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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

29 篇 专利

馆藏范围

29 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

4 篇 电子科技大学
3 篇 华南理工大学
2 篇 武汉理工大学
2 篇 创新奇智科技有限...
2 篇 北京邮电大学
2 篇 上海交通大学
2 篇 北京航空航天大学
2 篇 新疆大学
2 篇 陕西师范大学
1 篇 北京至信普林科技...
1 篇 内江亿橙网络科技...
1 篇 重庆邮电大学
1 篇 上海云淞信息技术...
1 篇 阿里巴巴有限公司
1 篇 南京邮电大学
1 篇 中山大学
1 篇 东北大学

作者

4 篇 林静然
4 篇 潘晔
4 篇 邓天
4 篇 邵怀宗
4 篇 利强
2 篇 任硕
2 篇 蒋云鹏
2 篇 卢瑶瑶
2 篇 石义龙
2 篇 吴峥
2 篇 朱鑫祺
2 篇 余建
2 篇 温洪帅
2 篇 吕志强
2 篇 陈戈
2 篇 周鹏程
2 篇 汪烈军
2 篇 王新兵
2 篇 林泓
2 篇 吴腾虎

语言

29 篇 中文

检索条件"主题词=传统推荐系统"

共 29 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于深度用户画像进行精准营销的系统及实现方法

一种基于深度用户画像进行精准营销的系统及实现方法

引用

作者：冯博 100094 北京市海淀区西北旺东路10号院东区5号楼六层603号

本发明涉及通信数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度用户画像进行精准营销的系统及实现方法。所述系统包括数据源层、数据处理层、数据平台层、数据响应层和数据展示层；数据源层用于储存各种数据源；数据处理层用于将数据源中的数... 详细信息

标准号: CN107403335A

本发明涉及通信数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度用户画像进行精准营销的系统及实现方法。所述系统包括数据源层、数据处理层、数据平台层、数据响应层和数据展示层；数据源层用于储存各种数据源；数据处理层用于将数据源中的数据进行汇总处理后再将来源不同的数据进行拉通；数据平台层用于将数据处理层运行出来的数据进行数据处理形成用户初步的标签数据；数据响应层用于将数据平台层运行出来的标签数据进行储存；数据展示层用于深层用户画像展示以及用户的精准营销展示。解决了传统用户画像对标签数据挖掘不充分的问题，以及基于深度的用户画像解决传统推荐系统中的冷启动问题，帮助企业对用户进行精准营销。

关键词：数据处理层标签数据精准营销数据平台画像数据展示层数据响应数据源层数据源储存传统推荐系统通信数据处理传统用户数据处理冷启动展示挖掘帮助

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一种基于用户历史的装备个性化推荐方法

一种基于用户历史的装备个性化推荐方法

引用

作者：邓天潘晔利强邵怀宗林静然杨鍊 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种基于用户历史的装备个性化推荐方法，针对传统装备数据配套的查询系统对相关使用人员不够友好的问题，将推荐系统引入到装备数据库中，使得用户能够获得关于自身的推荐，同时也能够获得和自身类似的邻域用户，从邻域用... 详细信息

标准号: CN112765466A

本发明公开了一种基于用户历史的装备个性化推荐方法，针对传统装备数据配套的查询系统对相关使用人员不够友好的问题，将推荐系统引入到装备数据库中，使得用户能够获得关于自身的推荐，同时也能够获得和自身类似的邻域用户，从邻域用户的浏览历史中获得自身感兴趣的装备信息；本发明针对传统推荐系统中基于物品的推荐，做了一定的改进将用户历史评分数据加入评价指标，又考虑到用户自身评分特征，对推荐装备是否契合用户口味实现奖惩因子，同时还考虑到用户评分的时间戳，加入随时间戳变化的权重因子，最终完成了考虑用户自身的个性化的装备推荐。

关键词：用户历史时间戳邻域传统推荐系统个性化推荐查询系统传统装备评分数据评价指标权重因子推荐系统用户口味装备信息配套的契合个性化数据库浏览引入改进

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一种基于场景与用户行为的消息推送方法

一种基于场景与用户行为的消息推送方法

引用

作者：陆璐关山旭 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于场景与用户行为的消息推送方法，包括以下步骤：在终端设备的App中嵌入SDK，初始化设置并运行；利用终端设备的定位功能获取位置信息，判断触发地理围栏并是否进入特定区域；如果触发并进入特定区域，则通过SDK采... 详细信息

