性化的服务。一个完整的推荐系统由不同模块组成,其中最重要的部分就是推荐算法的设计。协同过滤被认为是最早也是应用最为广泛的推荐算法。该算法通过向目标用户推荐与 […]

细胞自动机在移动计算中的研究 05月24日

【摘要】随着国家的日益发展、人们生活水平的提高,越来越多人希望能通过智能移动终端享受更为流畅的移动体验,追求能随时随地无缝地访问各种媒介内容和应用程序,但是移动终端自身的计算能力与人们的需求增长速度不一致导致消费者个性化的需求不能即时得到回应。本文提出基于细胞自动机的移动负载转移均衡思想,将瘦客户端的计算能力转移到移动服务端,借助基于细胞自动机的移动Agent模型,减轻因服务器端负载均衡所承受的压 […]

基于云平台的智慧旅游信息推送系统研究 10月22日

【摘要】随着移动通信技术的发展,智能手机和移动应用日益走近我们的生活,在旅游方面出现了如智能手机导航系统、酒店预订等应用。移动旅游应用也逐渐成为当代人们外出旅游的重要组成部分。但是面对庞大的旅游信息,如攻略、景点线路等信息,从这些移动端旅游应用中获取旅游信息方式依然是以手动搜索为主,通过搜索过滤的方式在海量信息中筛选有用信息,导致移动终端的操作体验以及用户体验较差,一方面是由于这些应用使用户获取实 […]

基于用户性格的协同过滤推荐研究 05月20日

【摘要】随着互联网上信息的日益膨胀,传统搜索引擎已经难以满足用户个性化的信息获取需求。为了解决这个问题,在很多领域内,推荐系统正被越来越广泛的应用。协同过滤推荐是目前应用最广泛也最为成功的一种推荐策略。然而它还存在着冷启动、稀疏性和可扩展性等问题。当前很多学者对这三个问题进行了深入分析研究,但是分析的重点主要放在了如何对数据进行处理上,重视数据忽视用户,过多的从数据角度对用户进行相似性分析进而产生 […]

面向移动商务的数据挖掘方法及应用研究 11月05日

【摘要】近年来,随着移动互联网相关技术的高速发展,各种移动应用和服务在规模上呈现出前所未有的增长态势。种类繁多的移动应用和服务覆盖了诸如生活娱乐、在线社交、导航定位等各种功能层面,从而满足了移动用户在日常生活中各式各样的功能需求。与此同时,这些移动应用和服务也产生了海量的用户交互记录与历史商务数据,为研究者深入探索移动商务环境下的潜在价值、开发全新的移动商务应用和服务带来了全新的机遇和挑战。事实上 […]

基于信任扩散机制的推荐系统研究 10月03日

【摘要】近年来,随着互联网经济的异军突起,推荐系统的作用日益凸显,并成为研究热点之一。推荐系统通过研究用户的兴趣偏好和信息需求特征,将用户感兴趣的信息、产品等资源主动、智能地推送给用户,其优势相当明显:为用户节省大量搜寻时间的同时,也为商家带来了新的利润增长点。因此推荐系统被广泛关注,而且在理论和实践方面都得到了很大发展。然而,网络的迅速发展带来了网上信息量的大幅增长,使得传统的推荐系统根本无法满 […]

基于Web日志挖掘和关联规则的个性化推荐系统模型研究 10月02日

【摘要】随着科学技术的飞速发展,互联网提供的丰富信息在助推社会产业部门升级的同时也带来了一些问题,如信息的急速增长易产生大爆炸效应,造成“信息过载”。同时,为了对互联网用户提供更加全面的信息资源,网站经营者和管理者不断向Web站点中添加信息,这就使得Web站点的拓扑结构日益复杂化。由于向Web站点新添加的资源可能不符合用户的真实需求,易造成用户浏览Web站点时出现“资源迷向”。因此,如何从海量的数 […]