推荐系统的多样性研究 PPT
【全版】生物的多样性演示文稿推荐PPT
生物多样性受威胁现状
人类进入工业化时代时，只8.5亿人，与地球 上差不多已达到最大多样化的其他生命共同拥有地 球，今天，人口增长的速度极快，而生物多样性则 锐减。生物多样性的降低主要表现在以下几个方 面：
一、世界物种数量急剧减少
自从40亿年前地球出现生命以来，绝灭已成为生命过程的必然 事实，从那时至今，曾经生存过几十亿个物种，而绝大部分都灭绝了。 今后100年内，地球上30～70％的植物将消失。过去的灭绝都是自然 过程所致， 而今天人类毫无疑问地是物种灭绝的主要原因。
森林在哭泣！！！
云南热带雨林每年以50万亩速度消失
热带雨林破坏的结果
全世界有50﹪的生物都是在热带雨林中生活的， 但人类却以每秒大约一个足球场那么大的面积破坏 热带雨林。而且，还有树木生长的速度永远比不上 人类破坏的速度，也就是说：以后世界上的树木会 越来越少这种行为会危害到每一个在地球上的生物
1、栖息地的丧失和片段化 2、掠夺式的过度利用 3、环境污染 4、外来物种的大量引进或侵入
热带雨林的大量砍伐，
造成物种栖息地的丧失
疾病之苦（如，调节气候、洪水和病虫害）。
疾病之苦（如，调节气候、洪水和病虫害）。
美丽的热带园林景观 生物多样性衰减的原因是多方面的，有自然过程、人为因素、
野生生物种类繁多，人类对它们已经做过比较充分研究的只是极少数，大量野
过度利用造成生物资源的退化
野生生物一旦减少了，生态系统
生生物的使用价值目前还不清楚。
（湖泊中“大个子”鱼减少；
“生物入侵”是指某种生物从外地自然传入或人为引种后成为野生状态，并对本地生态系统造成一定危害的现象。
“生物入侵”是指某种生物从外地自然传入或人为引种后成为野生状态，并对本地生态系统造成一定危害的现象。
人教版初中生物八年级上册--6.2-认识生物的多样性-课件--(共36张PPT)
A.鱼类 B.被子植物 C.鸟类 D.裸子植物
3、生物种类的多样性实质是指(A )
A.基因的多样性 B.生态系统的多样性
C.DNA的多样性 D.染色体的多样
4、地球环境中最具生物多样性的地区是（B）。
A.沙漠 B.热带雨林 C.大草原 D.农田
同学们！再见
9 、成功不是将来才有的，而是从决定去做的那一刻起，持续累积而成。 15 、伤痛使你更坚强，眼泪使你更勇敢，心碎使你更明智。感谢过去，带给我们一个更好的未来。 17 、许多人缺少的不是美，而是自信的气质，记住：自信本身就是一种美。有了积极的心态就容易成功。 17 、我常常告诉自己，受委屈时泪水要往肚子里咽，泪水是流给自己的，不是流给别人看的。 4 、别人看到的是鞋，自己感受到的是脚，切莫贪图了鞋的华贵，而委屈了自己的脚。 2 、我穷，但是我有尊严。我胖，但是我有目标。坦然面对一切。 6 、勤劳是财富的源泉，成功没有捷径，只有努力，加油! 18 、勤劳致富，用双手建设富饶家乡，创造美好未来。 4 、谁说我不行，萤光都可以照亮一个人的行程。 4 、人生舞台的大幕随时都可能拉开，关键是你愿意表演，还是选择躲避。 1 、我们总是把陌生人给的一些小恩小惠当做是大恩大德，却把身边那些死心塌地对你好的人当做理所当然。
保护生物的多样性是我们每一个人的责任
总结思考
请想一想，生物种类的多样性、基因的多 样性、生态环境的多样性三者之间是什么 样的关系？
1、以下各项中不是表示生物多样性的是（ c ）
A.基因的多样性
B.生态系统的多样性
C.生物数量的多样性 D.生物种类的多样性
2、我国哪一类生物的种类在世界上的占有的百分
生物种类的多样性
生物的多样性 基因的多样性
《生态系统多样性》课件
水文特征
