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针对用户个性差异向用户推荐适合于他们的内容已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化推荐的关键技术之一。结合Web使用挖掘与Web内容挖掘技术,研究了网页的特征化表示和用户兴趣模型的表示,提出了一种基于Web挖掘的推荐算法,能够有效发现用户兴趣,提高推荐页面的准确率。 相似文献
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提出基于关联的聚类分析方法,挖掘具有相似访问兴趣的用户访问模式,分离不相关的用户模式,并提出基于关联的聚类算法。实验证明,该算法大量减少不相关的用户访问模式,提高个性化推荐质量。为进一步研究个性化推荐技术奠定基础。 相似文献
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高海燕 《农业图书情报学刊》2016,(8):33-37
通过问卷调研、实地访问等方法对南京及周边城市重点高职院校的师生进行调研,力求了解在Web2.0环境下高职院校图书馆用户对数字资源需求的情况.在此基础上,以数字信息组织和Web2.0理论与技术为指导,结合南京交通职业技术学院图书馆数字资源建设的实际情况,构建较为可行的基于用户个性化需求的图书馆数字资源组织模式. 相似文献
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面向个性化信息服务的模糊贝叶斯方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
面向个性化信息服务,是指对具有客观需求的社会主体提供一种以用户为中心、满足用户个性化需求的服务模式。个性化服务,首先必须对信息索取者(图书馆的读者群)进行深入分析,通过建立用户模型,基于模糊贝叶斯技术进行用户模型相似计算,给出可推荐的用户阅读模式,从而使得信息服务人员适时、主动地提供需求的信息资源;同时通过讨论用户模型的学习算法和用户模型库动态存储机制,最大效率地为用户提供方便和快捷的个性化服务,提高信息资源服务的准确性。 相似文献
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李娜 《农业图书情报学刊》2015,27(9):108-110
互联网技术的迅猛发展使数字图书馆成为现代图书馆建设的一个重要维度,为读者提供更加优质的信息加工和组织服务方式成为数字图书馆发展的重要方向,基于读者兴趣和使用习惯的个性化推荐系统应运而生。数字图书馆个性化推荐服务主要包括个性化定制服务、个性化推送服务和数据挖掘及决策服务。数字图书馆个性化服务需要通过相应的系统来实现,该系统一般包括用户行为数据收集模块、用户兴趣偏好数据分析模块和算法实现及推荐模型模块。现代智能搜索技术、数据挖掘技术和信息推送技术为数字图书馆个性化推荐系统的实现提供了技术保证。 相似文献
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随着O2O电子商务规模的不断扩大,O2O电子商务个性化推荐方法也成为研究热点。基于位置的服务(LBS)是O2O区别于传统电子商务的一个重要特点,因此在O2O电子商务个性化推荐中引入位置信息显得尤为重要。本文分析已有的电子商务个性化推荐技术,提出一种基于LBS的O2O电子商务个性化推荐系统架构,并在此基础上提出了一种基于LBS的O2O电子商务个性化推荐的方法和思路,以期提高O2O电子商务中个性化推荐的效率。 相似文献
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协同过滤推荐技术是当前最成功的个性化推荐技术,并且已经广泛应用于个性化推荐系统中。考虑到用户的推荐时间、推荐人数都是影响推荐准确度的重要因素,提出了一种基于蚁群算法的动态协同过滤推荐方法。当系统产生推荐项时,该算法不仅考虑每项的评分,而且考虑每项上信息素强度。实验结果表明,该算法可以显著提高传统过滤推荐系统的推荐质量。 相似文献
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随着信息技术和互联网的发展,在信息过载的时代,用户面对海量的信息,难以正确选择。协同过滤推荐是个性化推荐中比较成熟的算法,但其稀疏性、冷启动、可扩展性问题仍然存在,尤其是不能应用于分布式推荐。在Hadoop平台上,Mahout实现了分布式基于项目的协同过滤推荐算法,该算法能够有效解决传统算法的海量数据处理的效率问题和可扩展性问题。实验结果表明,Mahout上基于项目的协同过滤推荐算法具有较好的计算高效性和可扩展性。 相似文献
