基于社团主题的领域相关推荐算法

传统的协同过滤方法假设相似的用户有着相似的偏好,然而在不同的消费领域用户往往表现出不同的特征.此外,由于用户评价矩阵的稀疏性,使得相似用户的寻找极为困难.针对上述问题,该文提出了基于社团主题的领域相关推荐算法.首先,提出了一种包含社会网络,用户对商品的评价记录和项的分类三类信息的推荐框架.然后,分别提出了专家指导的主题模型和社会网络约束的主题模型.最后,对这两种模型进行综合,提出了统一推荐模型.实验表明,该文提出的方法具有较好的预测准确性,其性能明显优于其他相关算法.     

计算机信息管理专业建设与课程改革研究

随着互联网技术的飞速发展,社会工作的发展趋势是以互联网为基础,融会大、中型企业、机构和组织的政府管理信息平台、企业经营信息平台、行业管理与交易平台等综合服务分支,逐步实现商业、贸易、政府信息方面的系统化与综合化,适时合理地培养信息管理人才是各大院校需要努力和奋斗的目标。信息管理专业设置与课程设置改革探索势在必行。