检索结果-内蒙古大学图书馆

情报杂志 2011年第11期30卷 146-151页

作者：聂规划徐尚英陈冬林武汉理工大学电子商务与智能服务研究中心武汉430070

针对用户实际需求,设计用户兴趣度评价指标,包括3个元素:用户对商品的关注度,热点商品和活动商品;构建用以判定用户兴趣高低的用户兴趣度模型(User Interesting Degree Model,UIDM);结合用户兴趣度,确定电子目录个性化的方法,包括对电... 详细信息

针对用户实际需求,设计用户兴趣度评价指标,包括3个元素:用户对商品的关注度,热点商品和活动商品;构建用以判定用户兴趣高低的用户兴趣度模型(User Interesting Degree Model,UIDM);结合用户兴趣度,确定电子目录个性化的方法,包括对电子目录的节点(分支)进行相关的增删操作。改进后的目录相较之前的面向企业的电子目录更符合用户的需求,且能帮助企业完成相关商品的推荐。

关键词：用户兴趣度模型用户关注度热点商品活动商品电子目录个性化方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于交互历史的三维家居个性化推荐与虚拟展示

引用

应用科学学报 2015年第4期33卷 407-418页

作者：黄东晋唐鹏斌王音丁友东上海大学影视艺术技术学院上海200072

为了满足家居设计的个性化需求,将个性化推荐算法引入移动交互式三维家居个性化设计系统中,提出了基于交互历史的协同过滤推荐算法.首先,分析了用户的历史交互行为,构建了一个新的用户兴趣度量度模型,将用户的交互行为转换成用户兴趣度... 详细信息

为了满足家居设计的个性化需求,将个性化推荐算法引入移动交互式三维家居个性化设计系统中,提出了基于交互历史的协同过滤推荐算法.首先,分析了用户的历史交互行为,构建了一个新的用户兴趣度量度模型,将用户的交互行为转换成用户兴趣度矩阵.然后,综合考虑了家具单品的时效性和资源关联特性,并将这两种特性引入协同过滤推荐算法的生成推荐过程中,以提高推荐质量.最后,将系统推荐的家具单品应用到三维虚拟家居设计场景中,通过对场景个性化编辑与虚拟展示,完成家居的个性化设计.实验结果表明,该方法是可行的,能有效提高推荐质量,具有较好的用户体验和视觉效果.

关键词：虚拟家居个性化推荐用户兴趣度模型协同过滤

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于企业社交网络实时搜索引擎的设计研究

基于企业社交网络实时搜索引擎的设计研究

引用

作者：刘江中国人民大学

学位级别：硕士

随着社交网络应用被引入企业内，企业管理也逐步从以“流程为中心”向“个人为中心”转变。实现对社交网络产生的大量信息进行实时、个性化检索，越来越成为搜索领域的研究热点。传统的搜索引擎受限于系统间的整合，多利用隐含的用户行... 详细信息

随着社交网络应用被引入企业内，企业管理也逐步从以“流程为中心”向“个人为中心”转变。实现对社交网络产生的大量信息进行实时、个性化检索，越来越成为搜索领域的研究热点。传统的搜索引擎受限于系统间的整合，多利用隐含的用户行为信息建立用户兴趣度模型。本文给出了一种基于企业社交网络的实时搜索系统的设计方案，使用开源的Zoie做为实时搜索引擎，直接利用社交网络中存在的用户活动流数据，构建用户的兴趣度模型，再利用用户兴趣度模型对搜索结果进行优化。通过实践检验，该方案在实际应用中效果良好。

关键词：企业管理社交网络实时搜索引擎设计模式用户兴趣度模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结合自动摘要技术的文本推荐方法研究及应用

结合自动摘要技术的文本推荐方法研究及应用

引用

作者：李慕武汉工程大学

学位级别：硕士

互联网的文本信息往往具有海量、非结构化的特点,从海量文本中迅速掌握文章主旨是用户的迫切需要。自动摘要技术就是利用计算机技术将文章主要内容提取出来并提供给用户,使用户能在短时间内了解文章主要内容,获得有价值信息。在海量文... 详细信息

