简介：摘要：由于协同过滤算法的推荐准确度较高，越来越多的智能推荐应用开始使用协同过滤算法来对用户进行推荐。而受限于评分矩阵的缺失，在论文推荐的领域中，多为基于内容的论文推荐，较少看到协同过滤算法的应用。本文利用 FP-growth算法挖掘论文关键词的频繁项集，根据相关参数设置了虚拟评分矩阵，实现了使用协同过滤算法对论文的智能推荐。

简介：摘要：教育工作者要注重因材施教，通过关注学生的不同特点和个性特征，提倡积极主动的个性化学习方法，充分发展每一位学生的优势潜能。但在长期的教学实践过程中，存在教育工作者难以全面准确了解每一位学生所需要的教学资源，对学生的个人特征研究不够充分，对学生的学习兴趣和偏好分析不够深入，无法针对不同学习需求的学生推荐个性化的教育资源。其主要原因在于学生自身存在个体特征、学习动机、学习风格及学习效率等因素的差异。近年来，快速发展的“互联网+”技术和不断增长的教育资源提供了丰富便捷的教学资源，为个性化学习的实施提供了可能。然而，如何基于学生的个体特征和学习需求从海量复杂的教学资源中智能搜索到所需要的资源并进行精准推荐，已成为国内各高校教学改革的热门话题和关键问题。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，为实现教育资源个性化的推荐提供了新的研究方向。基于此，本篇文章对用户画像在教育资源个性化推荐中的应用究进行研究，以供参考。

简介：摘要：以 Nutch开源搜索引擎、 Hadoop分布式集群等关键技术为核心，构建研究分析现有农业产销信息聚合及推荐系统，利用主题搜索引擎从互联网上采集信息构建农产品生产与市场空间数据仓库和数据集市，研究并提出更加适合农业领域的用户兴趣模型和组合推送算法，在云计算环境下，对现有的农业信息推荐系统进行改进，使其更加适合我国农业产销信息体系，为农业生产流通消费匹配管理决策提供支持。为从事农业的用户在互联网中匹配所需的产销信息提供了有效的解决方案，降低农产品营销成本，为解决农产品的买难卖难问题提供技术支撑。

简介：摘要：国内标准与国际准要求的不一致，导致国内钻机井场防爆电路的设计、选型、施工的通用性有一定局限性。按照国内标准完成的井场电路用于国外项目上存在很多整改。结合项目经验，总结国内、国际标准的异同及推荐做法，希望能为石油钻机防爆电路的设计及安装提供参考，以满足国外客户的高标准要求。

简介：摘 要 当前数字技术不断赋能农产品电商业务模式升级，农产品电商消费群体层次化差异明显，消费场景化趋于丰富，传统电商产品推荐成效已显不足，开展复杂情境下的个性化推荐尤显迫切。本文基于OWL本体语言描述了电商消费情境信息知识本体，给出天牛须搜索算法优化电商用户聚类思路，再提出融合消费情境分析的智能推荐模型，为农产品电商情境化智能推荐解决方案提高有益借鉴。

简介：摘要：概述推荐系统的意义与面临的挑战，如冷启动和数据稀疏性问题。介绍基于用户数据的推荐策略，包括对不同用户群体的定制化推荐方法。详细阐述数据采集、预处理、用户特征抽取及算法设计的关键技术，并讨论了实现这些技术的系统架构。研究突出了结合用户行为分析与先进技术应用的重要性，为推动推荐系统的发展提供了有价值的见解。

简介：摘要：随着数字时代的到来，广播节目推荐系统在提高用户体验和平台竞争力方面变得至关重要。我们重点讨论了人工智能的基础作用以及广播推荐系统所面临的挑战，包括广播节目的多样性和用户个性化需求的考量。在具体方法方面，我们聚焦于数据驱动的推荐、机器学习的应用，以及个性化用户反馈的整合。通过这些手段，系统更准确地理解用户需求，提升了个性化推荐水平，满足了用户多样化的娱乐需求。

