基于改进ROCK算法的个性化推荐系统研究

分析了ROCK算法的优点和缺点,ROCK算法优点是容易聚类Mushroom等分类属性数据集;缺点是这种算法的相似度函式sim是基于领域专家的直觉.改进的ROCK算法采用Jaccard系数计算相似度,根据相似度的值越大表示对象越相似进行聚类,得到聚类结果,从而实现用户的个性化推荐.     

基于文本相似度算法的融合推荐系统的设计与实现

针对目前各类推荐系统存在推荐商品的用户满意度不理想和用户依赖程度比较低的问题,该文从用户的评分和行为两个角度,构建了将传统基于用户的协同过滤算法和文本相似度算法进行融合的改进算法模型,使推荐系统从用户角度进行推荐,并且实时更新,从而有效提高用户满意度和用户的依赖程度。     

基于数据挖掘的自动化推荐系统算法

结合人工神经网络中的自适应共振理论(ART)及数据挖掘(Data Mining)技术来建构一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联特质的自动化在线推荐系统。探讨如何有效地运用数据挖掘技术从大量的数据库中挖掘出完整知识,以推荐适当的信息给使用者,帮助他们在浩大的信息流中找到真正需要、有用的文件或信息。整合ART及数据挖掘技术,并针对推荐系统的特性提出一种改进的ART算法(MART算法)。实例验证了算法的有效性。     

基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统的设计与实现

为了提升学生画像个性化推荐的效果,研究设计了一种基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统。通过使用深度哈希算法结合经过处理的学生信息,进行了学生信息特征标签的提取,并构建了学生画像标签维度模型,从而提升了学生画像的生动性。根据学生画像标注的学生特征,在学校课程资源特征数据集中进行搜索匹配,并根据排序后的检索结果生成推荐结果。实验结果表明,该系统能够有效地采集和预处理学生信息,并成功构建学生画像,完成学生画像的个性化推荐。     

基于MD5算法的自动取款机安全系统的设计与实现

人民币的流通日渐增长,银行业务也就越来越繁忙,采用原有的人工管理已不能适应现行银行工作管理的要求．设计开发了一种基于MD5算法自动取款机系统,该系统对用户密码进行MD5算法加密,系统不保存用户密码的明文,增加了破译密码的难度,也避免了系统管理员知道密码,提高了ATM机的安全性能．     

基于分类算法的潜在好友推荐系统

提出了一种基于分类算法的潜在好友推荐系统. 该系统采用两步特征方法处理原始数据集,去除不相关特征项和冗余特征项,为分类器提供精简的特征集合;把学者潜在好友推荐问题转化为二分类问题,对比4个常用分类器在两步特征选择方法上的分类效果,并找出推荐效果最佳的分类器(决策树分类器),同时得出学术社交网络中区分度最大的6个用户特征信息. 使用来自学术社交网络学者网（SCHOLAT）的社交网络信息作为实验原始数据集进行测试,实验结果显示,相比传统方法,基于分类的推荐方法在准确率和F1值均有显著提升,体现了基于分类算法的潜在好友推荐系统的准确性和实用价值.     

基于协同过滤算法的电子商务推荐系统

为了解决购物网站信息量过大问题,对用户进行精准商品推荐,提出了一种基于协同过滤算法的电子商务推荐系统,根据网站收集的用户历史行为数据计算物品的相似度,进而预测用户对物品的偏好,根据兴趣度对用户进行物品推荐。在基于协同过滤算法的基础上,考虑了用户活跃度和时间上下文关系对用户兴趣的影响,设计了完整的推荐算法流程。实验证明该算法确实改善了推荐的精确性,说明用户活跃度和时间因素确实对用户行为有影响。     

数字图书馆个性化推荐系统研究与设计

在对数字图书馆的信息资源的检索、抽取、知识和数据发掘技术等核心技术的分析基础上,构建了短期偏好与长期偏好结合的用户喜好模型,对数字图书馆的系统建设具有一定的借鉴意义。     