标准号: CN108848022A

本发明公开了一种基于场景与用户行为的消息推送方法，包括以下步骤：在终端设备的App中嵌入SDK，初始化设置并运行；利用终端设备的定位功能获取位置信息，判断触发地理围栏并是否进入特定区域；如果触发并进入特定区域，则通过SDK采集特定的场景信息与用户行为信息，并发送到服务端处理；服务端根据当前场景信息与用户行为信息，筛选出多条与之相关的消息，构成待推送消息集合；选取评分最高的一条消息推送给App，通过SDK做可视化处理；采集用户对所推送的用户行为信息，反映此条消息对用户价值，用于反馈和评价该推荐方式。本发明可以弥补传统推荐系统的不足，同时也更好的减小了用户面临的信息超量负载问题。

关键词：用户行为信息场景信息终端设备服务端触发采集传统推荐系统初始化设置可视化处理地理围栏定位功能负载问题获取位置推送消息消息推送用户行为减小推送嵌入并发集合筛选场景反馈

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基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统

基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统

引用

作者：谈兆炜吴峥颜荣圻朱鑫祺李陶然陈戈刘聪王彪傅洛伊王新兵 200240 上海市闵行区东川路800号

本发明提供的一种基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统，包括如下步骤：步骤1，采用模型进行分析，得到第一候选集；步骤2，采用论文引用网络进行分析，得到第二候选集；步骤3，采用用户熟悉度分析，得到第三候选集；步骤... 详细信息

标准号: CN105787068B

本发明提供的一种基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统，包括如下步骤：步骤1，采用模型进行分析，得到第一候选集；步骤2，采用论文引用网络进行分析，得到第二候选集；步骤3，采用用户熟悉度分析，得到第三候选集；步骤4，对第一候选集、第二候选集和第三候选集进行过滤排序，得到推荐候选集；步骤5，展示推荐候选集。与现有技术相比，本发明的有益效果如下：在传统推荐系统的基础之上，结合对引用网络及领域熟练度的分析，增强了学术推荐的个性化，打造了一套更加适合研究人员的推荐系统。

关键词：候选集分析引用传统推荐系统论文引用推荐系统网络过滤排序个性化展示研究

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一种基于大数据的智能推荐系统

一种基于大数据的智能推荐系统

引用

作者：张斌 641000 四川省内江市东兴区兰桂大道377号3单元第19楼1907-1号

本发明公开了一种基于大数据的智能推荐系统，属于数据处理技术领域，收集用户的日志信息和实时操作属性，并写入到服务器，以及对服务器反馈的推荐结果信息进行展示的客户端、对收集的用户日志信息和实时操作属性，采用深度学习技术进... 详细信息

标准号: CN109670116A

本发明公开了一种基于大数据的智能推荐系统，属于数据处理技术领域，收集用户的日志信息和实时操作属性，并写入到服务器，以及对服务器反馈的推荐结果信息进行展示的客户端、对收集的用户日志信息和实时操作属性，采用深度学习技术进行数据分析，建立用户兴趣模型的服务器和根据用户兴趣模型，利用推荐算法实时筛选出要推荐的产品，再通过服务器返回到客户端进行展示的云端大数据库，所述客户端与服务器连接，所述服务器与云端大数据库连接；本发明解决了传统推荐系统存在推荐信息不精确、不具有实时性，受环境限制较大的问题。

关键词：服务器客户端用户兴趣模型大数据库实时操作云端传统推荐系统数据处理技术用户日志信息智能推荐系统服务器反馈服务器连接环境限制结果信息日志信息数据分析推荐信息大数据实时性算法写入展示筛选返回学习

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基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统

基于引用网络及用户熟练度分析的学术推荐方法及系统

引用

作者：谈兆炜吴峥颜荣圻朱鑫祺李陶然陈戈刘聪王彪傅洛伊王新兵 200240 上海市闵行区东川路800号

标准号: CN105787068A

关键词：候选集分析引用传统推荐系统论文引用推荐系统网络过滤排序个性化展示研究

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基于CBOW模型的学习资源推荐方法

基于CBOW模型的学习资源推荐方法

引用

作者：秦继伟蒋云鹏汪烈军 830046 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市胜利路666号

