简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

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：针对个性化推荐系统中用户的多个不同需求,提出一种基于免疫算法的求解方法。该算法将要求解的个性化推荐列表建模成一个最大化推荐准确性和多样性的多目标优化问题,采用基于用户的协同过滤技术对用户进行分类,设计了适合推荐问题求解的抗体编码方式、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效求得个性化推荐的最佳解,达到可以同时为多个用户提供多个不同推荐的需求。

简介：摘 要

简介：随着网络技术和信息技术的不断发展，网络中的信息资源大量增长，如何在海量的信息资源中找到用户需要的信息成为一大研究热点，智能推荐技术为此问题提供了便捷手段。本文概述了智能推荐系统组成，重点介绍了几种智能推荐算法及其优缺点，最后对该领域的发展方向进行了展望。

简介：随着移动端设备的快速发展,手机应用呈爆炸式增长,如何在众多饮食中将用户喜爱的餐饮准确推荐给用户显得尤为重要。针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性问题、冷启动问题以及用户评分尺度不同导致的近邻用户寻找不准确的问题,文章提出基于内容的推荐与基于协同过滤的综合推荐算法,摆脱了对显式项目评分的依赖,弱化了数据稀疏问题,可以即时地、精准地为用户推荐符合其喜好的产品。最后能够在移动订餐系统实现商家对用户的个性化推荐。

简介：近几年，由于电子商务迅猛发展，推荐系统逐渐成为了最热门的竞争手段。目前，推荐系统主要包括三个方面的推荐：热卖产品推荐、新产品上市推荐和相关产品推荐等。文章关注相关产品推荐，也就利用数据挖掘技术在大量的历史销售记录数据中进行挖掘，找出隐藏在不同的商品之间的相关信息，用动态网页的形式向用户推荐。文章采用FP—tree关联规则算法实现对客户信息的数据挖掘，并将其应用在推荐系统中。

简介：摘要：基于智能算法的保护用户推荐系统前端运用了bootstrap框架，主要运用了SSH框架，借助Oracle数据库实现基于内容、物品协同过滤、用户的协同过滤等算法推荐用户相应产品，同时实现系统用户管理、产品管理等功能。最终实现符合用户需求的推荐系统。

简介：摘要： 近年来，短视频应用的快速发展，用户体量以及各种短视频内容的飞速增长，导致用户与产品服务者面对着如何从大量信息中高效、准确地获取、推送信息的问题，这也直接影响应用系统的推广力度，因此研究基于推荐算法的短视频推荐系统具有重要的应用意义。本文基于矩阵分解算法的短视频推荐系统研究应用，致力于推荐给用户真正符合用户需求的视频内容。

简介：摘要： 近年来，短视频应用的快速发展，用户体量以及各种短视频内容的飞速增长，导致用户与产品服务者面对着如何从大量信息中高效、准确地获取、推送信息的问题，这也直接影响应用系统的推广力度，因此研究基于推荐算法的短视频推荐系统具有重要的应用意义。本文基于矩阵分解算法的短视频推荐系统研究应用，致力于推荐给用户真正符合用户需求的视频内容。

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：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[1]。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：目前影视平台的研究热点依旧是智能影视推荐平台，基于关联规则的电影推荐方式并未考虑到多个因素，无法提供准确的内容。因此，提高智能化水平的关键在于如何更有效地运行推荐算法。本文结合现实情况对协同过滤算法的作用进行分析，按照研究视角的不同对智能电影推荐算法的流程进行详细的描述，以便学生们的理解。

简介：摘 要：随着网络行业的迅速发展，用户们每日都必须面临海量的信息，因此怎样在数量繁多的各种信息中甄选出有价值的信息内容就成为了网络服务行业的一项关键工作。为克服信息过载问题，人们提供了多个方法，而其中技术最为成熟、目前使用情况最为普遍的，便是个性化推送系统。推荐系统通过分析用户历史信息，总结出用户的兴趣特征，进而预测用户对未看到过的东西的偏好。个性化推荐体系历经了二十余年的发展，在学术上已涌现出了大量的成果，而本文则通过对有关文献的深入研究，旨在对跨域推荐算法的理论发展及其应用做一个总结，希望能够帮助大家更好的理解跨域推荐算法。

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：

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：摘要进入大数据时代以来，个性化推荐算法一直备受关注，不仅解决了信息过载的问题，而且从海量数据中挖掘很多有用的信息。当下，用不同的方法对用户的兴趣进行挖掘，通过对当前个性化推荐算法中用户兴趣偏好的文献进行归类分析，并提出其不足之处与改进的方向，为后续个性化推荐算法的研究提供理论参考。

简介：摘要:本文针对在邻居用户协同评分识别数据极端稀疏的大环境下运行传统应用协同推荐过滤度量推荐评分算法可能存在的一些弊端,从如何提高不同邻居之间用户评分识别率的准确性角度出发,对目前传统用户相似性平均度量推荐方法特点进行大胆改进,在此方法基础上创新提出一种基于用户相关性平均值的协同推荐过滤算法。实验分析结果表明,该分析算法不仅能有效增强居民邻居推荐用户在居民推荐结果中的品牌影响力,有效帮助提高邻居推荐结果精度,改善邻居推荐结果质量。