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：摘 要: 这个世界到处充满了爱，父母之爱，儿女之爱，男女之爱，兄弟姐妹之爱，友人之爱，对事物，对国家之爱。为了解开爱这种特殊现象的谜团，开启思路，鼓励更多的人加入爱的研究，该文作者通过长期的观察，调研和深刻思考，对爱的定义，属性，特点，发射方式，起源及动机，研究重点，爱的当前及未来应用进行了构想。大部分构想受科技水平的局限，并没有足够的论据证明。本文结论在于初步探索爱并与读者深化共识，欢迎联系作者探讨，后续针对构想作者将展开更广泛的调研和研究，请关注作者后续研究论文。

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：数智赋能时代，为贯彻以客户服务为核心的价值理念，创新银行客户服务模式势在必行。推荐技术根据多样化的客户需求定制相应的服务策略被广泛应用于各行各业。文章通过对推荐系统逻辑框架、工作流程与模型演化的分析研究，对银行推荐系统的各功能模块进行设计，助力银行提供更加个性化的服务。

简介：摘要：

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：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

简介：【摘要】：随着互联网技术的飞速发展，每天产生海量有价值的考研信息，如何挖掘出有意义的数据推荐给考研学子是具有重要意义的课题。本文设计与实现一个基于Spark的智能考研推荐系统，依据学生个人信息和历史数据，运用ALS协同过滤算法对考研信息进行分析，实现个性化推荐目标。该系统为考生提供了精准的推荐服务，个性化推荐效果良好。

简介：摘 要

简介：摘要：在信息爆炸的时代，大数据技术与智能推荐系统的结合，正在以前所未有的方式改变着用户获取信息和消费体验的方式。本文将深入探讨如何设计与实现一个基于大数据的智能推荐系统，挖掘数据背后的用户行为模式，以提供更精准、更个性化的推荐服务。

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。