互联网的文本信息往往具有海量、非结构化的特点,从海量文本中迅速掌握文章主旨是用户的迫切需要。自动摘要技术就是利用计算机技术将文章主要内容提取出来并提供给用户,使用户能在短时间内了解文章主要内容,获得有价值信息。在海量文本信息下,利用文本的自动摘要结果进行文本推荐,能迅速聚焦文章主题,提高目标用户的推荐效率。本文的主要研究内容包括如下几个方面:(1)采用图模型方法自动生成文本摘要,获得反映文本信息的主要成份,降低了推荐算法的维度。在图模型的构建中采用基于词向量计算句子的相似度,分别采用了基于平均特征词向量的相似度计算、基于特征词最大相似度计算、基于特征词平均相似度计算三种方法计算句子之间的相似度,并与传统的基于信息量的相似度计算方法进行对比。实验结果表明,基于词向量方法生成摘要的效果要优于基于信息量方法。(2)优化了卷积神经网络模型,实现了文本分类。以生成的自动摘要结果为数据源进行训练,可以加快网络训练时间提高分类准确率。(3)获取用户行为属性建立用户兴趣度模型。通过对用户点击文章、阅读文章速度、下载文章等行为进行分析,提取用户对文本的感兴趣属性。根据文本的分类信息,将用户对单篇文本的感兴趣程度映射到文本所属类别的偏好,建立用户的兴趣模型,根据用户兴趣模型和文本分类特征的匹配程度完成文本推荐。(4)设计并实现了结合自动摘要技术的文本推荐系统。本系统关注于军事领域中武器装备、中国军情和国际军情三种类别信息,将原始信息自动生成摘要后送入卷积神经网络模型中分类,其结果按类别自动写入数据库的相应表单。系统最终会根据用户的不同操作行为,生成对应的用户兴趣模型,针对每个用户的兴趣模型对用户实现个性化文本推荐。

关键词：词向量自动摘要卷积神经网络用户兴趣度模型文本推荐

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于社交网络的个性化推荐系统研究与实现

基于社交网络的个性化推荐系统研究与实现

引用

作者：蹇贝华中科技大学

学位级别：硕士

伴随着科学技术的不断发展，现阶段互联网已经成为人们生活中不可替代的信息交互中心，它时刻影响着我们的生活和工作。随着互联网中的信息量越来越大，如何帮助人们在浩如烟海的信息中高效的获取他们最需要的资源是目前一个很重要的热... 详细信息

伴随着科学技术的不断发展，现阶段互联网已经成为人们生活中不可替代的信息交互中心，它时刻影响着我们的生活和工作。随着互联网中的信息量越来越大，如何帮助人们在浩如烟海的信息中高效的获取他们最需要的资源是目前一个很重要的热点课题。因此笔者认为适时推出推荐系统并且有针对性的对用户进行信息介绍，同事通过一定渠道将用户需要的信息体现在其面前是十分必要的。\n 本篇论文不仅介绍了针对性推荐系统，还详细描述了协同过滤技术与推荐系统之间的关系。首先协同合作是受到大家的认可的运算方法，并且协同合作的算法也是非常成熟的一种算法。协同合作算法主要分为两大类:一种是以用户为出发点的，另一种是以物品为出发点的。系统运用一定的运算方式，将用户希望的目标集中体现在客户面前，并以此生成推荐列表是协同过滤技术的核心内容。\n 图是网络结构中的数学模型，它以其可以清晰反映网络中元素之间的实际或逻辑关系的特点被广泛应用于不同的领域。通过使用以图论为基础的个性化网络，本文介绍了如何将PersonalRank随机游走算法应用在推荐过程中。PersonalRank算法来源于经典的网页排序算法PageRank，本文介绍了PersonalRank算法在此推荐方法中相比PageRank算法的改进与优势。\n 推荐系统的基础是运用Web等浏览器对于用户兴趣度的整合。通过用户在浏览器上的观察对象和操作方式，运用所创建的各种模型明确用户感兴趣的各种事物的具体形象。本篇论文着重描述了差异性推荐系统的个性化推荐选择以及推荐后所得到的成果，,并对相关的重要模块进行实现和测试，为此算法在工程上的应用做出了一些探索。

关键词：计算机网络个性化推荐系统 PersonalRank算法用户兴趣度模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：