简介：摘要：移动互联网的快速发展和普及使得人们在日常生活中越来越依赖于移动设备和互联网服务。在这个信息爆炸的时代，人们面临着大量的信息和内容选择，如何能够迅速找到符合自己需求的信息成为了一个重要的问题。本文旨在为移动互联网的用户提供一个个性化、高效的内容推荐服务，为企业和平台提供一个能够增加用户粘性和盈利能力的智能推荐系统。通过深入研究和实践，希望能够为智能推荐系统的发展和应用做出一定的贡献。

简介：摘要：在当今的信息时代，随着互联网的快速发展，人们日常生活中所接触到的数据量比以前要大得多。而如何从这些大数据中为人们提供更加优质、有效的服务和产品，也成为了这个时代所关注的一大问题。基于大数据技术的个性化推荐系统，正是为了解决这个问题而被广泛研究和应用的一个方向。

简介：摘 要 针对传统推荐算法未考虑项目类型和时间变化对用户兴趣的影响。为解决这个问题，提出一种基于用户偏好变化和时间权重的协同过滤算法ATCF（interests and time collaborative filtering）。实验表明，ATCF算法不仅能较好地反映用户偏好的变化，还能提高推荐精确度。

简介：摘要： 随着网络购物的高速发展，各式各样的购物移动端竞争也愈来愈激烈，而利用数据挖掘技术进行智能推荐也给消费者带来了隐私担忧、时间压力等问题，如何改善购物体验，激发潜在购物需求受到越来越多企业的关注。研究结果不仅可以补充现有移动购物理论及消费者行为理论，也为移动环境下经营的企业提供了一定指导。

简介：摘要：本文深入探讨了基于机器学习的大规模视频内容推荐系统的设计、实现和评估。通过对现有算法和技术的综述，我们提出了一个完整的系统架构，并详细描述了各个关键模块的功能和作用。推荐生成模块的设计考虑了个性化推荐的需求，不仅关注推荐的准确性，还注重推荐结果的多样性和新颖性，以提升用户体验和满意度。实时反馈与优化模块的引入，使得推荐系统能够及时响应用户反馈，不断优化推荐结果和系统性能。

简介：摘要：在人口老龄化的背景下，智慧养老服务的发展对于提高老年人的生活质量具有重要意义。基于大数据技术，智慧养老服务个性化推荐系统能够分析老年人的需求和行为模式，提供定制化的服务，满足老年人多样化的养老需求。本文探讨了大数据技术在智慧养老服务中的应用，分析了构建个性化推荐系统的方法，并讨论了系统的优势与挑战。文章的目的是为智慧养老服务的创新与发展提供理论指导和技术支持，推动养老服务模式的优化升级。

简介：摘要：本文旨在探讨风电运维信息资料推荐系统的技术特点。随着风电产业的迅速发展，运维信息资料的管理与利用成为提高风电场运维效率的关键。本文首先概述了风电运维信息资料推荐系统的基本概念，随后深入分析了该系统的技术特点，包括数据集成与处理、智能推荐算法以及用户界面设计等方面。最后，本文总结了系统的优势及对未来发展的展望。

简介：摘要： 广电行业通过智能推荐与大数据分析的深度融合，能够实现服务个性化的质的飞跃，满足用户多样化、细粒度的需求。本文从满足客户需求、促进营销收益、挖掘数据价值、拓展内容资源等方面入手，分析了广电智能推荐与大数据分析的应用目标。

简介：摘要：本文旨在探讨基于人工智能技术的广播内容分析与推荐系统。通过分析当前广播行业面临的问题和挑战，阐述如何利用人工智能技术提高广播内容的分析与推荐效果。研究结果对于推动我国广播行业的智能化发展具有重要意义。

简介：摘要：基于大数据的个性化学习路径推荐算法融合了多样化的数据收集方法与知识图谱技术，确保数据全面性与准确性。算法通过深度学习、协同过滤与关联规则挖掘技术，捕捉学习者行为与兴趣，定制个性化学习路径，解决了传统学习路径推荐算法技术实现过程中仍面临数据质量差、标准化难度大、学生隐私保护等问题，满足动态学习需求，实现精准个性化学习。

