数据挖掘在教育信息化中的应用

数据挖掘是从海量数据中抽取潜在知识的过程,在商业、金融等领域已得到了广泛的应用,而对于国内高校应用这一新兴技术只是刚刚起步。文章阐述了数据挖掘的相关概念,提出了数据挖掘在教育信息化中应用的必要性,并从教学层面概括了数据挖掘在教育中的应用,深入分析了应用数据挖掘技术面临的困难。     

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。     

跨领域推荐技术综述

随着信息技术和互联网的飞速发展,信息过载的问题日趋严重.个性化推荐系统是解决这一问题的热门技术.推荐系统的核心在于推荐算法,在过去的十年里,基于单领域的协同过滤推荐算法应用最为广泛.但用户和项目数量的急剧增长使得传统的协同过滤推荐算法面临冷启动和数据稀疏问题的挑战.跨领域推荐旨在整合来自不同领域的用户偏好特征,针对每个用户自身特点进行智能化感知,精准满足用户个性化需求,从而提高目标领域推荐结果的准确性和多样性,现已成为推荐系统研究领域中的热门话题.本文首先对跨领域推荐技术进行系统地研究和分析,概述跨领域推荐算法的相关概念、技术难点;其次对现有的跨领域推荐技术进行分类,总结出各自的优点及不足;最后对跨领域推荐算法的性能分析方法进行详尽的介绍.     

基于Hadoop和Mahout的分布式推荐引擎的设计

推荐方法研究是信息检索、数据挖掘和机器学习等智能信息处理领域的研究热点。分数据存储层、产生推荐层和应用层3个层次,介绍了基于Hadoop和Mahout的分布式推荐引擎的设计方案。     

基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统

本文介绍了电子商务个性化推荐系统，在此基础上提出了一种新的基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型，并给出了详细的挖掘流程及实现算法。     

军事情报推荐技术发展综述

推荐技术作为解决情报过载的重要手段,已成为军事情报服务领域的研究重点之一,亟需根据现有研究成果进行总结综述,以期更好地服务于军事情报处理与利用。首先介绍推荐技术的军事应用背景、研究意义,其次,介绍推荐技术的一般框架,并对推荐技术的核心——推荐算法进行了重点综述,分析各类算法的优缺点,以及针对推荐算法应用于军事领域存在的问题给出解决方法;最后根据军事情报其应用特点,提出军事情报推荐技术未来可能研究的热点与方向,从而为后期研究提供依据与参考。     

混合推荐技术在Web挖掘中的研究

协同过滤算法是至今最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中。但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化以及类似特征用户对用户相似度的精度具有影响等因素,针对这个问题,提出了一种混合推荐技术。实验表明,推荐系统的推荐质量得到显著提高。     

高校信息系统的挖掘技术研究

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点。本文阐述了数据挖掘技术在高校信息系统中的具体应用,研究了关联规则算法,提出了Apriori的改进算法,最后通过实验证明该算法是有效可行的。     

高校科研资源的个性化融合推荐

为满足高校师生对科研资源复杂的个性化服务需求,设计了高校科研资源个性化服务系统,简称个性化科研服务系统(PSRSS,personalized scientific research service system)。全面分析了高校科研用户的个性化科研资源服务需求,设计了基于数据层、融合多种推荐策略的推荐计算层、应用呈现层的多引擎融合推荐系统架构,基于不同推荐场景,比较了不同的推荐算法并对选择的算法进行了针对性优化,探讨了用户模型和科研资源模型的设计,实现了基于资源热度、项目内容相似度、相似用户协同过滤的Top-N推荐。系统提升了高校师生获取科研资源的体验,为高校科研资源个性化服务系统建设提供了新思路。     

数据挖掘的灰色系统方法

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具，在工程技术、社会、经济等领域中应用广泛，该文探讨了灰色系统理论在数据挖掘中的应用问题，提出了数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法，并提出了灰色数据挖掘系统的体系结构。     

提高会话推荐多样性的SRL推荐系统模型

现有的各种推荐多样性定义难以体现用户在会话期内推荐项目的多样性,且现有的各种提高推荐多样性的方法通常以牺牲推荐准确率为代价.提出了会话推荐多样性的概念,分析了现有推荐系统会话推荐多样性偏低的主要原因是推荐树中存在过多的重复节点.设计了一种会话推荐列表SRL(sessionrecommendationlist)推荐系统模型,为每个活跃用户建立会话推荐列表,能够有效避免推荐树中出现推荐环路或弱推荐环路.通过MovieLens数据集测试表明,SRL推荐系统模型可以大幅度提高会话推荐多样性,同时也提高了推荐准确率.     

An Laboratory Experiment for Comparing Effectiveness of Three Types of Online Recommendations

The widespread use of Internet accelerates the rapid development of business to customer electronic commerce. To reduce information overload and help their customers to make better purchase decisions, e-commerce websites are beginning to use online recommendations. This paper compares the effectiveness of three types of online recommendations, the personalized recommendation, best sellers, and consumers’ reviews, which are widely used in e-commerce. This research used a laboratory experiment combined with a questionnaire. This paper also establishes an integrated model of the facts that influence recommendation effectiveness.     

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。     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.     

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Web2．0用户个性化推荐系统分析

为实现用户个性化服务,理解用户兴趣爱好．通过建立用户兴趣模型和推荐库．采用用户兴趣行为描述、重排序算法以及用户反馈算法,分析基于Web2．0用户个性化推荐系统．以提高推荐结果的准确性。     

基于区域活跃用户的好友推荐和位置推荐算法

针对目前多数基于位置的推荐算法中未考虑用户的实时位置和时间因素, 使得推荐缺乏实时性的问题, 提出一种基于区域活跃用户的推荐算法, 以解决传统基于位置的推荐算法中存在冷启动的问题. 首先, 发掘用户当前所在位置的区域活跃用户, 以此作为推荐标准, 为用户进行推荐. 其次, 在位置推荐中引入时间因素, 使推荐更具准确性和实时性. 实验结果表明: 该算法融入的区域活跃用户好友数可提升推荐系统的实时性; 算法融合的位置信息可使推荐更准确.     

一种基于二部分图的推荐算法

在对基于二部分图网络结构的推荐算法NBI和基于Pearson系数的协同过滤推荐算法CF,以及当前广泛应用的完全排序算法GRM进行详细分析的基础上,针对这些算法的局限性,提出了一种基于二部分图的推荐算法.采用Movielens数据库对NBI、CF和GRM以及文中所提算法用2个不同的参数进行了比较.实验结果表明:除了当向每个用户推荐50个电影这一种情况外,文中给出算法的推荐准确率均高于其他3种推荐方法.     

一种基于商品基因的个性化推荐模型

个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用．但现有的个性化推荐模型不能反映出商品的某些特殊属性对用户购买行为的影响及用户购买某商品的真正原因．引入生物界中基因的概念,提出了基于商品基因的个性化推荐模型,发现用户钟爱商品基因,并将钟爱商品基因遗传到用户选择的商品．该模型能更好地发现用户的购买动机,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度．