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131.
吴艳荣 《武汉职业技术学院学报》2010,9(5):5-8
知音文化是历史留给我们的宝贵精神财富,其蕴含的现代价值是多方面的：旅游价值;构建和谐社会的重要文化基因;永恒的魅力等。深度开发知音文化旅游,宜在知音文化的源头上作挖掘,以＂琴＂为中心,以＂钟＂为辅,让琴声与钟鸣相得益彰,让人们了解伯牙与钟子期可贵的人格精神,高超的音乐造诣,为知音文化增添新的亮点。在此基础上整合开发,扩大知音文化旅游的规模。 相似文献
132.
文章分析推荐系统的国内外研究现状,总结传统推荐系统的不足,据此提出一个基于SOA的混合个性化推荐平台改进方案。在平台的基础上构建基于SOA的混合推荐模型,对影响模型内推荐策略选择的内部因素和外部情境因素进行了详细分析,并指出该平台的优势和实施时应注意的问题。 相似文献
133.
134.
个性化网络协同推荐服务的扩展及其实现 总被引：3，自引：1，他引：2
传统的网络协同推荐服务对用户行为数据进行统一挖掘处理,但在处理分散数据时,难以开展协同服务.由此,推荐服务系统的可扩展问题日益凸显.实际上,用户信息行为与需求层次结构的对应关系已为构建可扩展的个性化协同推荐服务系统提供了一种新思路.可扩展的个性化协同推荐服务模型从需求层出发,通过行为层、过滤层、推荐层、交互层和资源库的扩展,最终实现个性化协同推荐系统的可扩展性. 相似文献
135.
从项目管理的角度出发,综合考虑用户选择偏好、项目与专家的知识匹配度、项目间的相似性以及专家的历史表现等因素,融合基于内容特征、潜在主题特征、协同过滤和用户选择偏好等评审专家推荐算法,构建一种改进的组合策略的评审专家推荐算法,并通过设计实验,利用航天项目进行实验研究,结果分析表明推荐算法是可行且实用的。 相似文献
136.
137.
138.
传统基于物品的协同过滤算法（ItemCF）利用物品间的相似性为用户提供个性化推荐,然而该方法仅考虑了评分数据,而未关注用户情感偏好。基于从评论中的emoji表情提炼出的用户情感偏好,提出一种引入用户情感编号矩阵的ItemCF算法。该方法利用物品共现矩阵与用户情感偏好矩阵计算物品相似度,进而进行个性化推荐。根据某在线互联网教育实证数据集的实验结果表明,该方法相比于传统基于物品的协同过滤算法,在准确率和召回率上都有所提升,在Top1-5推荐均值上分别提高了0.02和0.03。 相似文献
139.
【目的/意义】用户画像深刻地描述了视频用户的个体和群体行为特征,为视频的个性化推荐服务提供参
考。【方法/过程】通过文本挖掘对爬取的视频、用户及其观影数据分析,构建单个用户画像,并通过K-Means和LDA
模型对用户聚类并提取主题,挖掘群体用户特征。基于用户画像和时间指数衰减的视频兴趣标签,并结合视频喜
爱度和协同过滤,进行视频推荐。【结果/结论】考虑时间指数衰减的个性化推荐,提高了系统对用户兴趣的感知。
结合视频喜爱度和协同过滤,推荐视频评分达0.87,有助于提高用户对网站的忠诚度和活跃度。【创新/局限】基于用
户生成内容的文本挖掘结果,进行单个和群体用户画像,并创新性采用时间指数衰减构建用户视频兴趣标签,以捕
获用户兴趣的变化。由于网络爬虫的限制,实验数据量有一定的局限性,且特征提取兴趣范围有限。 相似文献
140.
中、美、日信息服务业发展比较研究 总被引：8，自引：1，他引：7
在对中、美、日信息服务业发展现状比较的基础上,借鉴美、日的先进经验,提出了对我国信息服务业发展有针对性,制造性的七条对策。 相似文献