河流、湖泊、水库等地表水体以 及地下水都对生态系统多样性产 生影响，水体的流动性和水质的 清澈度等特征都直接影响到水生
生物的生存和繁衍。
人为因素
资源开发
人类对自然资源的开发利用，如采矿、伐木、农业开发等 ，都会对生态系统多样性造成影响。这些活动可能会破坏 生态环境，导致生物栖息地的丧失。
城市化进程
02
生态系统多样性的构成
物种多样性
1 2 3
物种多样性
指不同物种在生态系统中的丰富程度和分布情况 。
物种多样性对生态平衡的影响
物种多样性是维持生态系统稳定和平衡的关键因 素，不同物种之间相互制约、相互依存，形成了 一个复杂的生态网。
物种多样性的价值
物种多样性具有很高的生态、经济、文化和科学 价值，是人类生存和发展的重要基础。
公众参与与教育
公众参与
通过建立志愿者组织、开展社区活动等方式，鼓励和支持公众参 与生态系统多样性的保护与恢复工作。
教育培训
开展生态系统多样性相关知识的宣传教育活动，提高公众对生态 系统多样性的认识和保护意识。
媒体宣传
利用媒体平台宣传生态系统多样性的重要性，报道相关活动和成 果，增强社会关注度和参与度。
《生态系统多样性》 ppt课件
contents
目录
• 引言 • 生态系统多样性的构成 • 生态系统多样性的影响因素 • 生态系统多样性的保护与恢复 • 生态系统多样性的未来展望
01
引言
什么是生态系统多样性？
生态系统多样性是指生物圈内不同生态系统、生态过程和生 物种类的多样性和复杂性。它包括不同生态系统类型，如森 林、草原、湖泊、河流等，以及这些生态系统内部复杂的生 物互动和生态过程。
市场营销中的个性化推荐系统研究
市场营销中的个性化推荐系统研究个性化推荐系统是近年来市场营销领域中备受关注的研究方向。
它能够根据用户的个性化需求和偏好，智能地向用户推荐相关产品或服务，提升用户体验和购买转化率。
本文将探讨市场营销中个性化推荐系统的研究现状、原理及应用，并展望其未来的发展方向。
一、个性化推荐系统概述个性化推荐系统利用用户的历史行为数据，通过数据挖掘和机器学习算法，分析用户的兴趣、偏好和社交关系，将用户与相关的产品或服务进行匹配，并以个性化的方式呈现给用户。
个性化推荐系统已经广泛应用于电子商务、社交媒体、音乐、电影等领域，极大地方便了用户的选择和购买过程。
二、个性化推荐系统的研究现状目前，个性化推荐系统的研究可以分为离线推荐和在线推荐两个阶段。
离线推荐主要集中在数据的预处理、特征提取和模型训练等步骤，旨在构建准确且可解释的推荐模型。
在线推荐则是根据用户的实时行为，通过实时的数据分析和模型更新，提供个性化推荐结果。
在个性化推荐系统的研究中，协同过滤是一种经典的推荐算法。
该算法通过挖掘用户之间的共同兴趣，推荐给用户其邻居或类似用户喜欢的产品。
此外，基于内容的推荐算法采用物品特征或标签信息，根据用户历史行为以及物品特征之间的关系，实现个性化推荐。
混合推荐算法则结合了协同过滤和基于内容的推荐算法，以提高推荐的准确性和多样性。
三、个性化推荐系统的原理个性化推荐系统的实现依赖于大量的用户行为数据和相应的推荐算法。
系统通常包括以下几个主要步骤：1. 数据收集：个性化推荐系统需要收集用户的历史行为数据，包括点击记录、购买记录等，以构建用户画像和提取用户兴趣特征。
2. 数据预处理：对收集到的用户行为数据进行清洗和处理，去除异常值和噪声，为后续的模型训练做好准备。
3. 特征提取：从用户行为数据中提取有用的特征，用于训练推荐模型。
特征可以包括用户的地理位置、年龄、性别等个人信息，以及用户与物品之间的关系、用户行为序列等。
4. 模型训练：根据收集到的用户行为数据和提取的特征，运用机器学习算法构建推荐模型，并对模型进行训练和优化。
5生态系统多样性-PPT课件
5.4 世界主要生态系统类型
1.
