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.     

基于双向情感分析的实时性音乐推荐系统设计

目前的音乐推荐系统,一般采用基于个体兴趣的推荐方法,这种方式虽然能满足大部分情景下的用户需求,但无法感知到用户实时性的心情变化。考虑到不同情绪状态下用户对于音乐的需求往往也会发生改变,提出一种基于双向情感分析的算法并构建了实际系统,实时分析用户的情感需求来进行音乐推荐。一方面基于音乐在频域的梅尔倒谱系数构建特征分类器完成歌曲的情感分类;另一方面通过获取用户在社交网络中的实时文本信息,基于自然语言理解分析出用户当前的情感需求,最终为用户产生音乐推荐列表,实现基于情境感知的实时音乐推荐。实验表明,使用该个性化推荐算法具有更高的准确性,用户群体可以获得更为满意的用户体验。     

基于网格的学习系统设计

目前所应用的学习系统普遍存在依赖特定操作系统和环境、难以跨平台运行和重复使用等问题,为此提出基于网格技术来设计学习系统的思路,以适应异构、分布式的网络学习环境,并给出异构网络环境下远程学习系统的设计模型.     

基于MVC的电子商务推荐系统设计与实现

以MVC为基础，构建电子商务推荐系统，实现电子商务的智能化和人性化，从而最大限度地满足顾客需求．     

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。     

基于策略记忆的深度强化学习序列推荐算法研究

推荐系统旨在从用户-项目的交互中进行建模,为用户推荐感兴趣的内容,从而提高用户体验.然而大多数用户-项目的序列并不总是顺序相关的,而是有更灵活的顺序甚至存在噪声.为解决这一问题,提出一种基于策略记忆的深度强化学习序列推荐算法,该算法将用户的历史交互存入记忆网络,使用一个策略网络将用户当前的行为模式更细致地划分为短期偏好...     

基于藏语远程教育网的学习资源推荐系统设计与研究

随着藏语远程教育网上学习者的不断增多和学习资源的不断扩充,学习者选择资源困难和学习资源难以利用的矛盾日益显著,而推荐系统能帮助学习者在没有明确需求时发现并推荐给他们感兴趣的学习资源.文章基于藏语远程教育网站的学习资源和学习者数据,研究了推荐系统相关的技术和算法,设计了学习资源推荐系统,并通过Apache Mahout开源项目提供的平台实现了推荐系统.     

医学专业图书推荐算法比较研究

[目的]基于医学读者行为,提供合理的医学专业图书推荐算法。[方法]利用蚌埠医学院图书管理系统借阅历史记录,构建用户-项目偏好指标评价体系,针对目前流行的各种推荐算法进行对比实验。[结果]基于矩阵分解的推荐算法均方根误差分值较低,表现较好。     

个性化推荐算法研究

随着全球信息总量的爆炸式增长,信息超载问题无法避免且日趋严重化．个性化推荐系统是当前解决信息过载问题的有效技术．该文首先阐述了推荐系统概念定义及其三大组成模块,其次深入分析了个性化推荐算法,详细讨论了当前主流的四大类推荐算法:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于知识的推荐算法和混合的推荐算法,从多角度对各算法的优缺点进行对比,然后阐述了常用评价方法、评测指标及对测试标准进行分类,并且介绍了常用数据集,最后展望个性化推荐未来研究热点．     

基于Covisitation算法的新闻推荐

随着网络技术的飞速发展,电子阅读已经成为人们日常生活中密不可分的一部分.网络上的信息不计其数,有明确目的的用户可以迅速的找到自己想要的信息,而没有明确目的的用户想要在海量的信息中找到自己感兴趣的内容,无疑如同大海捞针.本文利用Covisitation算法对用户进行推荐,相比较传统的算法,准确率得到了有效地提高.     

