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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
现今家庭数字化已经是大势所趋,网络信息技术也已然融入到了我国的千家万户中,进而推进大数据时代的到来。在当今时代背景下,如何在海量的信息中为用户筛选出具有个性化、智能化的数据不仅是当前推荐系统所要攻克的重要难题,实质也是其发展机遇。智能推荐系统兴起不久,乃是一项新兴科技,该类系统能够智能化地分析用户的个人信息、行为偏好与社会关系等因素,并有效为用户推荐出合适的数据。鉴于此,本文将基于协同信息筛选技术,并结合个性化数据挖掘技术,构建研究一个智能推荐系统,相信对于智能推荐系统的进一步普及与发展具有一定积极作用。  相似文献   

2.
为应对大数据时代大量多媒体照片、视频等为个性化旅游推荐带来的挑战,提出了基于数据挖掘的上下文感知个性化旅游推荐系统,该结构能根据用户给定的地理标记照片集合,定位和总结旅游地点,并建立每个用户的旅游历史,以获得其旅游偏好,从而进行上下文感知的个性化查询,推荐最适合其兴趣的旅游地点。通过仿真分析,将该方法与传统数据挖掘Apriori、Eclat、决策树及逻辑回归等算法进行了对比,仿真结果验证了该方法的优越性能,且最终平均推荐准确率能达到80%左右。  相似文献   

3.
随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,准确预测Web用户的访问行为并且进行合理推荐对于一个网站来说极其重要,而提高用户访问效率、减小用户感知延时的主要方法有页面预取技术和Web个性化推荐技术等.系统地比较了个性化推荐技术与预取技术的功能和特点,深入分析了二者在提高网络服务质量和用户访问效率方面的关键技术.  相似文献   

4.
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   

5.
基于深度神经网络的个性化推荐系统研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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   

6.
随着互联网的普及和网上资源的丰富,网络用户迅速增加,用户对于网络信息资源的使用越来越广泛,研究用户偏好在网络信息资源使用中的作用就显得尤为重要。文章从网络信息资源和偏好理论出发,以信息服务与用户研究作为纽带,分析了在网络信息使用中的用户偏好,并探讨了其偏好的成因,提出了相应的控制策略。  相似文献   

7.
为提高图书馆资源推荐内容与用户个性化信息需求之间的匹配度,解决信息迷航问题,在情报学认知理论框架下,运用本体方法对图书馆用户和馆藏资源分别构建主体认知模型,在此基础上建立了馆藏资源推荐系统。文章是将认知要素应用于信息推荐系统的有益尝试,以及大数据环境下对图书馆知识服务的新探索。  相似文献   

8.
针对现有电子商务中农产品个性化推荐方案精度较低的问题,提出一种基于潜在类回归模型(latent-class regression model,简称LCRM)和组群偏好的个性化推荐方案。首先,收集农产品的评价信息,进行预处理,提取出每个评价者的特征-意见值对。然后,利用LCRM根据整体与特征评价,将具有相同爱好的评价者进行分组,构建组群偏好,并计算单个评价者的偏好。最后,通过计算用户与组群偏好的相似度来定位组群,通过计算用户与该组群中评价者偏好的相似度来定位农产品,最终列出推荐表。结果表明,该方案能够准确为用户推荐所需的农产品,推荐列表中农产品的命中率达到了83%,同时具有较低的计算复杂度。  相似文献   

9.
协同过滤是最核心、最典型的个性化推荐技术,广泛应用于电子商务,但其推荐结果对用户偏好信息的敏感性使得推荐系统易受到人为攻击,电子商务推荐安全成为个性化推荐能否成功应用的关键。作者先简要介绍了个性化推荐及推荐攻击的基本概念;而后分析比较了各种攻击检测模型。  相似文献   

10.
伴随着电子贸易和智慧农业的发展,越来越多的购买者通过农业电子商务体系进行农产品贸易,而个性化推荐能够给网络购买者提供便利。采用调查问卷的方式分析农产品购买者偏好,进而设计出多智能体(Agent)策略下的农业电子商务个性化推荐整体和各部分架构;采用协作过滤完成推荐数据和隐性反馈分析,进而采用SPSS 18.0结合信度和聚类方法分析本研究系统的接纳度。结果表明,易用度、有用度、舒适程度、感知安全和社群作用均对购买者接纳个性化推荐有正向作用,并给出完善推荐系统的建议。  相似文献   

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