城市生物多样性保护行动今天才被广泛
接受的原因：
2. 城市废墟数量的增加；
3. 环境保护理论的迅速发展；
4. 对城市生态科学的认可和日益普及；
5. 众多有关保护野生生物/自然/环境的组织、俱 乐部和协会的建立；
6. 部分城市管理部门责任心的加强。
5.4 世界主要生态系统类型
5.4 世界主要生态系统类型
5.4.7.1 淡水湿地 1) 水藓泥炭地：气候潮湿地区的泥炭湿地； 2) 沼泽泥炭地：能够产生泥炭； 3) 林沼：指土壤被水浸泡或淹没了的森林湿地
，没有泥炭的富集； 4) 草沼：草本植物的沼泽或泥潭； 5) 冲积平原：由于河水或湖水的泛滥而遭受周
期性洪水的湿地； 6) 湖泊：开放性的水体
2) 沿海海洋生态系统：指由潮区上界开始，涵 盖大陆架、大陆斜坡以及大陆隆直怕那部分 海域；
3) 红树林生态系统：红树林的植物分为特有种 和非特有种，红树林的结构并不都是均一的 。
5.4 世界主要生态系统类型
1.5.4.8 农业生态系统 2. 指在一定区域内，人类精心挑选的特殊作 物替代了自然植被的地区。 3. 农业生态系统的人工性和生物多样性的变 化程度取决于人类干扰的强度。 4. 农业生态系统中的生物多样性极低，但系 统中仍有杂草、野生植物、寄生微生物、害虫以 及土壤生物等。
素：干旱、火烧以及大型和小型有蹄类食草动物 的取食。
5.4 世界主要生态系统类型
草原的类型 1) 天然草原：在乔木的进化受到土壤和气候因
素掏以及经历了野生草食动物长期取食的地 区中发育形成。 2) 半天然草原：植物为非播种型，但物种组成 和周转受到人类活动的强烈影响。 3) 人工草场：植被是人类播种的产物，强烈地 受到人类的影响。
人工智能与大数据ppt模板
通过分析大数据，快速筛选出 潜在药物，加速药物研发进程，
降低研发成本。
1. 人工智能辅助诊断 2. 大数据预测疾病
3. 个性化医疗 4. 药物研发
5. 智能医疗机器人
利用深度学习模型分析医疗影 像，提高诊断准确性，降低漏 诊率。
利用大数据技术分析患者个人 基因组数据，制定针对性的治 疗方案，提高治疗效果。
2. 医疗领域
大数据和AI在疾病诊断、 基因研究和药物研发方 面助力医疗服务，提升
医疗资源的利用率。
5. 零售领域
大数据和AI在精准营销、 个性化推荐、库存管理 和供应链优化等方面助 力零售企业实现数字化
转型。
3. 交通领域
AI和大数据在智能交通 系统、自动驾驶汽车和 公共交通调度等方面提 供高效、安全的交通解
决方案。
6. 环境保护
AI和大数据在环境监测、 气候变化预测和污染防 治等方面为环境保护提
供有力支持。
林单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简 意赅的阐述观点。
汇报人姓名
汇报日期
能化升级。
3. 大数据驱动的人工智能
1
1. 数据驱动的算法：通过收集并分析海
量数据，人工智能算法可以学习数据模
式，从而实现预测和决策。
2
2. 数据质量和效率：大数据技术提高了
数据收集、清洗和存储的效率，优化了
算法模型的质量。
3
3. 人工智能与大数据的互补：大数据提
供了更丰富、全面的信息，使得人工智
2. 数据存储与管理
分布式存储系统
01
在右侧编辑区输入内容
数据仓库与数据湖
02
在右侧编辑区输入内容
3. 数据处理与分析
认识生物多样性PPT课件
你认为这与基因多样性有
就会使子代出现遗传性 疾病。因此，种内的基
关系吗？
因多样性，对物种的延
续有着重要意义。
基因多样性的减少会带来危害吗？
数据报告
我国已知种数 世界已知种数 百分比/%
哺乳动物
581
4342
13.39
鸟类
1244
8730
14.25
爬行类
376
6300
5.97
两栖类