玉华洞风景名胜区旅游资源信息系统设计

本文所介绍的系统是在强大的GIS软件支持下，结合其他图像软件，设计开发而得．该系统不仅具有管理数据、查询统计、资源评价、制图输出等功能，并且可以在网络上发布，用户可在网上查看地图信息．     

一种基于网格划分的模糊聚类算法

提出了一种改进的模糊聚类算法GBFC(Grid—Based Fuzzy Clustering)．在定义隶属度函数前先做网格划分，形成数据簇的基本形状，并提供真实的参数信息参与此后的隶属度函数定义．隶属度函数综合考虑了影响簇形状的因素，具有合理直观的几何意义且形式简洁．算法通过网格划分加速聚类过程，通过模糊隶属度函数容忍噪声数据，克服了传统模糊聚类算法时间耗费量大的缺点．实验表明该算法具有良好的聚类性能．     

旅游景区智能化管理系统的开发模式

从系统设计和景区管理的角度，对自动售检票系统、监控安防系统和管理信息系统的设计进行了探讨，给出了一个典型系统的开发模式。     

基于网格的面向专业内容Web信息检索体系结构

利用网格计算、集群系统、XML等技术对分散的Web信息资源按地区、按专业内容从逻辑上进行了有效的组织和管理,设计了一个基于网格的面向专业内容的Web信息检索体系结构,为用户高效地获取面向专业内容的信息资源提供了一种方法。     

针对商品推荐系统的混淆托攻击半监督检测研究

利用标记用户,提出一种半监督检测算法,对推荐系统混淆托攻击进行有效检测。为降低评分偏移策略对检测的影响,改进K均值聚类算法（K-Means Clustering Algorithm, K-Means）算法,提出共同关注项;为凸显噪音注入策略对检测的影响,过滤共同关注项,计算标记用户特征指标,利用二次特征提取的方法,给出区分用户概貌的先验知识。在此基础上压缩特征指标向量,使攻击概貌和普通概貌富集到空间两端,最终识别攻击用户。比较半监督检测、主成分分析和贝叶斯检测算法,结果表明,该检测算法对混淆托攻击在不同填充率下有较高的检测准确率。     

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。     

三清山风景区的体制转型与模式设计

三清山风景名胜区虽有全国一流的资源，但只有二流知名度和三流体制。正在体制转型中的三清山风景区管委会和集团公司已经失去了旧体制的优势，却仍在旧体制下原地踏步，新体制的活力被遏制。三清山风景区必须从“依法理顺景区管理体制、法人治理结构的形成、职责的界定、利益驱动与利益分配”四大方面来理顺管理体制和经营体制。在完成角色定位的基础上，从“重组资产实施组织公司上市战略、建设现代企业制度、世界级景区的市场拓展、基于资源价值上的产品概念创新、打造多元投资的战略主体、人员的优化配置与高素质人才的引进”六大方面来完善三清山旅游产业发展的运行机制。     

一种基于网格的跨集群VOD系统及其仿真实现

提出了一种城域范围内基于网格技术的跨集群异构VOD系统实现框架;描述了系统硬件拓扑、软件层次结构,系统主要组件的交互活动．提出了一种对点播任务的分布式自适应调度算法并给出了基于此调度算法的仿真方案和结果．调度算法基于多目标规划,分为二级实现,包括任务在跨集群间的调度和集群内的调度．仿真结果显示,在系统的负载容量内,负载的大幅增加不会引起服务质量的显著下降。     

移动农业信息推荐系统设计

设计了一个农业信息移动服务系统,该系统包括三个模块:农业信息展示模块、推荐系统模块和后台管理端模块,分别能够实现对农业信息的展示,农作物种子信息的推荐以及对整个系统信息的管理与维护。系统的移动端基于iOS系统采用Object-C语言进行开发;后台接口采用MVC架构模式,通过Java语言结合SpringMVC、Mybatis架构封装;推荐系统采用较前沿的协同过滤和Spark MLlib推荐系统技术,并且实现了推荐算法的参数调优。     

景区三维虚拟景观系统真实纹理研究

真实纹理是真实风景区三维虚拟景观系统的关键之一,然而在真实风景区三维虚拟景观系统中在使用真实纹理方面还存在纹理数据量大、真实纹理获取和预处理需要大量人力物力、计算机载荷大等问题。本文在简要分析真实纹理获取、预处理、海量数据简化的基础上提出可以通过建设多时相、多分辨率真实纹理库来解决这些问题。首先把获取的风景区的各种真实纹理进行前期制作处理,然后对大尺寸影像进行分割,把大纹理影像变为一系列纹理影像子块,再对每个纹理子块建立多级不同分辨率的纹理子块,建立专门纹理数据库对这些不同分辨率的纹理子块保存,在风景区三维虚拟景观系统建设、运行过程中,通过程序直接从纹理库中调取或舍弃相应的纹理即可顺利完成纹理映射。