简介：摘要：当前，随着我国经济的快速发展，以及人们生活水平的提高，使得人们的个性化需求增多。而利用协同过滤算法所制定的电影个性化推荐系统，是网络技术与计算机技术在电影服务中的成功应用。对此本文提出电影推荐系统以协同过滤算法计算用户相似度来帮助人们寻找自己喜欢的电影，协同过滤算法的优点是适用范围广重复使用率高，不使用数据的专业知识，实现效果明显。

简介：

简介：   摘要：针对传统的相似度计量方法根据用户评分信息矩阵来计算物品或者用户相似度，需要考虑所有用户反馈的历史信息，提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先，将所有物品度的平均值作为一个阈值，选出高密度阈值物品。其次，使用可变网格的聚类方法将有共同兴趣是用户聚为同一类。最后，在类内用推荐算法对用户进行物品推荐。实验结果表明新算法在一定程度上提高了推荐系统的推荐精度和质量。

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简介：摘要：随着互联网技术的广泛应用和普及，网络学习资源呈现出几何式增长，为学生的学习提供了更多的资源选择。但面对海量的网络信息资源，学生在进行网络学习时经常会面临信息过载和信息迷航等问题，难以在短时间内精准定位自己所需的学习资源，而个性化学习资源推荐系统则可以有效解决这一问题，为学生提供精准的学习资源推荐，促使学生实现个性化学习。鉴于此，本文主要以初中数学为例，对个性化学习资源推荐系统的设计和实践进行了简要分析。

简介：摘要：学生在通过使用互联网来进行学习的时候，总是会出现很多问题，比如出现的相似学习资源太多，或者是不知道学习的顺序等，因此，导致了学习资源的个性化所带来的需求无法保证。针对以上所出现的问题，本文首先针对学习者的个性化需求特征进行了全面的分析，其次对于学习资源的管理使用了知识图谱技术，最后进行了个性化推荐系统的构建。通过本项目所研究的系统在实际应用当中会体现出对于学习资源的高效利用性，对于学生可以更好、更方便的使用互联网上的学习资源。

简介：摘要：随着移动网络技术和应用的迅速发展，从消费到工业，使手机用户的行为发生了巨大的变化。在这样的大环境下，电信基础运营商如何利用自己的大数据优势，发掘出用户行为的内在规律，全面了解用户的需要；基于这种方法，如何利用用户的行为来区分用户；因此，如何根据用户的行为特征，为他们提供个性化的推荐服务是一个迫切需要解决的问题。

简介：摘要：随着电商行业的蓬勃发展，电子信息大数据成为了驱动业务增长的关键因素。个性化推荐算法作为利用大数据实现精准营销和提升用户体验的重要手段，在电商平台中发挥着日益重要的作用。本文深入探讨了电子信息大数据在电商平台中的特点和应用，详细分析了基于协同过滤、基于内容和混合推荐等主流个性化推荐算法的原理、优势与局限性。进一步探讨了算法在应对数据稀疏、冷启动和实时性等问题时的挑战及应对策略。最后，对个性化推荐算法的未来发展趋势进行了展望，旨在为电商平台优化推荐系统、提高服务质量提供理论支持和实践参考。

简介：摘要：随着大数据、云计算等新兴信息技术的应用，为人们生活工作提供了便利，推动了传统行业领域创新发展。在餐饮行业领域，数据分析技术已得到广泛应用，能够实现消费者需求与餐饮菜品推荐精准匹配。本文在深入研究大数据个性化推荐技术的基础上，结合宁波市个性化用餐服务平台存在的问题，并针对性提出建议措施，以期为宁波市餐饮行业企业创新发展提供参考。

简介：摘要：随着智能技术的发展速度持续加快，从服装行业的现状来看，如何将人工智能技术与服装时尚予以结合成为关注的重点。智能化服装搭配推荐系统的应用可以使用户在穿衣搭配方面的需求得到切实满足，这样就可节约大量的时间、精力。本文针对当下已经得到应用的智能化服装搭配推荐系统展开深入探析，对基础算法、关键技术等予以详细阐述，进而寻找到未来的研究方向，使服装搭配推荐系统能够更具个性化，综合功能大幅提高，并带来更为理想的效益。

简介：摘要：自2011年以来，江苏有线为了提升用户体验，提高广电业务主流舆论传播力及引导力，在互动点播业务中引入精准智能推荐技术。经过十余年持续不断的功能迭代及系统升级，互动电视已经可以根据不同的业务场景，采用差异化推荐算法，通过对内容及用户的精准画像，为用户提供精准内容推荐。此外，为提升业务运营的效果，以用户行为大数据为基础，以智能推荐算法为手段，以推荐结果为导向，持续优化推荐系统。经过多年系统建设与业务运营相结合，江苏有线互动电视已经逐步建立了以数智融合为基础的智能推荐体系，有力的支撑公司业务发展。

