作者:邵莉 期刊:《阿坝师范学院学报》 2017年第03期
电子商务推荐系统在电子商务平台上应用较为广泛, 首先对推荐系统的内涵进行定义, 分析在电商平台中引入推荐系统的目的, 其次给出了推荐原理的流程, 最后结合实际案例, 对常用的推荐技术进行了比较和研究.
作者:龙世荣; 赵学孔 期刊:《广西教育学院学报》 2018年第06期
作为一种人性化的理想学习方式,个性化学习因尊重学生个体特征差异性,体现以人为本的教育理念,已成为国际教育思潮标志之一。利用数字化Elearning在线学习平台构建个性化学习环境研究是当前智慧教育与远程教育领域众多研究者关注焦点,也是Elearning未来发展态势。针对个性化学习资源推荐精准度等系列问题,文章从在线教育资源(领域知识载体)视角切入,对个性化学习资源的推荐模型、推荐机制以及推荐技术三方面进行了详细剖析。
作者:丁禄祺 期刊:《中小企业管理与科技》 2018年第08期
论文对扩展向量的模型分析,基于云计算下大数据的推荐技术,云计算环境下推荐技术结果的评测进行了阐述。此次研究目的是为了明确云计算环境中的推荐技术的优势,加强对云计算系统中资源的优化。
作者:周雪芳 期刊:《网络安全技术与应用》 2018年第06期
本文主要具体介绍了当今比较流行的个性化推荐技术,基于内容的过滤、基于关联规则的推荐、协同过滤推荐,通过这几种技术推荐算法、稳定性、可读性等优缺点的比较,最终帮助开发者根据实际况选择有利的推荐技术,做出合理的选择。
作者:赵学孔; 龙世荣 期刊:《大学教育》 2018年第03期
网络环境下基于Web的个性化学习是现代远程教育与智慧教育领域研究的热点,也是数字化学习E-learning未来发展的趋势。Web个性化学习环境构建主旨是针对学习者特征差异性“分析”与“判断”其个性化需求,并以此精准推荐适当的学习资源,其实现的关键在于用户特征模型构建与分析、结构化领域知识构建以及知识个性化推荐与呈现。其中,用户静态特征与动态行为特征是个性化学习需求的逻辑起点,结构化领域知识模型是个性化推荐的数据源基...
作者:常亮; 曹玉婷; 孙文平; 张伟涛; 陈君同 期刊:《计算机科学》 2017年第10期
为用户提供个性化推荐服务并提高推荐的准确度和用户满意度,是当前旅游推荐系统的主要研究任务。文中分析了旅游推荐系统与传统推荐系统的异同点,并从基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于知识的推荐、基于人口统计的推荐、混和型推荐以及基于位置感知的推荐共6个方面考查了旅游推荐的研究现状。在此基础上,给出了旅游推荐系统的一个总体框架。最后,总结分析了旅游推荐系统面临的6个重点和难点问题,并指出了下一步需要关注的...
互联网中信息“爆炸式”地增长导致了信息过载问题的出现。推荐引擎有效地解决了这一问题,成为当今计算机领域的一大研究热点。本文详细阐述了推荐引擎。首先,介绍了推荐引擎的基本原理和关键技术;在此基础上,提出推荐引擎研究中所面临的问题和挑战;最后做出总结,并展望推荐引擎的发展方向。
作者:谢辉; 李广建 期刊:《情报科学》 2017年第10期
【目的/意义】基于移动互联网的社交网络飞速发展,对传统的推荐技术提出了新挑战。为了开展进一步研究,厘清种类与方法十分必要。【方法/过程】分析了传统互联网推荐系统、信息物理方法以及机器学习方法三大类推荐系统。通过研究代表性的论文,比较了常见推荐算法模型的优缺点。【结果/结论】结果表明:很难找到一种"万能的"模型,使移动社交网络的推荐系统在实时性、准确性和多样性等关键特征取得满意的结果。移动社交网络推荐技...
