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[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上，构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型，进而在大数据环境下，为用户提供精准的个性化信息推荐服务，从而进一步丰富个性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。[方法/过程]首先，对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析；然后，将基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合，构建个性化信息推荐多维度融合模型；最后，对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化，从而解决个性化推荐过程中用户"冷启动"、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足，实现3种方法之间的多维度深度融合，并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素，最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。 相似文献
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大数据给智慧图书馆带来了诸多的问题和挑战。为了解决图书馆个性化智慧服务中存在的问题,本文提出了一种基于大数据的图书馆个性化智慧服务质量保证策略。该策略能实现精准营销、欺诈分析与防范和个性化服务推荐,可保证客户关系系统(CRM)以客户为中心,实现客户、人员、管理、服务的协同工作。 相似文献
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个性化推荐系统中顾客信息的隐式采集方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着电子商务的发展，个性化推荐系统得到了越来越广泛的应用．实现个性化推荐的基础是采集能够反映顾客偏好的信息。本文通过分析将隐式信息采集方法应用到个性化推荐系统中顾客信息采集时的特点，提出了一种面向点击、停留数据统计的个性化数据采集方法．井基于Ajax技术给出了应用实现。 相似文献
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文章首先对推荐系统的产生进行阐述,并简要介绍群体推荐系统的发展趋势和存在的问题,分析其研究框架及主要运行过程,再对个性化推荐系统与群体推荐系统的异同点做归纳总结。介绍了在线社区的概念和在线社区群体推荐机制,并总结出目前群体推荐系统在在线社区中的应用。针对目前群体推荐系统的研究现状归纳出未来其发展的方向和主要难点,通过系统地阐述在线社区群体推荐系统的发展历程及研究难点,为以后的研究提供参考,推进我国电商企业在群体推荐方面的应用。 相似文献
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【目的/意义】利用用户画像以及个性化推荐算法实现智慧图书馆中的图书推荐。【方法/过程】从构建智慧
图书馆用户画像的自然属性、兴趣属性、社交属性三个数据维度出发,借助相似度计算方法分别计算不同维度读者
和图书的相似度,实现基于相似读者和相似图书的虚拟图书推荐,阐述了借助智慧图书馆的先进技术实现基于位
置的实体图书推荐。【结果/结论】实验结果表明将用户画像用于智慧图书馆图书推荐可提升图书馆个性化服务能
力,针对读者实现精准推荐。【创新/局限】基于用户画像的图书推荐从多个维度进行组合推荐,实现了智慧图书馆
虚拟图书和实体图书的个性化推荐,提高了推荐质量,为提升智慧图书馆个性化服务具有一定的借鉴意义。局限
在于选取的读者以及图书数量较少。 相似文献
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大数据时代下,信息过载问题日益突出,使得大数据推荐算法研究显得尤为重要。本文基于Web of Science和中国知网的大数据推荐算法期刊文献数据,运用文献计量、共词分析和社会网络方法,从高频关键词共现、关键词主题演进、研究动态等方面对大数据推荐算法领域的总体情况进行量化比较研究。结果显示,国外大数据推荐算法在理论和应用的研究上都领先于国内,特别是在应用上的广度和深度是国内大数据推荐算法需要加强研究的方向。大数据推荐算法朝着个性化教育、个性化医疗、个性化社会网络服务等应用领域发展。本文对促进中国大数据推荐算法理论的纵深研究、深层次的应用研究以及向着国际化发展具有一定的指导意义。 相似文献
