简介：摘要：兴趣点(Point-Of-Interest, POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks, LBSN)中一项重要的服务，并且兴趣点数据作为时空数据的典型更是得到了广泛关注。文章分析了兴趣点推荐的影响因素，对传统兴趣点推荐方法进行了总结。

简介：摘要：深度学习在推荐系统算法中的应用具有巨大的潜力。随着互联网技术的迅猛发展，人们对个性化推荐的需求越来越强烈。传统的推荐系统算法面临着数据稀疏和冷启动等问题，无法满足精确的个性化推荐需求。而深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有自动学习特征表示和高度抽象的能力，可以有效地解决这些问题。通过深度学习算法，推荐系统可以更好地理解用户的兴趣和行为模式，从而提供更准确的个性化推荐服务。

简介：摘要：人们对饮食健康的需求不断的增长，家庭业余厨师对菜谱的需求越来越大，菜谱推荐顺势而出。随着大数据技术的迅速发展，菜谱推荐技术应用到人们的点餐、购买食材、制作食品等环节，极大方便业余厨师的菜品制作。本文将菜谱推荐技术的专利申请情况进行梳理，并对菜谱推荐技术发展趋势及专利申请态势进行整体分析。

简介：摘要：本论文深入探讨了知识图谱技术在服务推荐系统中的创新应用及其影响。论文首先回顾了知识图谱的定义、发展及核心技术，随后分析了服务推荐系统的发展现状和面临的挑战。重点探讨了知识图谱如何通过其丰富的结构化信息和深度语义关联，提高服务推荐系统的准确性和相关性。同时，论文介绍了知识图谱技术的最新创新，如深度学习和图神经网络的应用，以及这些创新如何影响服务推荐系统的效能。本研究旨在为服务推荐系统的开发者和研究者提供有价值的见解和指导。

简介：摘要：目的冠状动脉CT血管成像最新临床应用推荐及诊断规范。方法　选取１５０例冠心病患者，行冠状动脉ＣＴＡ、ＭＰＩ与常规冠状动脉造影（ＣＣＡ），按照心肌灌注缺损部位评估冠状动脉病变血管。结果　１５０例患者中，ＣＣＡ检出９０例存在狭窄≥５０％的冠状动脉共有１６５支，２５５个节段，其中有１２５个节段处于冠状动脉远端和分支。冠状动脉ＣＴＡ检出狭窄≥５０％节段的灵敏度、特异性、ＰＰＶ和ＮＰＶ在所有节段是４７％、９０％、５５％、９４％，在可评估节段为５７％、９３％、５６％、９８％。ＭＰＩ一共检出了可逆性缺损患者２５例，ＣＣＡ检出可逆性缺损灵敏度、特异性、ＰＰＶ与ＮＰＶ分别是９５％、７１％、１９％以及１００％，ＣＴＡ检出可逆性缺损灵敏度、特异性、ＰＰＶ与ＮＰＶ分别是５２％、８５％、１０％、９３％。结论　冠状动脉ＣＴＡ异常的患者需要率先使用ＭＰＩ，然后按照ＭＰＩ的结果有选择性的行ＣＣＡ。

简介：摘要：随着大数据分析与云计算技术的蓬勃发展,算法推送技术已成为当前互联网资讯分发的一个主要表现形式并深刻影响了中国互联网舆情的形成、发酵与发展。技术的不断革新,对舆论引导带来了哪些影响，在推进舆论引导过程中又应该如何与技术做伴，创新舆论引导。本文对智能算法推荐技术在网络舆论评估中的应用进行分析，以供参考。

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简介：【摘要】 好的穿搭可以凸显人们身材之长，蔽其短。为了实现人体体型的个性化服装推荐，使用深度学习网络和OpenPose识别图片获取人体比例信息，并根据用户的属性完成服装推荐方案。

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简介：摘要：推荐系统作为信息过载时代的重要工具，一直是研究和创新的热点。本文阐述了推荐系统领域主流算法的研究与创新。首先介绍了传统的协同过滤和内容过滤方法，然后重点关注了基于深度学习的推荐算法，如神经协同过滤（NCF）和深度内容过滤。此外，本文还讨论了推荐系统中的新兴趋势，包括多模态推荐[6]、增强学习[2]和可解释性推荐[7]。研究表明，深度学习在提高推荐性能方面取得了显著进展，但也面临着数据稀疏性和可解释性的挑战。未来的研究方向应聚焦于克服这些挑战，以提高推荐系统的效率和用户体验。

简介：摘要：个性化新闻推荐是基于大数据技术，对用户数据、新闻数据、交叉数据进行技术整合、匹配、分发，达到个性化推荐的整个流程，最终为用户找到与其需求相匹配的内容。个性化新闻推荐是目的，算法技术是手段。本文以“今日头条”为例，首先对个性化新闻推荐和算法的内涵进行介绍，然后分析了“今日头条”个性化新闻推荐中的算法对新闻把关人、受众、新闻媒介、社会等伦理方面产生的问题，最后对这些问题该如何解决提出了相应的对策。

简介：摘要：文章研究大数据分析系统帮助高校学生了解个性化职业需求，精准推荐符合职位，学情分析系统包括数据采集采用scrapy框架爬取、基于大数据平台Hadoop构建，并将道德数据存储到Hbase非关系数据库中；基于Spark构建对数据分析和贝叶斯分类推荐，存储数据挖掘结果数据；调用数据库分析结果数据，为用户大屏可视化展示信息。可以通过挖掘招聘信息数据的交换、整合和分析，透析市场所需变化，预测就业前景，筛选现阶段符合条件的岗位。

简介：摘要：随着我国教育水平的提高，越来越多的学生进入大学校园。然而，在进入大学之前，学生们需要面临一个重要的选择，即选择适合自己的院校和专业。随着大学数量和专业数量的增加，很多学生对于该填报哪些专业感到困惑，不知道如何从众多的选项中选择适合自己的专业。在当前信息化高速发展的互联网大数据时代，高考志愿填报辅助决策系统应运而生。这个系统可以帮助学生和家长在面对分数出来时，从众多的信息中筛选出有用的信息，对填报志愿起到科学的决策辅助作用。

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简介：摘要：随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸性的增长，如何高效地处理和利用这些数据成为一个重要的问题。机器学习和数据驱动的方法在处理大规模数据方面具有显著的优势，因此被广泛应用于各种领域。本文主要探讨机器学习+数据驱动的索引推荐技术在大数据时代的应用和局限性，旨在为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

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