大学生安全教育的研究与实践

随着改革开放的推进和高等教育事业的蓬勃发展,高校校园周边环境日趋复杂,对高校校园安全问题造成巨大威胁,安全事故时有发生,开展好大学生安全教育,对提高大学生安全防范意识,降低安全事故的发生具有重要作用。     

基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统模型的设计与研究

为了更好地提高电子商务推荐系统的个性化、自动化、持久化程度,提出了一种基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统的整体架构模型．它采用Agent技术将个性化推荐系统中的功能模块构建为智能体,并在智能控制方式下采用线下信函式推荐和线上混合推荐技术来构建核心推荐模块．对该模型中各组成部分的功能和设计思想进行了阐述．     

基于Spark MLlib协同过滤算法的美食推荐系统研究

针对交替最小二乘法中矩阵稀疏度较大时推荐结果的准确性下降问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法根据用户对各种潮州美食的评分,结合其他用户的兴趣相似度,并利用潮州美食属性特征的相似度作为权重因子进行矩阵补全。实验结果表明,改进算法的平均MAE( Mean Absolute Error) 值为0． 583,有效地提高了推荐精度。     

基于网格的景区推荐系统设计与算法研究

提出了1个基于网格的景区推荐系统,该系统充分考虑了上下文因素,只要用户拥有1个智能手机或其他移动设备,有无线网络接入,就能够保证该系统能够在移动计算的环境中按照合适的时间和地点为用户提供合适的景区,最后将该系统同现有的集中式推荐系统的性能进行了对比.     

基于网格的景区推荐系统设计与算法研究

提出了1个基于网格的景区推荐系统,该系统充分考虑了上下文因素,只要用户拥有1个智能手机或其他移动设备,有无线网络接入,就能够保证该系统能够在移动计算的环境中按照合适的时间和地点为用户提供合适的景区,最后将该系统同现有的集中式推荐系统的性能进行了对比.     

基于Android的音乐推荐系统的设计与实现

大数据时代,信息爆炸式增长,网络资源面临信息过载问题。如何能够有效获取所需信息,推荐系统应运而生。基于Android的音乐推荐系统主要实现用户管理、音乐推荐、音乐搜索等功能。尤其是音乐推荐,能够根据用户的兴趣或喜好自动推荐歌曲,有利于向用户推送长尾音乐。系统经过测试,功能基本实现,能够满足用户听音乐的兴趣或喜好需求。     

基于协同过滤算法的团购个性化推荐系统

为解决团购网站无法针对用户进行个性化推荐,结合传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法,提出组合的协同过滤算法模型,同时采用商品推荐和好友推荐的双重推荐模式,满足团购个性化推荐的需要.通过离线测试的方法对推荐系统的性能进行仿真实验.结果表明:改进后的算法在推荐效果上是有效的,对协同过滤算法起到了改进作用.     

基于协同过滤算法的视频智能推荐系统

根据智能电视终端的性质,本文中提出基于时间段的协同过滤推荐算法.根据不同时间段观看电视的人群不同,将24小时划分为多个时间段,并且结合视频属性权值和基于物品的推荐算法实现一种适合智能电视的视频推荐算法,精准地定位该时段收看电视的家庭成员并进行动态的推荐.     

数字图书馆个性化资源推荐系统算法研究

针对当前数字图书馆存在的问题,提出了基于用户聚类技术的数字图书馆个性化资源推荐算法,使得图书馆资源利用率得到了较大的提高,并为管理者提供了决策支持。     

大学生安全教育与管理

本文通过分析、研究,结合工作实际,强调大学生安全教育与管理工作必须以大学生为中心,适应大学生在校生活、学习、成长的需要。一切教育管理的内容与方法必须有利于大学生健康成长,有利于将大学生培养成祖国建设需要的合格人才。     

以人为本与大学生安全教育

安全教育是培养大学生全面素质的重要内容,分析高校安全形势,加强大学生的安全意识,提高大学生安全素质,对实践科学发展观、构建和谐校园等方面具有重要意义。