推荐算法相关论文
近年来,随着中国经济的飞速发展,越来越多的人参与到健身运动中,以预防疾病、强身健体和改变身材。然而,由于客观条件限制,大多数......
大规模开放式在线课程（Massive Open Online Courses,MOOC）的出现为个性化学习的提供了可能,当前,利用学习者在慕课环境中的学习行为......
数据呈爆发式增长的时代,推荐算法在大数据环境下逐渐变得热门,个性化推荐系统作为目前广泛使用的信息过滤手段,主动为用户推荐感......
近年来,随着旅游这一产品的盛行,人们开始把假期出游当作悠闲放松的一种选择。与此同时,旅游推荐面临着严峻的挑战:（1）随着Web2.0时......
协同过滤（CF）算法基于物品之间或用户之间的相似度实现个性化推荐，然而数据稀疏性一直是CF面临的挑战之一。针对用户-物品评分稀疏问......
为充分获取用户的个性化信息，提高推荐算法的准确性，提出一种融合注意力机制的自编码器推荐算法。算法首先针对数据中蕴含的低阶特征......
针对现有基于图神经网络的推荐算法面临过平滑问题，提出了一种基于深度图神经网络的协同过滤推荐算法Deep NGCF。该算法在图神经网......
针对兴趣偏向度识别准确率较低，推荐过程稳定性较差的问题，提出语言识别下的数据库信息个性化推荐算法。利用数据库的内部信息分析附......
新闻资讯一直是人们获取社会实时动态的重要来源,随着科技发展进步,获取新闻讯息的媒介已经逐渐从报纸和电视,逐步演变成互联网平......
以软件人才能力评价体系为例，考虑微服务的边界管理易混乱的实际情况，引入领域驱动设计的方式，通过子域划定，上下文界限定义等方式对微......
推荐系统能够为用户匹配合适的信息,基于异构信息网络的推荐能够在推荐过程中深入挖掘潜在信息,有助于解决推荐系统中的冷启动问题......
针对电视台的创业投资节目，设计并实现了人工智能虚拟辅助主持机器人系统，包括整体系统设计、知识库设计、机器人交互控制系统实现。......
经典的推荐系统着重于推荐的准确性，随着用户多样化需求的增加，推荐结果的多样性受到越来越多的关注。推荐的精度与多样性存在冲突，传......
随着海南国际旅游的发展以及互联网的普及,爆炸式增长的海南旅游景点数据使得游客容易陷入“信息过载”的漩涡之中。为了从海量的......
针对现有网络信息推荐方法普遍存在关注主题局限，潜在兴趣挖掘不准确等问题，提出了融合LDA与注意力的网络信息个性化推荐算法。首先......
在互联网飞速发展的今天,各种互联网应用爆炸式涌现,各种娱乐、购物、办公、出行和社交等互联网应用平台走进了人们的生活。人们既......
本文主要是对不同的推荐算法进行比较分析。首先分析了目前行业中关于推荐系统的常见评测标准，接着分析了推荐系统中典型的推荐算法......
本文针对基于深度学习和矩阵分解的推荐算法进行探究，最先针对基于深度学习与矩阵分解推荐算法的分类进行阐述，之后就深度学习技术、......
近些年,随着互联网技术的飞速发展,不可胜言的信息量给人们获取确定信息带来了前所未有的挑战和困难,这种现象被称之为信息过载。......
随着物联网技术的大规模应用和互联网技术的深入发展,数据信息资源变得无时不有,无处不在,我们由此进入大数据时代。于是,人们的日......
在协同过滤推荐算法中，传统的相似度计算方法在计算时未能考虑用户共同评分项目数量差异、评分数值差异、项目热门度差异和用户兴趣......
由于学习资源中知识点构成的复杂性以及用户需求的差异性，导致最终的推荐结果存在较大差异，为此，提出基于改进图神经网络和用户偏好聚......
近几年来的新冠肺炎疫情对大学生的身心健康等方面产生了一定的影响，由此“大学生心理咨询预约平台”以解决心理问题为目的，使用最短......
随着现代社会信息技术的不断发展,餐饮、新闻、购物等传统行业纷纷在互联网中找到自己的载体,人们的生活发生翻天覆地的变化。然而......
新一轮电力体制改革至今,我国电力市场得到深入发展,市场机制逐步健全、交易规模逐渐扩大,主体业务水平显著提高。作为衔接新型电......
由于最近几年信息技术与互联网发展速度持续上升,涌现出了一批新兴的网络购物模式,比如淘宝、天猫、京东以及亚马逊等,因此信息资......
在当今大数据时代的环境背景下,规模庞大的互联网数据信息无法得到有效的利用,“信息过载”日益加重。使用推荐系统可以有效地为用......
针对基于位置社交网络中的兴趣点推荐存在用户签到数据稀疏、评论文本信息利用不充分、推荐准确度不高等问题,提出一种基于卷积神......
期刊
随着互联网技术的发展进步，个性化推荐系统在新闻、教育以及电商等众多领域都得到了广泛应用。针对推荐系统中推荐结果的多样性问题......
随着互联网的普及,庞大的用户群体产生了海量的数据,但是大众难以对海量数据进行有效接收和处理,从而会出现信息过载的问题。推荐......
个性化推荐系统在缓解信息过载方面发挥着举足轻重的作用,其中协同过滤是应用最广泛、最成功的方法之一。目前基于深度学习的协同......
针对协同过滤算法中存在的数据稀疏和算法精确度不高的问题，提出了一种融合关联规则的协同过滤算法。首先，利用关联规则Apriori算法......
随着互联网行业的飞速发展,人们需要被记录的互联网行为越来越多,传统的数据存储及处理方式已经无法满足大众的需求。Hadoop、Spar......
我国的养殖信息出现了过载现象,这是养殖行业正面临着的一大难题,水产养殖行业亦是如此。为了减缓信息与数据过载的情况,也为了从......
在企业信息化的大趋势下,招投标作为企业采购物料、招聘人才、项目外包的一大形式,其电子化的应用已经较为广泛。但现有的电子招投......
推荐服务已经融合到我们生活的方方面面，个性化服务是其为用户服务的最终目标。电子税务局作为“智慧税务”体系中服务纳税人的首要......
由于大数据的数据量大和数据价值密度低的特性，用于解决信息过载的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性问题，进而引发推荐效果不佳的结果......
近年来航空运输企业不断谋求非航空收入的新出路，而电商业务是提高非航收入的重要途径，诸多业内公司已在尝试第三方平台及自有平台的......
文章通过详细分析深度学习算法，对基于深度学习的服装推荐系统进行了深入探究，以期能够为各平台实现服装个性化与针对性推荐提供可借......
推荐技术的发展与日益完善,使得推荐算法在学术界、工业界的出现频率越来越高,学习推荐算法的学生也越来越多。尽管目前各种推荐算......
学位
为解决传统领域的推荐算法不完全适用于教育资源的问题，提出了一种基于学习者模型的混合推荐方法。首先，通过把神经网络中对文本信息......
在信息爆炸的移动互联网时代,人们在享受丰富网络服务的同时,也备受冗余、低效信息的困扰,推荐系统通过挖掘用户和物品的相关信息,......
随着移动互联时代和人工智能的兴起以及大数据的运用和普及，以精准推送和有效供给为特征的推荐算法（Recommendation Alogrithm）成为当......
期刊
随着经济的高速发展,越来越多的人因为工作压力和不良生活习惯患上了慢性疾病,慢性疾病已成为居民健康问题的重大隐患,因此进行慢......
