基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声方法

针对推荐系统中存在的自然噪声问题, 提出一种基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声的方法. 首先将用户和项目划分为强、 平均和弱三类检测自然噪声, 然后采用基于概念格的稀疏数据协同过滤校正这些自然噪声, 最后从获得的无自然噪声数据集中预测未评级的项目. 在含自然噪声的数据集上进行实验的结果表明, 该方法具有较高的推荐精度, 且在数据稀疏的情形下仍具有良好的性能.     

基于流行度制衡的微博用户相似度计算方法

以微博用户推荐算法中相似度计算为研究对象,根据微博用户关注信息的特点,分析了关注用户的流行度的不同程度,以及这种程度差异对相似度计算产生的影响,在此基础之上提出了一种加入流行度制衡因子的相似度计算方法.可通过流行度制衡因子,在计算用户相似度时,适度减少(增加)流行度偏高(偏低)的用户对计算结果的影响.实验结果表明:加入流行度制衡因子的用户相似度计算具有更好的推荐效果.     

基于大数据的人工智能跨境电商导购平台信息个性化推荐算法

传统算法计算与存储开销大,影响推荐结果准确性,不适于含大规模数据的人工智能跨境电商导购平台信息的个性化推荐的。为此,通过大数据技术研究人工智能跨境电商导购平台信息个性化算法,使得大数据技术在Hadoop平台实现,通过Map将任务分解成多个任务,采用Reduce将分解后多任务处理结果集合在一起,获取最终处理结果。通过两个MapReduce与一个map对平台中用户偏好获取算法进行并行化处理。针对用户偏好,通过关联规则挖掘获取和用户偏好相符的商品,推荐给用户。结果表明:所提算法推荐准确率、召回率和平均精度均高于其他算法;所提算法推荐商品符合用户偏好;所提算法推荐商品信息点击率与转换率最优。可见所提算法推荐精度高,推荐商品信息可满足用户偏好,应用性强。     

基于主观信任和推荐的信任模型

研究了分布网络环境中交易实体的信任问题,分析了信任的含义并考虑影响信任行为的外部环境因素,结合主观判断和推荐,构建了一种新型信任模型并引入惩罚机制,建立信任更新协议。     

基于案例推理的过滤算法及智能信息推荐系统

智能信息推荐系统能够通过用户偏好,利用信息过滤算法主动剔除无关信息。该文提出了一个基于案例推理的职能信息推荐系统的架构,主要包含数据层、过滤层和结果展示层3个功能层次。设计了一个基于案例推理的过滤算法,将用户对文本的评价定义为案例;采用归一化的Euclidean距离,计算用户之间的相似度。在一个公共数据集上进行了不同过滤算法的reca ll值对比实验。结果表明,采用案例推理技术,对协同过滤的准确度有一定程度的改善。     

基于偏爱路径的个性化推荐系统

目的设计实现基于偏爱路径的个性化推荐系统原型。方法通过建立Web站点访问的一种矩阵表示模型,并据此挖掘用户浏览偏爱路径。结果分析了偏爱度与置信度的区别,提出了页面平均兴趣度的概念,改进了用户浏览偏爱路径算法。引入页面平均兴趣度的概念,给出了Web站点访问的一种矩阵表示模型,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。结论该方法能准确地反映用户浏览兴趣,证明该系统具有较高的准确性。     

加权关联规则研究及其在个性化推荐系统中的应用

传统的关联规则挖掘没有考虑各项目的重要程度,因此实际过程中缺乏一定的针对性.在New-Apriori算法的加权支持度基础上结合Fp-growth算法思想,提出了基于Fp-树的加权关联规则算法,并给出了关联规则的个性化推荐的一般过程.利用Web日志文件采用网页被用户选择的频率作为权重值,实现了个性化推荐系统的算法.实验结果表明该算法具有较高的准确性和效率.     

Web挖掘在个性化推荐系统中数据预处理的研究

个性化推荐系统能够根据用户的兴趣偏好主动推荐他所需的资料。它的出现解决了人们寻找信息难的问题。数据预处理将原始的真实数据库转换成适于数据挖掘的挖掘数据库,为提高挖掘算法的效率,改善挖掘结果的效果打下了良好的基础。[1]     

基于POI的JSP动态报表生成技术

JSP是一种web技术,动态生成报表是其弱项.本文介绍了POI组件的基本用法,提出使用POI组件在服务器端动态生成Excel报表文件,再传输给客户端打印的web报表解决方案,并给出了实验样例.     

高校人文专业开展数学教育的调查与分析

立足于高校人文专业的教学改革、在人文专业中实施数学教育 ,就当前人文专业学生对课程改革、文理渗透、数学教育的作用、学习什么样的数学等问题进行了调查 ,并对调查的结论进行了分析 ,提出了在人文专业实施数学教育的几点建议 .为在高校专科人文专业开设高等数学课程提供了实践资料