基于网络信息的混合推荐算法研究

为解决因网络信息严重过载而导致用户获取有效信息困难的问题,笔者提出一种混合式网络信息推荐算法。首先为每个用户建立主题模型,同时应用该算法结合牛顿冷却定率平衡时间因素对用户偏好所产生的影响进行分析,再分别通过改进的协同过滤方法和基于内容的推荐方法满足用户对信息的多样性和个性化的需求。通过 实 践 证 明,该 算 法 在 推 荐 的 准 确 率 和 召 回 率 方 面 表 现 良 好,对 用 户 偏 好 的 预 测 效 果 良好,是有效的推荐方法。     

考虑工人参与意愿影响因素的竞争式众包任务推荐方法

竞争式众包中,有效的任务推荐成为亟欲解决的问题.传统任务推荐仅依据工人对任务的投标记录构建任务推荐方法,但工人对任务的投标与否本质上是由工人的参与意愿决定.针对竞争式众包特性,本文提出一种考虑工人参与意愿影响因素的竞争式众包任务推荐方法.该方法基于工人参与意愿影响因素研究,从工人维度和发包方维度将工人的参与意愿影响因素表示为工人的收益偏好、素质能力以及对发包方的信任,并结合工人历史行为记录以及相关描述信息对各维度影响因素进行衡量.在此基础上构建工人模型,并综合各维度影响因素相似度借助协同过滤算法生成推荐列表.通过一品威客众包平台中真实数据的实验表明,本文提出的推荐方法能够更有效地对竞争式众包任务做出推荐.     

高校教师引进工作刍议

做好高校教师引进工作，是更好地为加快我省高等教育改革与发展，力争２０年基本实现现代化的关键一环，也是当前我省许多高校普遍面临而亟待解决的重大问题。做好高校教师引进工作应该采取以下措施：坚持把政治思想教育贯穿于教师引进工作的全过程；坚持质量第一，严把试用关；采取积极措施，造就良好的教师引进环境；努力提高高校教师引进工作组织部门的整体素质。     

县级公共图书馆未成年人书目推荐工作探索——以延庆县图书馆为例

鉴于书目推荐工作对未成年人的重要性,以延庆县图书馆为例,对县级公共图书馆未成年人书目推荐工作进行了分析,并对未成年人书目推荐工作提出若干建议.     

基于加权数据勘探技术构建图书馆阅读统计与评价体系研究

以读者和图书为勘探目标,利用数据勘探技术挖掘了图书被借阅的内涵规律,通过加权关联规则（The weighted association rules）算法,设计了一个图书馆阅读统计与评价体系,对读者图书借阅进行针对性推荐,提高了读者阅读效率。     

基于共同属性和标签共现的标签消歧算法

为了提高基于标签的个性化推荐技术的准确率,提出了一种基于共同属性和标签共现的标签消歧模型,对已有的基于聚类的标签消歧算法进行改进,针对不同的标签语义问题分别采用不同的方法,缓解了原算法不能识别不同语义的问题。对于多义词语义问题,使用同义词模型进行消歧;对于近义词、同义词语义问题,使用近、同义词模型进行消歧,并将该模型应用于个性化推荐算法。利用公共数据集MovieLens Latest Datasets进行了个性化推荐实验。实验表明,当用户推荐项目数量递增时,推荐算法的准确率和召回率都有提高,能有效消除标签中存在的歧义。     

基于均模型的IBCF算法研究

基于项目的协同过滤（item—basedcollaborativefiltering，IBCF）算法推荐精度高，实现简单，易于用于实际系统，然而因Item向量过长，计算相似性十分耗时。针对这一问题，从Item向量过长入手，提出了一种均模型表示Item向量的方法，缩短计算相似性的时间。在MovieLens数据集上进行对比，实验表明，该算法在推荐精度基本保证的情况下，能有效缩短计算时间，降低时间复杂度。此外，本文还指出上述优化相似性计算方法可进一步优化来提高推荐精度和满足实际应用要求。     

数字图书馆信息推荐服务中用户需求偏好模型研究

从用户需求偏好模型逻辑结构、用户需求偏好特征的抽取方式、用户需求偏好模型动态更新3个方面,阐述了当前国内外数字图书馆信息推荐服务中用户需求偏好模型的研究现状,分析了用户需求偏好模型研究所遇到的困难和发展趋势。     

用读者决策采购理念改进读者荐购

介绍了苏州经贸职业技术学院图书馆目前已经开通的读者荐购渠道，阐述了读者荐购的方式和弊端，探讨了引入读者决策采购理念改进读者荐购的办法。     

基于用户协同过滤的图书推荐系统的设计与实现

协同过滤挖掘是利用具有相似喜好的读者或相似的物品来实现相关推荐的信息挖掘。通过深入挖掘图书馆书籍借阅中记录的信息，提出了一个基于用户协同过滤技术的图书推荐系统的设计与实现方案。实验结果表明该系统具有较为准确的预测功能，对图书推荐工作具有较好的参考价值。