简介：摘要：随着社交媒体的普及，用户面临信息过载问题，难以从海量内容中筛选出感兴趣的信息。基于人工智能的社交媒体内容推荐技术应运而生，旨在解决这一问题。本文首先介绍了人工智能在社交媒体内容推荐中的应用，包括用户画像构建、内容识别与分类以及推荐算法优化等方面。随后，探讨了该技术的优势，如精准性、个性化和实时性，并分析了其在新闻资讯、电商产品和视频内容等领域的应用场景。最后，对基于人工智能的社交媒体内容推荐技术的发展趋势和未来挑战进行了展望。

简介：摘要：本研究探讨了大数据分析在电视新闻编辑与推荐中的应用价值。在信息时代，电视新闻编辑和推荐面临着内容选择困难和用户个性化需求的挑战。大数据分析为解决这些问题提供了强有力的工具，通过分析用户行为数据，建立用户画像，优化推荐算法，提升用户体验。然而，应用过程中也伴随着隐私保护、算法偏见和数据质量等问题，需要综合考虑。通过制定隐私政策、引入多样性数据源、设计反偏见算法和强化数据质量监测，这些问题得以缓解。大数据分析在电视新闻编辑与推荐领域具有重要的应用前景，但也需要在技术与伦理之间寻找平衡。

简介：摘要：文章首先对个性化推荐系统的基本概述加以明确；其次，对个性化推荐系统当中的主要算法展开深入分析；在此基础上，提出面向电子商务个性化推荐系统的Web数据挖掘应用措施。

简介：摘要：在传统的烟草行业模式下，客户服务往往是以人工方式为主。随着互联网技术的发展，烟草公司开始采取更加先进的技术手段，通过大数据、人工智能等技术来进行客户服务的个性化推荐，以提高客户满意度和忠诚度。因此，本文提出一种基于大数据驱动的烟草公司客户服务个性化推荐系统的设计思路，同时对有效实施提出几点建议，以供参考。

简介：摘要：

简介：（杭州师范大学文化创意与传媒学院，浙江省杭州市  邮编 311100）摘要：本文旨在探讨视频内容推荐算法在影视作品推广中的作用与优化策略。通过分析视频内容推荐算法在影视作品推广中的应用现状，探讨其对提升影视作品曝光度和吸引观众的重要性，同时探讨如何优化这些算法以实现更有效的推广效果。

简介：摘要：个性化推荐算法在信息过载的背景下，为用户提供个性化的推荐服务。然而，传统的推荐算法往往忽视了用户和物品之间的异质信息网络结构以及用户的个性化兴趣特征。为了解决这个问题，本文提出了一种基于图注意力和异质信息网络的个性化推荐算法。该算法利用图注意力机制来建模用户和物品之间的关系，并结合异质信息网络的特点，有效地捕捉用户的个性化兴趣特征。实验结果表明，该算法在推荐准确性和个性化程度方面显著优于传统的推荐算法。

简介：摘要：个性化推荐系统在当前互联网平台中扮演着至关重要的角色，然而单一推荐算法存在着无法解决用户多样化需求的问题。因此，混合推荐模型应运而生，旨在结合多种推荐算法的优势，以提高推荐系统的准确性和覆盖范围。本文旨在探讨混合推荐模型的设计原理、构建步骤和优化策略，以期为个性化推荐系统的研究和实践提供有益的指导和借鉴。通过结合基于内容、协同过滤和深度学习等多种算法的优势，混合推荐模型能够更好地满足用户的个性化需求，提高推荐系统的效果和用户满意度。

简介：摘要：在信息技术高速发展的背景下，大数据和人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，其中个性化推荐系统成为解决信息过载问题的关键技术。针对大学生这一特定群体的电影偏好，本文设计并实现了一种基于物品协同过滤算法的大学生最喜爱电影推荐系统。该系统充分考虑了大学生的观影行为特征，运用物品协同过滤算法挖掘电影间的潜在关联，为用户提供精准的个性化电影推荐。本文详细阐述了推荐系统的框架设计、算法原理、实现过程及评估方法，并通过实际数据集进行实验验证。结果表明，该系统能够有效提高推荐准确率，满足大学生个性化观影需求，具有一定的实用价值和推广意义。

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：~~

简介：根据《节约能源法》、《民用建筑节能条例》的规定,为促进我省建筑节能技术、材料和产品的推广应用,经各地建筑节能主管部门推荐,省住房和城乡建设厅组织专家评审及公示,共13项产品入选《广东省建筑节能技术产品推荐目录》（第三批）,现予以发布。