高校图书馆个性化图书推荐系统设计

图书馆为高校师生提供了自主学习和发展的场所,可以说是高校的第二课堂。在高校图书馆发展建设过程中引入信息化技术,构建个性化图书推荐系统,可以更好地满足读者多元化需求,优化高校图书馆服务质量。文章将围绕高校图书馆个性化图书推荐系统设计问题展开分析和论述,希望可以更好地优化高校教育教学质量,满足高校师生的多元化发展需求。     

高校图书馆个性化图书推荐系统研究

本文通过对图书馆个性推荐概念、原理、图书推荐系统概况及存在问题进行深入分析,提出个性化图书推荐创新策略,并对数据挖掘技术在个性化图书推荐系统实施过程中出现的用户隐私问题、用户信息获取局限性问题以及信息安全问题进行仔细思考与展望,以期对图书馆界同行提供有益帮助。     

改进的个性化推荐算法

协同过滤技术是个性化推荐系统中最早也是最为成功的技术之一。但是随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加，整个项目空间上用户评分数据极端稀疏，传统的CF（协同过滤）方法均存在各自的不足。本文分析了传统cF算法中存在的问题，对其相似性计算方法进行了改进，提出了一种优化的cF算法。实验结果表明，该算法同传统CF算法相比能显著提高推荐精度。     

个性化推荐系统的研究进展

互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现,一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分,另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”,无法被一般用户获取。个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系,利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象,进而进行个性化推荐,其本质就是信息过滤。个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值,而且也是一个非常值得研究的科学问题。事实上,它是目前解决信息过载问题最有效的工具。文中根据推荐算法的不同,分别介绍了协同过滤系统,基于内容的推荐系统,混合推荐系统,以及最近兴起的基于用户一产品二部图网络结构的推荐系统。并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷,提出了改进的方法和未来可能的若干研究方向。推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注,它与管理科学、消费行为等研究也密切相关。能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴,有助于我国学者了解该领域的主要进展。     

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．     

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。     

基于用户兴趣的个性化推荐技术综述

网络时代下,个性化推荐系统是解决"信息爆炸"现象的重要技术.介绍了个性化推荐系统的研究现状并分别对个性化推荐系统的几项关键技术进行了阐述及推荐评价.最后提出了推荐系统未来的发展趋势.     

融合多视角信任的个性化推荐算法

为了提高传统协同过滤推荐算法推荐的准确度,对评分信任和社交信任赋予自适应的权重,结合概率矩阵分解算法,提出一种综合的个性化推荐算法.该算法在Filmtrust数据集上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在MAE(mean absolute error)和RMSE(root mean squared error)指标上均得到有效的改进.     

一种基于CBR的个性化推荐算法

随着搜索引擎的快速发展,个性化搜索、社会化搜索已经成为搜索引擎发展的主要发展方向.本文针对用户搜索经验的再利用问题,探索个性化搜索算法.在简要介绍前期工作基础上,重点讨论了用户建模技术、检索案例以及案例排名等问题,提出了一种基于CBR的个性化推荐算法,并在ExpertRec推荐系统进行实验,结果表明,该算法推荐效果良好...     

基于Web挖掘的个性化推荐系统的设计

介绍Web数据挖掘概念、个性化推荐技术,着重设计了一个基于Web挖掘的个性化推荐系统,并给出了个性化推荐核心模块的实现过程。本系统根据Web挖掘过程,结合基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法的实现。     

加强高校科研档案管理的思考

阐述高校科研档案共享的意义,分析高校科研档案管理过程中存在的问题,从增强科研档案意识到加强领导、完善科研档案管理制度、提高档案管理人员的素质、促进高校科研成果转化等5个层面提出解决对策。     

基于个性化情境和项目的协同推荐研究

为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算检验集中的项目在不同情境下的预测评分,并以预测结果为依据为每个用户得到个性化情境,进而为用户对新的资源项目进行评分预测.最后在标准的Movielens数据集上进行实验,其中,U2的训练集和测试集用来训练个性化情境,其他数据集用来检验算法的预测结果.通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同过滤算法SlopeOne进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高.     

中国高校科研产出和科研效率经验研究

通过2005—2010年我国31个省市的统计数据实证考察了我国高校的科研产出与科研效率．本文首先实证检验了科研投入与科研产出之间的关系,结果显示：我国高校在国外发表的论文数量与研究人员数量、基础研究经费显著正相关;出版的科技著作数量与基础研究和经验研究经费正相关,与科研人员数量的关系不显著;发明专利数量与科研人员数量、基础研究经费和应用研究经费显著正相关．继而,考察了科研效率与科研投入之间的关系,结果显示我国高校人均在国外发表的论文数量和人均发明专利申请数量与投入的科研人员数量间呈现出了显著的倒U型关系．经验研究结果表明我国高校应强化试验发展研究并加强高校内涵建设,提高科研人员的科研能力、提升高校科研效率．     

高校科研管理系统的设计与实现

本文介绍了用Delphi语言与SQL技术相结合开发高校科研管理系统的意义及实现方法,该系统具有项目管理、成果管理、论文管理、专著管理、人员管理及经费管理等多种业务功能,适合大专院校和科研管理部门使用,有利于提高工作效率,促进科研管理的水平的进一步提高.     

高校科研平台高效管理及其激励机制

以华南农业大学科研平台建设和管理为例,探讨和分析高校科研平台高效管理的方法以及促进平台共享和创新研究的激励机制。     

基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究

本文研究结合网站结构和页面内容以辅助Web使用挖掘,提高推荐服务质量。并在相关理论与研究的基础上,给出一种关于推荐因子的综合计算方法,经推荐质量分析,该方法具有较好的推荐优化能力。     

智能电网需求侧个性化推荐系统

基于智能电网的双向通信基础设施与先进量测设备,个性化推荐技术从收集的需求侧大数据中获取知识,为优化电网运营提供有力支持,并向终端用户推荐面向能源的产品/服务/建议。研究首先探讨了个性化推荐技术的原理以及在需求侧中引入个性化推荐技术的前景;其次,介绍了实现智能电网需求侧推荐系统的关键技术,并对现有研究工作以及未来构建的需求侧个性化推荐系统进行分析;最后,讨论了实现需求侧个性化推荐系统可能遇到的挑战。     

高校科研能力评价指标体系的建立及评价

科研能力是高校的核心能力，同时也是反映高校实力的重要指标，在明确高校科研能力内涵的基础上，通过进一步分析高校科研能力的构成，提出了高校综合科研能力指数评价指标体系，并运用模糊评价法对其进行测评。     

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。