284
4010
7.08
•
7、学习文学而懒于记诵是不成的，特别是诗。一个高中文科的学生，与其囫囵吞枣或走马观花地读十部诗集，不如仔仔细细地背诵三百首诗。——朱自清
•
8、一般青年的任务，尤其是共产主义青年团及其他一切组织的任务，可以用一句话来表示，就是要学习。——列宁
•
9、学习和研究好比爬梯子，要一步一步地往上爬，企图一脚跨上四五步，平地登天，那就必须会摔跤了。——华罗庚
建立自然保护区
武 夷 山 自 然 保 护 区
扎 龙 自 然 保 护 区
卧
扬
龙
子
自
鳄
然
自
保
然
护
保
区
护
区
环境保护的法律法规
第二章 野生动物保护 第八条 国家保护野生动物及其生存环境禁止任何单位 和个人非法猎捕或者破坏
第三章 野生动物管理 第二十条 在自然保护区、禁猎区和禁猎期内禁止猎捕 和其他妨碍野生动物生息繁衍的活动
•
3、学和行本来是有联系着的，学了必须要想，想通了就要行，要在行的当中才能看出自己是否真正学到了手。否则读书虽多，只是成为一座死书库。——谢觉哉
•
4、教学必须从学习者已有的经验开始。——杜威
推荐系统中的多样性与个性化研究
推荐系统中的多样性与个性化研究推荐系统在现代社会发挥着越来越重要的作用，其作用主要是帮助用户筛选、推荐符合其兴趣爱好的信息或产品。
基于用户在历史上的行为和偏好，推荐系统能够将可供选择的信息进行排序和推荐，从而提高用户的满意度和忠诚度。
但是在推荐系统的设计中，如何平衡多样性和个性化是一个重要的问题。
一、推荐系统中的多样性在推荐系统中，多样性指的是推荐结果多样化程度的评估。
通俗的说，就是推荐系统所推荐的结果是否具有差异化，避免过分倾向于某些特定类型的结果。
推荐系统中的多样性较高，可以有效地向用户推荐更多样、更丰富的信息，有助于提高用户的体验和发掘用户的新的偏好。
同时，在推荐系统中，多样性还有助于解决长尾问题，将较为冷门的信息也纳入推荐的范围之中，增加了信息和产品的曝光度。
1、算法层面的实现多样性的算法实现受限于数据传统侧重单一、大量的标准，为了保证推荐的准确性和效率，推荐系统通常采用相似度或者聚类这些常见的算法来完成推荐的任务。
忽视了单纯根据相似度或者聚类算法得出的推荐结果可能存在过分倾向于某些特定类型的结果的情况，因此，探索如何保证推荐结果的多样性成为设计推荐系统的一个重要课题。
其中，研究人员提出的解决方法比较多样，包括基于召回的多样性、基于排序的多样性和基于后处理的多样性等。
其中基于后处理的多样性最为常见。
主要是在算法模型推荐结果之后，使用附加的限制策略对结果进行过滤，剔除相似度较高或者相关性较强的结果，从而提高推荐的多样性。
2、与个性化的冲突性问题多样性和个性化是相互矛盾的两个目标，多样性可以提高用户的探索意愿，个性化可以为用户提供更符合其需求的服务。
了解用户完全喜好和需求是不现实的，而在保证个性化的同时，系统所推荐的结果应该有所不同，这样才能保证推荐系统的功能得到更好的发挥。
二、推荐系统中的个性化个性化在推荐系统中是一个重要的目标，其核心就是要为每个用户量身定制其偏好，提高推荐结果的准确性。
数据驱动的内容推荐系统研究
数据驱动的内容推荐系统研究在当今数字化的时代，信息呈爆炸式增长，人们面临着信息过载的问题。
如何从海量的数据中筛选出用户感兴趣的内容，成为了一个重要的挑战。
数据驱动的内容推荐系统应运而生，它通过对用户行为数据的分析和挖掘，为用户提供个性化的内容推荐，极大地提高了用户获取信息的效率和满意度。
一、内容推荐系统的发展历程内容推荐系统的发展可以追溯到上世纪 90 年代，早期的推荐系统主要基于协同过滤算法。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的内容推荐给目标用户。
