协同过滤算法相关论文
学生社团作为高校落实立德树人根本任务和推进学生素质化教育的重要载体,其管理方式和方法也应与时俱进,符合当下信息时代的应用需......
本文详细阐述了新闻系统的设计与实现过程。本系统用B/S模式，使用Python编程语言，运用Django框架，并以SQLite作为后台数据库进行系统......
互联网技术的飞速发展导致数据问题日益加重,推荐算法成为了解决信息过载问题,高效利用数据和提升用户体验的主阵地。电影行业随着......
在工业4.0时代,C2M（Customer-to-Manufacturing）模式被业界认为是对未来工厂生产模式的颠覆,企业纷纷探求C2M模式的解决方案。当下人......
信息数据的高速度增长带来了信息过载问题,如何在海量数据中挖掘出数据的潜在价值,为用户作出更好的推荐,关乎着一个企业的生存乃......
面对数以万计的影视作品，相关人员难以根据不同的群体进行良好的推荐。电影推荐系统产生于互联网时代，用以帮助人们在电影信息大规模......
随着信息时代的发展，许多餐厅将美食上传到互联网平台供消费者选择，面对大量美食，消费者往往陷入选择困难的场景之中。针对上述问题，基......
本文主要是对不同的推荐算法进行比较分析。首先分析了目前行业中关于推荐系统的常见评测标准，接着分析了推荐系统中典型的推荐算法......
针对利用传统协同过滤算法进行图书推荐时因忽略冷门物品对推荐精度的贡献问题，提出融入惩罚因子的协同过滤图书推荐改进算法。文章......
公共计算机慕课资源量较大，易受到冗余信息的干扰，导致学生需求和学习资源难以匹配，推荐误差较大。为此，文中设计了协同过滤算法下公共......
为了实现高校图书馆借阅系统中的个性化推荐，本研究以图书的借阅持续时长、借阅总次数、续借次数作为兴趣度分量，利用协同过滤算法以......
为提升电商平台产品智能推荐信息与用户需求之间的匹配度，进一步提高电商平台的经营销售额，本文基于协同过滤算法，设计一种针对电商平......
在当下，个性化推荐系统在淘宝等电商平台、土豆网及抖音等视频平台得到了广泛的应用，并取得了不错的效果。但在个性化学习方案推荐方......
随着互联网的发展人们对于个性化的推荐的准确度的要求更高,互联网的用户对于网上观看电影的需求也是越来越旺盛,电影网站的电影的......
随着我国社会经济的发展，个人健康管理受到很多人关注。本文设计了基于微信小程序的个人健康管理系统，利用微信小程序轻量化、高可用......
本文针对学生的个性化在线学习需求，基于部署在云平台中的海量学习资源提出了基于协同过滤算法的双维度学习资源智能推荐方案，以协同......
目前影视平台的研究热点依旧是智能影视平台，而体现智能的关键就是推荐算法的设计与应用。本文采用Java语言开发结合MySQL数据库技......
对现如今的互联网行业来讲,投放海量的广告的营销模式已然非常落伍,数据与信息正悄然成为了各行业竞争的紧俏资源。本文意在讨论利......
随着互联网和信息技术的快速发展,逐渐增多的信息在日常信息查找过程中,给用户查找信息带来了很大的不便,这样现代信息的超载问题......
针对传统协同过滤推荐算法对目标客户进行个性化推荐时,因用户评价数据和物品属性等显式数据稀疏,造成推荐商品的准确率和质量相对......
现有的信息推荐方法在计算语义相似度时没有一个整体性的平均指标,导致推荐结果精度较差,基于协同过滤算法设计船舶电子信息推荐方......
传统协同过滤推荐算法的用户相似性计算模型中只分析了用户的评分相似性,却没有考虑用户的属性偏好对用户评分的影响.针对此问题,......
随着人工智能技术的不断发展和现有电影视频信息的日益激增,人们对电影信息过滤的要求不断提高。用户希望可以在海量的视频信息中......
物联网智慧排程柔性制造系统是基于微控制器测控与云端大数据分析,通过无线传感控制网络对工业环境中的温度和生产参数等采集和存......
针对现有酒店推荐精度不高的问题,提出了一种基于用户特征的酒店推荐模型.首先,构建酒店和用户的特征矩阵,从而获得候选集;然后,利......
随着“互联网+”政策的深入推行,房地产等传统行业的转型速度逐渐加快,房产中介网站的数量不断增加,网站上的评分和评论数据都处于......
5G时代的到来,标志着车联网的发展迈入了新的征程,推动车联网在自动驾驶、交通路况优化管理、丰富智能的车载系统方向的发展,人们......
用户在农产品电商平台购买时,经常出现信息量过载的问题,导致用户寻找心仪产品困难.同时,在新用户注册进入平台后,由于推荐初期冷......
进入大数据时代后,教育平台的资源量不断增长,带来便利的同时也为用户选择课程带来了困难.推荐系统是解决该问题的一个切实可行的......
推荐系统作为信息时代的产物,能有效解决大数据背景下的信息爆炸问题,并将筛选后的有效信息快速、准确的提供给用户,为企业带来利......
基于文本网络分析法,建立旅游倾向决策和选择决策的深度预测模型,并与协同过滤算法结合构成用户历史数据和用户偏好评分矩阵,开展......
目的 个性化推荐是基于统计理论与机器学习算法的一项重要技术手段,将其应用到高等教育领域,有助于解决大学生在选课时存在的随意......
结合个性化推荐技术和基于位置的服务构建消费类应用的推荐系统,为用户提供个性化的LBS,为用户在有限的手机显示屏里展示用户可能......
协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛的应用,但是随着数据的不断增长,用户相似度低、推荐准确性不高等问题也逐渐显现.针对上述问......
随着互联网的不断发展,数据过载问题日益明显,用户很难从海量网络数据中获取自己感兴趣的部分,为了解决这类问题,产生了搜索引擎和......
当前人类社会进入了“互联网+”时代,在线教学不仅是开放大学的主要教学模式,而且已经成为全日制普通大学的重要的辅助教学手段之......
协同过滤算法目前被广泛地应用于电子商务、电子图书馆等众多领域,随着系统的不断庞大,传统的算法暴露出许多缺点,本文提出的基于......
在高质量发展、5G商用、携号转网、"范式变迁"的环境下,行业的发展对客户运营能力提出了更高的要求,投入、产出比的提升变得尤为......
提出一种基于群体兴趣的联合协同过滤方法.该方法基于一种新的联合聚类算法(BalClust)和加权非负矩阵分解算法.首先对原始矩阵中的......
针对传统协同过滤算法在处理超大规模用户物品评分矩阵时面临的计算时间过长问题,本文对基于ALS的协同过滤算法和分布式计算框架Sp......
在大数据时代,从大量数据中提取有用的信息,并将其推荐给用户是至关重要的,推荐系统随之产生并应用到互联网上,协同过滤算法是推荐......
随着信息技术的飞速发展，互联网上的数据正在以前所未有的速度快速累积，海量数据会导致严重信息过载问题，个性化推荐是解决该问题的有......
早期的互联网用户必须通过记住网站来查找信息。随着21世纪以来互联网信息技术的迅速发展，尤其是近年来Web2.0和社交媒体技术的诞生......
探讨了协同过滤算法的建模过程,研究了基于B/S的高校图书管理与个性化推荐系统的系统架构和系统功能结构,实现了图书管理信息系统......
随着图书馆文献资源和评价信息的日益丰富和增长,图书推荐系统已成为目前最受读者欢迎的应用。传统的推荐算法通常采用协同过滤算......
