【摘要】为解决信息过载问题和应对用户对个性化服务的需求,个性化推荐技术应运而生,本文希望通过对个性化推荐的优化与创新,让用户能够更快更精准的找到自己想要的资源。在众多个性化推荐技术中,协同过滤算法是当下研究的热门。因为其算法的应用范围最广泛,发展时间最长,算法最成熟。协同过滤推荐主要是根据存贮在系统数据库中用户历史消费及评分数据,来分析用户的兴趣,预测用户未来可能消费什么样的产品,从而对其实施个性 […]

【摘要】随着现代市场竞争的不断加剧，如何准确地评估客户价值，识别出最有价值的客户群体并据此进行有针对性的个性化营销成为企业赢取客户的关键。个性化推荐可以向客户提供商品推荐，即实现把合适的商品推荐给正确的人，从而可以满足客户的个性化需求，将潜在客户转变为实际购买者。协同过滤是个性化推荐中的一种主要算法，是在推荐系统中应用最成功的推荐技术之一，它具有处理复杂的非结构化对象、个性化程度高等优势。但是其固 […]

【摘要】随着互联网技术的发展,网络资源与日俱增。用户面对海量的资源往往难以选择,个性化推荐的研究已经成为必然趋势。电影资源是网络资源的重要组成部分,随着电影视频数目的增多,单纯的电影点播已经不能满足人们的需求,因此个性化电影推荐系统应运而生。个性化电影推荐系统可以帮助用户在大量的电影中迅速找到他们感兴趣的电影。个性化电影推荐系统通常由三部分组成：前台的电影页面显示、电影推荐算法、后台数据库。其中电 […]

【摘要】2012年第三季度末,我国智能手机使用者已达到3.89亿,台式电脑仅为3.81亿,我国互联网使用者的第一大获取信息的平台由台式电脑转变为移动设备。当前,基于位置的服务是移动设备为使用者提供的重要服务之一,然而却为信息超载问题所困扰；加之个性化推荐技术在移动领域的研究并不多,而且很大一部分推荐算法的推荐效果并不理想。鉴于对此考虑,本文结合移动领域的特点研究了传统推荐技术的信息负载、推荐效果等 […]

【摘要】随着互联网的高速发展,信息呈爆炸式地增长,大数据在飞速的发展中,数据挖掘是一个充满活力的研究领域,商业利益的强大驱动力将会不断地促进它的发展,个性化推荐就属于大数据时代数据挖掘应用在互联网方面的重要技术。面对海量数据,推荐系统的产生能实现信息消费者和生产者的双赢。协同过滤算法是个性化推荐中最成功和应用最广泛的算法之一,但它依赖于用户的历史评分数据,所以存在冷启动,数据的稀疏性等问题。大数据 […]

【摘要】当前技术协会组织网站停留于Web1.0网站单向信息发布的模式,缺乏成员间交互渠道,不能满足协会组织内各种角色成员进行充分而又广泛的思想和信息交流探讨的需求。为此,本文在综合调研技术协会网站平台发展现状的基础上,提出将SNS(SocialNetworkingServices)引入到技术协会网站交流平台的建设中。SNS是基于六度分割理论发展而来,能够促进人际关系的拓展。此外,基于SNS社区发现 […]

【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 […]

【摘要】随着互联网技术的发展,网站的普及以及大量文本数据的出现,互联网已经成为了人们获取信息资源的一条重要渠道。但是网络数据成千上万,一个人无论如何用多久的时间也不可能完成对整个互联网的探索。因此简化对网络的探索过程,提高网络信息的检索效率就成为了当前网络时代的研究方向。好的信息挖掘方法可以提高人们的信息检索效率,能够提供准确、及时、可靠的网络信息汇总,提供适合人们阅读的摘要。同时,随着网络技术的 […]

【摘要】随着网络技术的迅猛发展和广泛应用，网上求职和招聘逐渐成为主流的求职招聘途径。然而，求职者面对海量的职场信息，他们可能花大量的时间也难以找到合适的职位信息。个性化推荐技术的发展为解决信息过载问题，提高求职招聘网站的可用性和用户体验提供了一种途径。本文在课题组已有的研究基础上，利用某省人才求职招聘数据和Web日志，从“具有相似行为的求职者具有相同的工作”相似出发，提出推荐的行为影响因素，制定行 […]