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作为缓解信息过载问题的主要手段,个性化推荐技术已经得到广泛的应用。随着农产品电子商务技术的发展,如何将最新的个性化推荐技术应用到农产品的推荐,促进农产品电子商务的发展,是一个非常重要的问题。本文在对电子商务推荐系统原理分析基础上,重点深入探讨了当前应用最为广泛的协同过滤推荐技术。在此基础上,针对农产品的特点,设计并实现了一个基于用户的农产品电子商务协同过滤推荐系统。为提高用户评分的积极性,系统采用一定的激励评分机制,以缓解数据稀疏性问题。系统界面简洁,操作简单,实现了对农产品的有效推荐。 相似文献
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针对高校用户对图书的个性化需求,运用用户对图书的评分,构建了基于Hadoop和Mahout的图书推荐系统。通过Hadoop中分布式文件系统(HDFS)和Map/Reduce计算模型的应用,发现当Hadoop中节点数不断增加时,计算时间不断减少,实时响应效率得到了提高;通过对Mahout中传统的Item-Based聚类协同过滤推荐算法进行改进,利用MAE值对传统和改进后的协同过滤算法进行比较,发现图书推荐的精度进一步提高。总体来说,推荐系统改善了传统单机运行内存严重不足和推荐结果不精确的问题。 相似文献
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为了有效地提升海量文献信息检索过程中的用户个性化满足程度,该文设计了一个全新的个性化推荐系统.在这个系统中,核心算法是基于深度神经网络的个性化推荐方法.此方法构建的深度神经网络,包含了嵌入层、编码层、个性化特征融合层、解码层4个层次,从而准确地反应用户的个性化需求并完成查询推荐.以基于DNN网络的文献检索方法、基于Segnet网络的文献检索方法、基于Seq2Seq网络的文献检索方法为对比算法,针对计算机、通信、机械、电气、建筑、历史、政治、经济、数学、英语10类文献数据进行查询推荐实验,比较4种方法检索结果与用户需求的吻合程度.实验结果表明:该文提出的基于深度神经网络的检索方法,其检索结果的用户个性化需求吻合度高于其他3种方法近10个百分点,对于英语类文献检索结果的个性化需求吻合度,甚至达到了90.2%,这充分说明了该文提出的检索方法和构建的个性化推荐系统有效. 相似文献
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网络上时刻都有大量新闻不断涌现,为帮助手机用户在海量信息中快速准确获得感兴趣内容,文章提出一种移动环境下个性化新闻推荐系统并设计了系统构成,系统采用影响用户阅读选择的相关因素构建特征,并基于XGBoost算法构建个性化推荐模型。以期为后续研究提供借鉴或参考。 相似文献
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朱世清 《农业图书情报学刊》2012,24(10):186-189
简要介绍了个性化推荐技术的概念及基本功能,从4个不同方面探讨了个性化推荐技术在学科服务中的应用,举例阐述一个基于个性化推荐技术的网络数据库培训推荐服务的应用,表明个性化推荐技术在学科服务中具有重要的应用价值。 相似文献
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为了在海量信息中为用户提供有价值的信息,个性化在线推荐系统是农业信息化综合服务平台的重要组成部分。Slope One算法因简单高效被许多在线推荐系统使用。对Slope One算法进行研究,并结合农业信息化综合服务平台的特点,提出了农业信息推荐模型。该模型按资源类别把用户评分矩阵划分为评分子矩阵,在此基础上采用杰卡德统一算子距离相似度算法建立用户类别近邻用户,采用改进的双极Slope One算法和Item user average算法相结合的方式对未访问资源进行评分预测,有效降低计算量,并提高了评分预测精度,既适合稠密数据集,又适合稀疏数据集。 相似文献
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