大数据环境下的图书馆个性化推荐研究

大数据时代,图书馆的发展也迎来了新的机遇,要想更好地服务读者,图书馆有必要摆脱以往的被动服务模式,采取更加积极的主动式服务方式。例如：通过数据分析工具去更好地为读者服务,提高图书馆利用率。该文从这个角度出发,研究图书馆的个性化推荐系统,帮助读者在海量的图书信息中选取最符合自己兴趣和需求的图书。以协同过滤算法为主,对图书馆的用户行为数据进行分析,计算出用户相似度,给出推荐列表。     

基于应用层的Windows个人防火墙的设计与实现

文章在深入分析当前windows下个人防火墙不足之处的基础上,重新编写防火墙的底层驱动程序,避免了与802.1x协议认证的冲突;在防火墙中引入应用层数据过滤思想、加入网址过滤功能,增加了计算机的安全性.通过实际测试表明,该设计方案实现的windows下个人防火墙效果良好,能有效地提高个人计算机的安全程度.     

基于过滤定向搜索的柔性制造系统动态调度优化

针对柔性制造环境中内外扰动的动态随机发生和快速、高效的重调度需求,构建了动态调度决策系统结构模型,提出了一种基于过滤定向搜索的启发式算法作为模型的核心算法.为了更好地搜索调度解空间和更好地集成作业的交货期、优先权重和资源负载平衡,算法改进了节点分枝策略和局部、全局评价函数.以作业交货延迟时间加权平方和最小为性能指标,通过实例仿真,对算法性能进行了分析评价和比较,结果表明了该算法对实现柔性制造系统动态调度的有效性和实用性.     

基于网络蜘蛛的新词自动发现算法研究

提出了一种基于网络蜘蛛的新词发现算法,通过该算法可以快速有效地搜集互联网资料,并从中自动发现新词。实验表明,该方法可以从网上快速搜集新词,获得的词典在分词能力上较传统方法有很大提高。     

自适应过滤算法在社区E-learning的个性化服务系统中的研究

针对学习型社区中的教育需求,在传统算法上加以改进,提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法．通过训练算法,提取特征向量和伪反馈建立初始模板,设置初始阈值．然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值．该算法在执行过程中,不需要大量的初始文本,同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度．该算法已在个性化知识服务系统中进行验证,结果表明是有效的．     

基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统的设计

协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着用户数目和网页数目的日益增加,整个用户矩阵数据极端稀疏并且实时性效果不理想.传统的推荐方法解决不了这些问题.本文结合兴趣度和聚类技术对客户的个人兴趣进行评价,提出了基于兴趣度的聚类协同过滤推荐系统,实验表明,该算法能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量.     

磨粒磨损机理与机油滤清器过滤精度选择

阐述了磨粒磨损破坏机理及不同磨粒尺寸与数量对磨损的影响,提出了我国新机油滤清器过滤性能评价方法及合理的滤清器精度选择范围.     

一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法

针对传统协同过滤推荐数据稀疏会影响推荐质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高推荐的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法.实验表明:该推荐方法的相似度计算更高效,不仅提高推荐准确率,而且使用户有更好的推荐体验.     

本体技术在个性化推荐系统中的应用研究

针对个性化推荐系统中传统的用户建模技术的缺陷,本文将领域本体的理论与方法应用到电子商务个性化推荐中,设计了一种本体和服装信息相结合的个性化推荐模型。利用Protégé实现了服装知识本体的构建过程,在真实数据集上的实验结果验证了算法的可行性和有效性。该设计与已有的推荐算法相比,具有更高的预测准确度。