本发明涉及线上学习资源推荐领域，尤其涉及一种基于CBOW模型的学习资源推荐方法。步骤1、收集学习者的历史学习行为，将所有学习行为添加进空白词典来建立学习行为词典；步骤2、由学习行为词典训练CBOW模型得到学习行为间的相似度；步... 详细信息

标准号: CN109902231A

本发明涉及线上学习资源推荐领域，尤其涉及一种基于CBOW模型的学习资源推荐方法。步骤1、收集学习者的历史学习行为，将所有学习行为添加进空白词典来建立学习行为词典；步骤2、由学习行为词典训练CBOW模型得到学习行为间的相似度；步骤3、由训练完成的结果预测学习者未来的行为，得出候选列表一；步骤4、基于学习者对学习资源的评分，采用传统推荐算法中的协同过滤算法进行预测，得出候选列表二；步骤5、根据相同学习者合并两个候选列表，得出最终的项目推荐列表。本发明使用CBOW来表示学习历史行为中学习内容的知识序列，并使用这些特征来计算项目之间的相似性，克服了传统推荐系统中资源序列关系被忽视的问题。

关键词：学习资源推荐算法传统推荐系统结果预测历史行为历史学习项目推荐协同过滤学习内容资源序列相似度合并预测

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一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法

一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法

引用

作者：李超余建吕志强 518057 广东省深圳市南山区高新技术南区虚拟大学园A501室

一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法，该系统及方法能向社交网站中的用户推荐其感兴趣的项目。该系统由5个模块组成：用户亲密度确定模块、基于用户亲密度的推荐结果生成模块、基于协同过滤的推荐结果生成模块、基于内容的推荐结... 详细信息

标准号: CN102880691A

一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法，该系统及方法能向社交网站中的用户推荐其感兴趣的项目。该系统由5个模块组成：用户亲密度确定模块、基于用户亲密度的推荐结果生成模块、基于协同过滤的推荐结果生成模块、基于内容的推荐结果生成模块、结果整合模块。该方法通过确定用户亲密度、获得基于用户亲密度的推荐结果、获得基于协同过滤的推荐结果、获得基于内容的推荐结果、整合结果5个过程实现。该方法充分利用社交网站中的数据，弥补传统推荐系统的不足，使该系统应用具有实用性强、准确度高、以及实现方便的优点。

关键词：亲密度推荐结果生成模块协同过滤社交传统推荐系统系统及方法过程实现结果整合模块组成推荐系统系统应用用户推荐准确度整合感兴趣

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一种基于用户图谱的推荐方法

一种基于用户图谱的推荐方法

引用

作者：邓天潘晔利强杨健邵怀宗林静然 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明提供了基于用户图谱的推荐方法，属于推荐系统技术领域，本发明采用引入知识图谱这一新维度的概念，维护一个现有用户的特征‑关系图谱，提取新用户的注册信息，基于这些信息将新用户也加入图谱网络，去除了新用户“新”这一属性... 详细信息

标准号: CN112765465A

本发明提供了基于用户图谱的推荐方法，属于推荐系统技术领域，本发明采用引入知识图谱这一新维度的概念，维护一个现有用户的特征‑关系图谱，提取新用户的注册信息，基于这些信息将新用户也加入图谱网络，去除了新用户“新”这一属性，同时在图谱网络中，引入找新用户所在定长的环这一概念，只要某些用户和新用户在同一环上，说明这些用户和新用户间至少存在一条或多条显式特征相同，保证了寻找领域用户结果的可靠性，同时基于不同特征设置不同权重，模拟了实际运用中某些特征可能更加能够衡量用户的特点，最终根据总的权重值大小来进行领域用户的寻找，保证了结果的合理性。本发明通过以上设计，解决了传统推荐系统中冷启动的问题。

关键词：新用户图谱领域用户权重传统推荐系统特征设置推荐系统注册信息冷启动引入定长维度显式合理性网络保证衡量维护

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