这种方法简单直观，但存在冷启动、数据稀疏等问题。
随着技术的不断发展，基于内容的推荐算法逐渐兴起。
基于内容的推荐算法通过分析内容的特征和用户的兴趣偏好，为用户推荐与他们过去喜欢的内容相似的新内容。
这种方法能够有效地解决冷启动问题，但对于内容的特征提取和表示要求较高。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度神经网络在内容推荐系统中得到了广泛的应用。
深度神经网络能够自动学习内容的特征表示，提高推荐的准确性和个性化程度。
同时，结合多种推荐算法的混合推荐系统也成为了研究的热点，通过融合不同算法的优势，进一步提高推荐效果。
二、数据驱动的内容推荐系统的工作原理数据驱动的内容推荐系统主要包括数据收集、数据预处理、模型训练和推荐生成四个环节。
数据收集是推荐系统的基础，系统需要收集用户的各种行为数据，如浏览记录、收藏、点赞、评论等，以及内容的相关数据，如标题、描述、标签、类别等。
数据预处理是对收集到的数据进行清洗、转换和归一化等操作，去除噪声和异常值，将数据转换为适合模型输入的格式。
模型训练是推荐系统的核心环节，通过使用机器学习或深度学习算法，对预处理后的数据进行训练，学习用户的兴趣模型和内容的特征表示。
推荐生成是根据训练好的模型，为用户生成个性化的推荐列表。
推荐系统会根据用户的实时行为和兴趣变化，动态地调整推荐结果。
推荐系统研究综述
推荐系统研究综述推荐系统是一种信息过滤技术，通过分析用户的历史行为数据，为用户提供个性化的推荐信息。
随着互联网的快速发展，推荐系统成为了电商、社交媒体、新闻媒体等领域不可或缺的一部分。
本文将对推荐系统的研究进行综述，主要包括推荐系统的概述、推荐算法以及评价指标等内容。
推荐系统主要分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两种类型。
基于内容的推荐系统通过分析用户的历史行为数据，将用户对不同内容的偏好进行建模，从而为用户提供个性化的推荐。
协同过滤推荐系统则是通过分析用户与其他用户之间的行为关系，将相似用户之间的行为转化为推荐结果。
还有基于混合模型的推荐系统，结合了基于内容和协同过滤的优势，提供更加准确的推荐结果。
在推荐算法方面，常用的算法包括基于相似度的算法、基于关联规则的算法、基于隐语义模型的算法等。
基于相似度的算法通过计算用户之间的相似度，将相似用户之间的偏好关系转化为推荐结果。
基于关联规则的算法则是通过挖掘用户行为之间的关联规则，发现用户喜欢的商品之间的关联性。
基于隐语义模型的算法则是通过降维将用户行为数据映射到一个隐含的空间中，提取用户的兴趣特征，为用户推荐相关内容。
评价指标是评价推荐系统性能的重要标准。
常用的评价指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。
准确率指的是推荐系统推荐的物品中用户真正感兴趣的比例。
召回率指的是推荐系统能够从所有感兴趣的物品中找出的比例。
覆盖率指的是推荐系统能够给用户推荐的物品占所有可推荐物品的比例。
多样性指的是推荐系统能够为用户提供多样化的推荐物品。
目前，推荐系统的研究还面临一些挑战。
首先是数据稀疏性问题，由于用户行为数据的稀疏性，推荐系统往往难以准确预测用户的兴趣。
其次是冷启动问题，当一个用户没有足够的行为数据时，推荐系统难以为其提供个性化的推荐。
最后是可解释性问题，由于推荐算法往往是基于机器学习和深度学习技术，难以直观解释为什么给用户推荐这些内容。
人教版生物八年级上册课件-第二章认识生物的多样性(43张ppt)
知识能力全
知识点一 生物多样性的内涵