简介：摘要：大数据驱动的个性化推荐系统通过分析用户行为和偏好，实现精准推荐。优化策略主要包括数据采集与处理、算法改进和系统架构优化。利用多源数据进行有效的用户画像构建，以提高数据的全面性和准确性。结合机器学习和深度学习算法，不断提升推荐精度。通过分布式系统架构的应用，提升系统的响应速度和处理能力。研究表明，这些优化策略能够显著提高推荐系统的性能和用户满意度，为个性化服务的发展提供了坚实的技术支持。

简介：摘要：随着人工智能技术的不断发展和普及，餐饮行业也逐渐开始应用人工智能技术来优化服务流程和提升顾客体验。在当今竞争激烈的市场环境下，如何通过个性化服务和流程优化来吸引和保留顾客已成为餐饮企业关注的焦点。本研究旨在探讨人工智能技术在餐饮服务领域的应用，特别是在服务流程优化与个性化推荐方面的研究。本文主要分析人工智能技术在餐饮服务流程优化与个性化推荐中的应用研究。

简介：摘要：农村电商的规模逐年增长，不过因为交通和信息的缺陷成本依然较高，尤其影响农村电商上行成本。本文研究了一种基于 FP-Growth关联规则的农村电商推荐算法，算法以皮尔逊相关系数为基础对商品进行 K-means聚类，挖掘了潜在的连续购买关系，并据此推荐处于同区域内的若干相关商品。经离线评估，算法改进了订单撮合方法，提升上行订单的时间和空间集中度，降低了农村电商上行成本。

简介：摘要：维生素 A对动植物的繁殖有诸多影响，为了动植物的健康成长，需要对饲料中维生素的生理功能进行分析，从而找到维生素 A的合理用量。

简介：为了深入贯彻党的十八大会议精神，积极推进学习型组织的建设，培育“爱读书、读好书、善读书”的良好风尚，徐州市白蚁防治管理处在广大职工中开展“好书我推荐”系列活动，以进一步筑牢人文基础．增强单位的文化软实力，在促进形成浓厚学习氛围的同时，更为单位长远的发展注入文化力量。

简介：摘 要：

简介：摘要：基于网络热点的个性化情报推荐系统的设计和实现目的在于为用户提供多元化、现代化并且感兴趣的情报信息，借助对用户行为数据的研究针对性的推荐情报信息，具有一定的应用价值。本文就研究基于网络热点的个性化情报推荐系统，提出设计和实现的建议，旨在为相关系统的良好设计和应用提供帮助。

简介：摘要：在信息技术飞速发展的今天，个性化推荐系统已经在短视频直播、电子商务、社交媒体和娱乐应用中扮演了重要角色，为用户提供个性化的建议和体验。然而，随着这些系统使用大量用户数据来生成推荐，数据隐私和安全性问题也逐渐浮出水面。本研究旨在深入分析个性化推荐系统面临的数据隐私挑战。随着用户数据的积累和使用，用户对其个人信息的隐私保护变得更加关键。我们将研究现有的数据隐私保护技术，并提出新的方法来确保用户数据的安全和隐私。通过这些措施，我们的目标是提高个性化推荐系统的可信度，增强用户信任感，从而推动该领域的可持续发展。

简介：摘要：本研究设计并实现了一种基于大数据的军事数据资源智能推荐系统，通过对军事数据资源进行深度挖掘和分析，实现了数据资源的智能推荐。实验结果表明，该系统能有效提高军事数据资源的利用效率，为军事数据资源的管理和利用提供了新的技术支持。未来，将进一步完善系统功能，拓展应用领域，提升系统的稳定性和可靠性，为军事数据资源管理领域的发展贡献更多的技术成果。

简介：摘要：该技术成果开发完成日期：2022年2月7日，首次发表日期：2022年2月10日