作者:孙常丽; 王国军; 石丹; 金松跟; 胡艳君; 武丽影 期刊:《中国市场》 2017年第15期
文章概述了高医院校图书馆构建荐读系统可行性,对推荐系统中的核心技术——推荐算法进行了探讨,同时进行了高医院校推荐系统的推荐模式的创新性设计,简述了基于局部数据的推荐模式的实现过程,对国内图书馆提供推荐服务的未来做出了展望。
笔者介绍了基于LBS的个性化推荐内涵,并阐述了国内基于LBS的个性化推荐在推荐技术方面的研究进展。
作者:何莉 期刊:《电脑编程技巧与维护》 2016年第20期
随着互联网技术的发展和大数据时代的来临,在线学习平台凭借丰富开放的信息资源、随时随地可以自主学习等优势受到了普遍关注。但随之也产生了信息过载问题,学生在海量信息中很难找到合适的资源,为此个性化推荐应运而生。作为当前解决信息过载最有效的工具之一,个性化推荐技术在过去的几十年里取得了长足的进步。主要对个性化推荐研究现状、关键技术进行了详细阐述,并展望未来的发展趋势。
作者:刘平峰; 聂规划; 陈冬林 期刊:《情报》 2007年第09期
对电子商务推荐系统在国内外的研究现状进行了综述,分析与评述了各种电子商务推荐技术的原理方法、特点、优势和不足,阐述了电子商务推荐系统的研究内容,指出了现有电子商务推荐系统存在的问题和研究的发展方向。
认为信息超载导致信息推荐系统越来越重要,从技术角度考察当前推荐系统的研究现状及在数字图书馆的适用范围以及图书馆服务中使用推荐系统遇到的问题和研究热点。
作者:徐永良 期刊: 2007年第09期
本文介绍了推荐技术在电子商务中的应用研究概况,详细分析了推荐技术中常用的算法及其性能评估的指标,并对未采推荐技术在电子商务中的研究热点进行了展望。
作者:宁彬; 袁磊 期刊:《商场现代化》 2007年第09S期
本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其作用,详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其实现。
作者:王威; 郑骏 期刊:《华东师范大学学报·自然科学版》 2016年第03期
协同过滤技术作为目前最常见的个性化推荐技术之一,被广泛认可和应用.作为基于内容的算法执行方式,协同过滤在准确性上具有相当的优势.该算法的核心问题是相似度的计算.本论文介绍了传统协同过滤算法,并对原有的相似度公式进行了优化,使得相似度计算更具有准确性.实验表明,文中提出的优化方法在推荐精度上有显著提高,降低了平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE).
作者:赵冬伟 期刊:《商业文化》 2011年第11X期
随着电子商务的迅速发展,人们从网上获取的信息越来越多,顾客有了更大的选择空间同时也有一些负面效应。信息的海量性增加了顾客购买所需的难度,在找到自己需要的商品前必须浏览大量无关信息,增加了时间成本。为解决上述信息过载问题,指导顾客在电子商务系统中方便购物,需要电子商务提供一种自动推销的服务,在找到顾客所需的前提下减少顾客的时间成本和搜索成本。本文将从现在主流的推荐系统之间的比较以及面临的主要问题阐述推荐...
随着电子商务的迅猛发展,“信息超载”问题日渐突出,导致用户难以有效搜寻所需商品,个性化推荐技术由此在电子商务网站得到应用和普及。采用定性分析方法,对目前电子商务网站使用的信息检索、关联规则、基于内容的过滤和协同过滤等四种主要推荐技术作了应用层面的优缺点分析,并基于多个指标对其进行比较,以期为电子商务企业构建推荐系统提供决策参考。
作者:杨海燕 马翠霞 金鹏 滕东兴 戴国忠 王宏安 期刊:《计算机辅助设计与图形学学报》 2009年第07期
当前的CAD工具缺乏对构思活动中各种设计知识的有效建模,造成设计方案难以在后续工作中灵活、快速地复用.采用基于草图界面的自然交互方式,通过对设计过程中草图信息的分析与建模实现对设计过程的描述;在复用过程中向用户提供推荐方案,支持设计意图的自然表达和方案的灵活复用,从而降低用户认知负担.实验结果表明,这种基于草图信息分析与建模的设计方案能满足敏捷设计的需要,实现了设计方案的灵活复用.