1.(2020独家原创试题)《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(简称COP15)将 于2020年10月中下旬在云南昆明举行,生物多样性不包括 ( ) A.品种多样性 B.生物种类多样性 C.基因多样性 D.生态系统多样性 答案 A 生物多样性是指生物种类的多样性、基因的多样性和生态系统的多样 性。
4.“多个物种,一个星球,一个未来”,其中“多个物种”具体是指 ( )
A.物种的多样性
B.基因的多样性
C.蛋白质的多样性 D.生态系统的多样性
答案 A 生物的多样性包括生物种类(物种)的多样性、基因的多样性、生态系 统的多样性三个方面的内容,“多个物种,一个星球,一个未来”中“多个物种”具 体指的是生物种类的多样性,即物种的多样性。
11.(2020吉林长春汽车经济技术开发区期末,5,★☆☆)有“裸子植物的故乡”美称
的国家是 ( )
A.中国
B.法国
C.俄罗斯 D.美国
答案 C 中国裸子植物资源十分丰富,居全世界的首位,因此,中国素有“裸子植 物的故乡”的美称。
例2 (2019山西太原中考)2019年中国北京世界园艺博览会汇集了1 200多种植物,
这些形态各异的植物直接体现了 ( )
A.基因的多样性
B.生物种类的多样性C.生态系 Nhomakorabea的多样性 D.植物经济价值的多样性
解析 生物种类的多样性是指一定区域内生物种类(包括动物、植物、微生物)的 丰富性。2019年中国北京世界园艺博览会汇集了1 200多种植物,这些形态各异的 植物直接体现了生物种类的多样性。
3.(2020辽宁辽阳九中期中)据调查辽阳地区的野生动物有两栖类2目5科9种,爬行 类3目4科14种,鸟类15目43科181种,兽类6目12科28种。这直观体现了辽阳地区 () A.生态系统的多样性 B.生活环境的多样性 C.生物种类的多样性 D.基因的多样性 答案 C 生物种类的多样性是指一定区域内生物种类(包括动物、植物、微生 物)的丰富性,辽阳地区的野生动物有两栖类2目5科9种,爬行类3目4科14种,鸟类15 目43科181种,兽类6目12科28种,直观体现了生物多样性中的生物种类的多样性。
《生物多样性》教案设计ppt
遗传变异可以由多种因素引起，包括基因突变、基因重组 和染色体变异等。其中，基因突变是最常见的遗传变异形 式，可以发生在任何时候和任何部位。
要点二
后果
遗传变异可以为物种带来适应环境变化的能力，促进物种 的进化和发展。同时，遗传变异也可能导致一些不良后果 ，如遗传疾病、生物入侵等。
遗传多样性保护策略与实践案例
课程目标
明确本课程的学习目标，如掌握 生物多样性的概念、理解生物多 样性的重要性、了解保护生物多 样性的措施等。
学习任务
布置相关的学习任务，如阅读教 材、收集资料、小组讨论等，以 帮助学生更好地理解和掌握课程 内容。
02
生物多样性基础知识
生物分类体系与分类方法
生物分类体系
介绍生物分类的体系，包括门、纲、目、科、属、种等分类单位，以及生物分类 的方法和依据。
生物多样性保护意义与措施
生物多样性保护意义
介绍保护生物多样性的意义，包括维 护生态平衡、保持生态系统的稳定性 和可持续性、保护濒危物种等。
生物多样性保护措施
介绍保护生物多样性的措施，包括就 地保护、迁地保护、加强法律法规建 设、提高公众意识等。同时，也需要 针对不同地区和不同物种的实际情况 ，采取相应的保护措施。
性和有效性。
04
物种多样性及其保护
物种多样性概念及特点
物种多样性概念
物种多样性是指地球上动物、植物、微生物等生物种类的丰富程度。
物种多样性的特点
物种多样性具有区域性和历史性特点，不同地区和不同历史时期生物种类数量和分布存在差异。
物种灭绝原因及后果
物种灭绝原因
物种灭绝的原因主要包括生境丧失、过度捕猎或捕捞、环境污染、外来物种入侵等。
