简介：摘要：本文介绍了关联规则相关的重要技术及其技术发展路线，通过对关联规则相关专利进行分析，梳理出关联规则推荐技术重要的发展及趋势，并结合业内重要申请人的技术演进，对推荐系统的发展历程和呈现形态进行分析，预测未来关联规则推荐系统技术的发展新趋势。

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 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：水泥系列空心墙板，纸面石膏复合墙板，复合屋面保温隔热板，用工业废渣制备多孔材料工艺技术。

简介：

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：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。

简介：摘 要：阐述了图书个性化推荐在图书馆服务中的重要性，分析了主流的协同过滤推荐算法的两种方法，结合图书馆图书推荐特点设计基于用户协同过滤算法，并提供了协同过滤算法在图书推荐中的详细思路，最终实现了图书馆图书个性化推荐，为图书馆服务师生发挥了重要作用。

简介：摘要：随着社会经济与科学技术发展速度不断加快，智能移动设施被广泛应用在广告行业生产经营过程中，使广告推送方式及推送平台得到了进一步优化。为切实满足大众趋于多元化的广告需求，需要进一步完善现有个性化广告推荐系统功能，不断优化广告推送内容。本文就针对此，以个性化广告推荐系统发展现状为切入点，提出个性化广告推荐系统实际功能与关键技术，以供参考。

简介：摘要：在大数据时代的发展背景下，科技管理部门已经成为科技情报的重要用户组成，如何对科技情报需求进行快速地了解也成为了当前时代情报服务的重要表现。因此，在科技情报的背景下出现了用户画像的方法，这种方法也为科技情报工作提升了更大的可能性。这种用户画像的方法通过对多种数据的采集与分析，为情报用户打上独特的标签，并用标签来找出用户的特征和需求。文章重点围绕科技情报用户画像标签的生成以及推荐进行探讨。

简介：摘要

简介：摘要：大数据技术的快速发展和广泛应用，为推荐系统的构建提供了新的机遇和挑战。以大数据为支撑，探索了推荐系统的构建方式，并分析了大数据对于推荐系统的影响和优势。通过研究现有的推荐算法和模型，结合大数据的特点，提出了一种基于大数据的推荐系统构建的方法，旨在提高推荐系统的准确性和个性化程度，为用户提供更好的推荐体验。

简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：摘要：在现代科学技术快速发展的背景下，电子商务领域发展速度不断提高，已经成为现代商业发展的重要基础模式。在电子商务行业发展过程中，推荐系统具有重要的作用，主要功能是将商品通过一定的方式推荐给消费者，使得消费者能够接收到商品信息，能够有效提高商品销量，其中Hadoop技术具有良好的应用效果，能够提高推荐系统应用实效性。因此，本文将对基于Hadoop的电子商务推荐系统的设计方面进行深入地研究与分析，并提出一些合理的意见和措施，旨在进一步提高系统设计科学性。

简介：摘要：固井是整个建井周期的重要环节，固井质量的好坏直接关系到油气田的勘探与开发，随着钻井技术的发展，深井、超深井钻井施工中固井工程面临着极大的挑战和难度，深井井眼内采用双级固井对防止发生漏失、降低环空静液柱压力和节约固井成本起到了很好的作用。分级箍是双级固井施工中常用的工具，本文从一口井双级固井过程中分级箍开孔的异常情况展开分析，根据施工压力对分级箍打开情况的判断，以及固井失败后的补救措施，为今后双级固井施工的现场决策提供参考。

简介：   摘要：针对传统的相似度计量方法根据用户评分信息矩阵来计算物品或者用户相似度，需要考虑所有用户反馈的历史信息，提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先，将所有物品度的平均值作为一个阈值，选出高密度阈值物品。其次，使用可变网格的聚类方法将有共同兴趣是用户聚为同一类。最后，在类内用推荐算法对用户进行物品推荐。实验结果表明新算法在一定程度上提高了推荐系统的推荐精度和质量。

简介：摘要：随着电子商务的飞速发展，智能推荐算法在提升用户体验、促进销售和增强用户忠诚度方面发挥着越来越重要的作用。随后，文章深入探讨了智能推荐算法在电子商务中面临的挑战，如数据稀疏性、冷启动问题以及算法的可解释性等。针对这些问题，本文提出了一系列优化策略，包括利用深度学习技术提高推荐的准确性、采用多源数据融合方法缓解数据稀疏性问题、以及设计更加透明的推荐算法来增强用户的信任感。通过实际应用案例的对比分析，本文验证了这些优化策略的有效性和可行性。

简介：根据江西省建设厅赣建房[2006]25号《关于开展白蚁防治单位认定工作的通知》的有关精神，我市房地产行政主管部门认真贯彻执行，做到早布置、早落实。一是，在8月3日召开全市各县（市）房地产管理局分管局长、所长会议，传达赣建房[2006]25号通知精神。二是，在该项工作中强调了白蚁防治单位申报评定应提供的材料要到位及开展认定程序、时间等要求。三是，宣传了赣建房[2006]25号通知中提出的白蚁防治单位认定数量，是根据我省、市国民经济和社会发展现状和蚁害分布情况，从严控制白蚁防治单位数量。

简介：摘 要：针对战场环境数据量大、数据种类多的特点本文提出了基于VSM和AMMK-means的聚类信息推荐方法，为不同席位提供主动服务，增强指挥员的战场感知能力。本文首先使用VSM来表示战场信息的文本特征，然后采用AMMK-means聚类算法对战场信息进行分类，构建用席位兴趣模型，最后计算席位兴趣模型和候选信息之间的相似度并向席位推荐其感兴趣的战场信息。

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。