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：协同过滤挖掘是利用具有相似喜好的读者或相似的物品来实现相关推荐的信息挖掘。通过深入挖掘图书馆书籍借阅中记录的信息，提出了一个基于用户协同过滤技术的图书推荐系统的设计与实现方案。实验结果表明该系统具有较为准确的预测功能，对图书推荐工作具有较好的参考价值。

简介：

简介：为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.0864,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.8929,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。

简介：为了解决网络由于宽带拥堵、内容冗长等引起信息资源的共享水平与共享效率下降的问题,设计了一种基于播存网络环境下的UCL（UniformContentLocator）协同过滤推荐方法。采用播存网络利用＂一点对无限点＂物理广播式方法,对共享信息资源进行分发,能够有效地解决这一问题。通过研究结果分析可知,相比于传统的方法,此种推荐方法不但推荐精度比较高,同时还能够为新的UCL赋予较高的推荐优先级,并且为UCL的时效性与热度提供重要保障。因此,更适合应用在播存网络环境下的UCL的推荐。

简介：本文阐述了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法，分析这两种推荐算法的优缺点，提出一种基于这两种推荐方法的个性化推荐算法，能同时拥有协同过滤推荐算法和给予内容推荐算法的优点，又能一定程度的避免基于内容或协同过滤推荐算法各自的缺点。将本推荐算法应用到用户在线学习资源系统中，更适合在实际推荐系统中应用。

简介：云计算的出现,有效地解决大数据时代的数据冗余、处理速度慢、空间不足等难题,满足信息化社会快速发展的数据需求。首先简介云计算,大数据,几种经典的推荐算法和个性化推荐。然后把云平台与推荐系统的推荐引擎结合起来,利用协同过滤算法结合MapReduce框架模式进行计算,分别基于共同好友和共同兴趣对一个微博大数据集进行处理并得出推荐结果,给用户推荐潜在关注者和关键字,并对实验结果进行分析得出结论,验证云计算能有效并且快速处理大数据,提高计算机大规模数据计算处理能力。

简介：利用CRM数据的特殊性,将协同过滤运用到交叉销售中,期望挖掘更高质量的销售机会,提高其成功率,降低企业销售成本,更大幅度提高企业效益以及客户忠诚度。实验结果表明取得了良好效果。

简介：摘要协同过滤技术的核心思想是用户会倾向于利用具有相似意向的用户群的产品，在智能搜索引擎中起着重要作用。协同过滤推荐系统使用统计技术搜索目标用户的若干最近邻居，然后根据最近邻居对项目的评分预测目标用户对项目的评分，产生对应的推荐列表。本文针对智能搜索引擎重的协同过滤技术进行分析和设计，提出协同过滤分析的推荐方法和相关算法。

简介：摘要：数据过滤是指将信息参量传递给固定用户，并后续处理的完整执行流程。相较于一般的数据库系统，配置信息过滤行为的操作系统同时具备结构化与半结构化的处理能力，可在准确接收文本信息的同时，直接执行数据存储的职能，从而大大节省信息参量传输耗时。从宏观角度分析，数据过滤是将混合信息中滤除无效信息，作为数据文件纠正的末尾处理环节，可在检查信息一致性的同时，实现整理缺失值与无效值参量。一般来说，过滤后的信息参量可直接进入数据仓库，以供信息系统主机的直接调取与利用。

简介：随着网络技术和信息技术的不断发展，网络中的信息资源大量增长，如何在海量的信息资源中找到用户需要的信息成为一大研究热点，智能推荐技术为此问题提供了便捷手段。本文概述了智能推荐系统组成，重点介绍了几种智能推荐算法及其优缺点，最后对该领域的发展方向进行了展望。

简介：目的:探讨盐酸乙胺丁醇片含量测定中使用不同过滤方法对测定结果的影响.方法:采用全玻璃砂芯滤器过滤可排除滤纸对主药的吸附.结果:方法平均回收率为99.0%,RSD为0.17%.结论:本法准确,可靠.

简介：摘要：在现代化的今天，我们的周围被数量众多的数据所环绕，如何从这些数据中得到自己想要的内容成为了不可逃避的话题。由于数据量每天都在大量增加，继续使用传统的推荐系统来进行数据的推荐已经不在适合，可能会出现推荐不准确、数据处理速度过慢等情况，导致用户无法准确的得到自己想要的结果。针对以上情况,本实验使用Hadoop框架,利用Hadoop分布式计算的特点并行处理大量数据,提高运行的效率[1]。并采用均值漂移聚类算法对数据集进行处理，解决矩阵稀疏性的问题,使推荐精度提高。 

简介：摘要目的初步筛选去除血浆组分Ⅱ溶解液中IgA效果最佳的pH条件和滤膜载量。方法以不同pH组分Ⅱ溶解液进行过滤，比较浊度、IgA含量、分子大小分布、纯度。结果pH7.25～7.90，滤膜载量300～400 L/m2时，组分Ⅱ溶解液经滤膜组合过滤后滤液浊度下降45.8%～60.5%、IgA含量下降68%～80%、分子大小分布为100%、纯度为100%。结论组分Ⅱ溶解液在pH7.25～7.90，载量≤400 L/m2条件下，经滤膜过滤后不仅能有效去除IgA，而且其他质量指标保持不变，可为规模化生产工艺改进提供参考。

简介：摘 要：随着网络行业的迅速发展，用户们每日都必须面临海量的信息，因此怎样在数量繁多的各种信息中甄选出有价值的信息内容就成为了网络服务行业的一项关键工作。为克服信息过载问题，人们提供了多个方法，而其中技术最为成熟、目前使用情况最为普遍的，便是个性化推送系统。推荐系统通过分析用户历史信息，总结出用户的兴趣特征，进而预测用户对未看到过的东西的偏好。个性化推荐体系历经了二十余年的发展，在学术上已涌现出了大量的成果，而本文则通过对有关文献的深入研究，旨在对跨域推荐算法的理论发展及其应用做一个总结，希望能够帮助大家更好的理解跨域推荐算法。

简介：摘要：在现代化的今天，我们的周围被数量众多的数据所环绕，如何从这些数据中得到自己想要的内容成为了不可逃避的话题。由于数据量每天都在大量增加，继续使用传统的推荐系统来进行数据的推荐已经不在适合，可能会出现推荐不准确、数据处理速度过慢等情况，导致用户无法准确的得到自己想要的结果。针对以上情况，本实验使用Hadoop框架，利用Hadoop分布式计算的特点并行处理大量数据，提高运行的效率。并采用均值漂移聚类算法对数据集进行处理，解决矩阵稀疏性的问题，使推荐精度提高。

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：摘要进入大数据时代以来，个性化推荐算法一直备受关注，不仅解决了信息过载的问题，而且从海量数据中挖掘很多有用的信息。当下，用不同的方法对用户的兴趣进行挖掘，通过对当前个性化推荐算法中用户兴趣偏好的文献进行归类分析，并提出其不足之处与改进的方向，为后续个性化推荐算法的研究提供理论参考。

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。