生物分类方法
生物的多样性及其保护PPT课件
性
高经济价值的野生生物，有几十种
特
农作物及家养动物起源于我国。
点 ４、生态系统多样。海洋、沼泽、江
河、湖泊、高山、平原、沙漠等各
式各样的生态系统为各种生物提供
了必要的生存环境。
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
国
两种灭绝，其它物种更难统计。而
生
且有加速趋势。
物
多 基因多样性减少：许多物种的野生类型
样
数量严重减少，濒临灭绝。有些只
性
剩圈养类型，近亲繁殖严重。
面
临 的 威 胁
生态系统多样性破坏：许多河湾、湖泊 湿地改造成农田。森林贮量骤减、 草原退化、沙漠化严重……
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
我 国
１、物种丰富。我国是世界上野生生物 物种最丰富的国家之一。
生 ２、特有和古老的物种多。许多稀有古
物 老的物种都能在我国找到。
多
样 ３、经济物种丰富。我国有许多具有很
病原体侵入机体，消弱机体防御机能 ，破坏 机体内 环境的 相对稳 定性， 且在一 定部位 生长繁 殖，引 起不同 程度的 病理生 理过程
青海湖鸟岛自然保护区——保护斑头 雁、棕头鸥等鸟类及它们的生存环境。
就地保护最有效的办法是建立自然保护 区。我国现已建立3000多个自然保护区，其 中有16个加入到“世界生物圈保护区网”中。
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其中，Rt-1是R的上一次推 荐， R/Rt-1={x∈R|x∉ Rt-1} 。 SSD 值越小，推荐列表的 时序多样性越好。
如何提高推荐系统的多样性？
部分学者采用
二次优化 二次优化方法
信息物理方法
社会化网络方法
LOREM IPSUM DOLOR
优先—中心点方法对候选推荐列表中的项目进行聚类，给定一个推 荐候选项目集I。该候选集可以分为K个子集，每个子集都拥有一个中心 点。 如果rep(i)是Ik中的一个项目，其得分大于或等于项目i的得分，且
rep(i)与i的距离非常接近
(∀j∈Ik(j≠i), dist(I, j)＜dist(I, rep(i)))，将由多个 rep(i)组成的项目集 称为Ik的优先－中心点。在此基础上，有效提高了推荐列表的多样性。
也就是找到函数y* ，使其满足以下公式。
LOREM IPSUM DOLOR
• 推荐解释告诉用户他们为什么会被推荐某个项目， 是一个很好的增加系统可信度的方法。 • 在基于项目的推荐系统中，项目i被推荐给用户u的解 释可以定义为: • Expl(u，i)={i'∈I|ItemSim(i,i’)＞0＆i'∈Items(u)} • 在基于用户的推荐系统中，其解释可以定义为: • Expl(u，i)={u’∈U|UserSim(u,u’)＞0＆i∈Items(ui)} • 如果推荐解释是多样的，那么推荐结果也是多样的， 通过推荐那些系统排名较高且推荐解释多样性距离较长 的项目可以实现推荐结果精确性和多样性之间的平衡。
如何度量推荐系统的多样性？
推荐系统多样性的主要度量指标： ILS( intra-list similarity) 海明距离( Hamming distance) 平均度( mean self-information) SSD( self-system diversity) 集中指数( concentration index) 覆盖率( coverage)
推荐系统的多样性研究
LOREM IPSUM DOLOR
简介
基于用户行为的协同过滤算法研究
基于用户行为影响力的协同过滤算法
用户行为相似性度量方法