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简介：摘 要：作为处于心智发展阶段的群体，青少年短在视频个性化推荐APP的同时也受到它的影响。本研究以短视频为例，通过问卷调查法探索青少年个性化推荐APP使用行为以及他们对信息茧房效应的感知问题，研究结果有助于帮助青少年陷入信息茧房的陷阱，从而促进其身心健康发展。

简介：摘要：在现代化的今天，我们的周围被数量众多的数据所环绕，如何从这些数据中得到自己想要的内容成为了不可逃避的话题。由于数据量每天都在大量增加，继续使用传统的推荐系统来进行数据的推荐已经不在适合，可能会出现推荐不准确、数据处理速度过慢等情况，导致用户无法准确的得到自己想要的结果。针对以上情况，本实验使用Hadoop框架，利用Hadoop分布式计算的特点并行处理大量数据，提高运行的效率。并采用均值漂移聚类算法对数据集进行处理，解决矩阵稀疏性的问题，使推荐精度提高。

简介：摘要：随着线上阅读新闻方式的兴起，传统的新闻推荐算法存在着特征稀疏、缺少多样性等问题。为解决以上问题，本文提出一种基于Hadoop的融合兴趣模型推荐算法。首先，考虑特征稀疏问题，将特征词扩展得到兴趣扩展模型，其次，考虑新闻热度和阅读时长对相似度的影响，提出了改进的相似度计算方法，得到用户潜在兴趣扩展模型，最后，将两个模型进行混合得到融合兴趣模型，进行新闻推荐。实验结果表明，在hadoop中运行改进后的算法，推荐效果有所提升。

简介：摘要：IPTV业务目前正在不断完善及增加过程当中，其已经逐渐从刚开始的粗放式运营管理发展逐渐形成了目前的精细化管理模式，在实践过程当中如何通过利用相关大数据智能推荐技术来进一步有效实现IPTV业务系统的智能推荐应用，在实践过程当中针对不同客户进行个性化推荐，有效运营IPTV智能化策略，促进IPTV智能化推荐模式存量客户的提升，保障IPTV智能化业务稳定发展。

简介：摘要：在现代科学技术快速发展的背景下，电子商务领域发展速度不断提高，已经成为现代商业发展的重要基础模式。在电子商务行业发展过程中，推荐系统具有重要的作用，主要功能是将商品通过一定的方式推荐给消费者，使得消费者能够接收到商品信息，能够有效提高商品销量，其中Hadoop技术具有良好的应用效果，能够提高推荐系统应用实效性。因此，本文将对基于Hadoop的电子商务推荐系统的设计方面进行深入地研究与分析，并提出一些合理的意见和措施，旨在进一步提高系统设计科学性。

简介：摘要：数据过滤是指将信息参量传递给固定用户，并后续处理的完整执行流程。相较于一般的数据库系统，配置信息过滤行为的操作系统同时具备结构化与半结构化的处理能力，可在准确接收文本信息的同时，直接执行数据存储的职能，从而大大节省信息参量传输耗时。从宏观角度分析，数据过滤是将混合信息中滤除无效信息，作为数据文件纠正的末尾处理环节，可在检查信息一致性的同时，实现整理缺失值与无效值参量。一般来说，过滤后的信息参量可直接进入数据仓库，以供信息系统主机的直接调取与利用。

简介：摘要不孕症发病率在我国呈上升趋势，而宫腔病变是不孕患者的常见问题之一。宫腔镜检查和手术是判断和解决宫腔病变的重要手段。针对不孕症患者进行宫腔镜检查及手术的指征、宫腔镜的安全性和有效性的评估尚缺乏指导性文件。本推荐意见遵循循证临床实践指南制订的方法进行，旨在加强宫腔镜临床诊疗在不孕症患者的规范应用，对医务工作者开展宫腔镜检查和治疗提供指导及临床依据。

简介：摘要：随着舞蹈网站中用户数量以及舞蹈视频数量的增多，用户交互数据变得极其稀疏，本文在主流的推荐模型DeepFM的基础上，融合Bert模型进行文本语义特征向量的提取。通过此模型预测用户对舞蹈视频的点击概率，从而形成推荐列表。实验结果表明，在精确率的评价指标上，高达83.10%，取得不错的推荐效果。