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本文首先简要介绍从广泛使用数字和网络技术、智慧化管理和智慧化服务、服务的网络形式或移动形式等不同角度对当代图书馆的特征及发展前景的研究,然后着重介绍近年来理工科研究人员热烈进行的个性化推荐系统研究,最后介绍一些密切结合普遍的个性化推荐系统,又考虑个性化图书推荐特点的文献,并指出这样的研究在国内外都还太少,当代图书馆研究者急须了解理工科的推荐系统研究。 相似文献
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推荐系统正逐渐成为电子商务系统重要的竞争手段,而协同过滤技术是个性化推荐系统的研究热点。文章从协同过滤技术的基本原理出发,系统评述了协同过滤算法的分类、相似性计算法则、算法的性能评价等关键议题,最后指出了协同过滤技术存在的问题以及将来的研究方向。 相似文献
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电子商务中的个性化推荐方法评述 总被引：8，自引：0，他引：8
随着电子商务的不断发展,如何更好地了解用户需求以提供更令人满意的个性化服务变成了一个十分关键的问题,也就是电子商务推荐系统产生的动因.文章首先介绍了电子商务个性化推荐系统的概念和作用.然后对当前最主要推荐策略的原理、应用进行了描述,随后对这些推荐策略的优劣势进行了深入的分析、评价.接着评述了推荐算法评价的相关难题和研究,再就是对电子商务推荐系统的相关因子研究进行了介绍.在最后部分.文章对将来个性化推荐的研究方向进行了探讨,希望通过这样的探索能进一步推动个性化推荐的相关研究. 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2021,(6)
介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间的关系来分析读者和图书、不同类别图书间的关系,并应用于个性化服务工作中,发现读者的借阅历史存在着某种关联,不同类型读者的借阅记录及不同学科的借阅记录之间都存在着某种关联规则,利用这些规则对于高校图书馆优化图书推荐服务、探索智慧型个性化服务、改善馆藏布局具有良好的意义。 相似文献
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对科技成果进行评价,有利于促进科技资源的优化配置,有助于促进经济的发展。文章从评价主体、评价客体及评价中介（评价标准、方式、程序等）基本要素入手,全面比较、系统的分析了国外科技成果评价与我国科技成果评价的起源、评价机构和评价特点,能较为清楚地发现我国现行科技成果评价存在的问题,从而有针对性地给出我国科技成果评价制度的改革对策。 相似文献
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为系统把握技术评估中有关专家一致性评价方法，对已有相关研究进行梳理、综合和评价。依据评价问题的类别，将技术评估中专家评价问题分为指标评价和方案排序两类。在指标评价中，单指标下的评价方法主要依据离散程度统计量进行分析，模型简单、计算难度小，解释直观、容易理解，常被应用于细化分析专家群体对评估对象在各个评价指标下评分的一致性程度；多指标下的评价方法则主要依据相关关系、显著性检验等方法进行分析，前者既可用于定量数据也可用于定性数据，已被广泛应用于解决专家整体一致性评价问题，后者主要从专家个体与群体、方案和属性等多角度对专家一致性进行检验，能够快速找出与其他意见有差异的评价信息，计算量较小、可操作性强。在方案排序评价中，基于判断矩阵的评价方法常依据相似性度量、距离测度、主成分分析等方法进行分析，具有考虑不同专家重要性的影响、有效利用专家权重信息，可以解决多种含有不确定信息和模糊信息的专家一致性评价问题，以及更有效地剔除不一致的专家意见、使得评价结果更为合理的优点；基于序数值的评价方法主要运用Kendall协调系数解决序数值类型的专家一致性评价问题，具有实现过程直观简洁、计算简便，鲁棒性强、易于... 相似文献
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《黑龙江科技信息》2017,(1)
电子商务系统随着用户和商品的不断增加,会出现信息过载的问题。用户会浏览到一些与自己购买商品无关的商品,影响用户的购物体验,会造成用户的流失,降低平台的转化率。因此,要想增加用户的黏度,就需要提供一些个性化的服务。为了解决电子商务系统个性化的推荐问题,本文研究了基于Hadoop生态平台构建立的个性化推荐系统。采用Map Reduce离线计算框架实现大数据的集群计算,提高系统的伸缩性和计算性能。采用协同过滤和用户特征标签的融合的算法,提高推荐的精准度。实验的结果表明,在Hadoop平台上可以实现分布式的离线计算,产生个性化的推荐结果,克服了传统爆款模型推荐的单一性,提高了推荐质量。 相似文献
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电子商务中个性化信息服务研究 总被引：1，自引：0，他引：1
与传统信息服务相比,个性化信息服务能更好的满足用户的需求,是电子商务发展的方向。本文在介绍个性化信息服务的同时,并着重讨论了实现个性化信息服务的关键技术——个性化信息推荐系统,尝试地给出一个个性化信息服务推荐系统的体系结构。 相似文献