基于用户行为习惯的协同过滤算法 提高推荐多样性的协同过滤算法
目录
引言 推荐系统的多样性研究 总结与展望
引言
准确性
多样性
新颖性
覆盖率 ……
推荐系统
LOREM IPSUM
ILS主要指针对单个用 户，一般来说，ILS值越大， 推荐列表多样性效果越差。
其中，i 和j 是推荐列表中 的项目，k 是推荐项目 的个数。
LOREM IPSUM DOLOR
用户i和j的推荐列表的海明 距离为:
其中，L为推荐列表的长度，Qij 为系统推荐给用户i和j的两个推 荐列表中相同产品的个数。推 荐列表的多样性就是Hij的平均 值，其越大，多样性程度越高。
时间感知方法
来研究推荐系统的多样性，取得了一定的进展。
二次优化方法采用启发式的策略对传统推荐 方法得到的候选推荐列表进行优化，这些策略主 要有:
主题多样性
目标函数优化
后向过滤法
推荐解释多样性
优先—中心点方法 二次排序法 用户模型分割
前向过滤法
LOREM IPSUM DOLOR
图1 长尾模型
什么是推荐系统的多样性？
推荐系统中，多样性主要包括：
个体多样性 总体多样性 时序多样性
LOREM IPSUM DOLOR
个体多样性从单个用户的角度来度量推荐的多样性，主要考察系统 能够找到用户喜欢的冷门项目的能力。
总体多样性主要强调针对不同用户的推荐应尽可能地不同。
时序多样性是指用户兴趣的动态进化或者用户情境的变时。与过去 的推荐相比，新的推荐体现出多样性，
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平均度主要考察推荐系统推荐新颖项目的能力。给定一个项目α， 一个随机选择的用户已经收藏它的概率为kα/u，其度就是 Iα=Log2(u/kα)。这样，就可以得到Top-N个项目的平均度。一般来说， 平均度越高，系统越趋向于推荐流行的产品，推荐多样性越差。
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主题多样性算法对协同过滤算法产生的推荐列表进行优化，得到多 样性程度较好的推荐列表。 在推荐邻居不变的情况下，扩大推荐列表项目候选集，然后考察候
选集中项目之间的多样性，推选多样性较好的N个项目作为最终的推荐
项目。
推荐系统的多样性问题可以被看成是求解两个分别反 映偏好相似性和项目多样性的目标函数所构成的共同最 优问题。假设C={c1,…,cM}是候选集，R是C的子集，可以 用一个M维指标向量y来表示。如果ci∈Ｒ，则yi = 1; 否则， yi=0。D是一个M×M的距离矩阵，其元素为d(ci, cj)，p是 R中项目的个数。R的多样性可以表示为一个二次式:
fs表示项目集中的平均两两相似性。
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基于用户的协同过滤方法假设在过去拥有相似偏好的用户在未来也 拥有相似的兴趣偏好。但是，由于一些流行物品的影响，这种推荐方法 也存在着局限性。为此，有学者使用用户相似性幂律调节。 给定一个用户相似性模型S=(sjk)U×U，使用一个幂函数
tjk=αsβjk(1≤j，k≤U)去调整矩阵中的每一个元素，从而可以得到一个
新的用户相似性矩阵T=(tjk)U×U。其中，α和β分别是幂函数的规模因 子和指数。
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在上述介绍的二次优化方法中，用户模型分割、用户相似性幂律调
节方法属于前向过滤方法，也就是先对用户需求模型或用户相似性矩阵 进行调整，再利用传统的推荐算法得到推荐结果; 主题多样性、目标函 数优化、推荐解释多样性、优先－中心点方法和二次排序法属于后向过 滤方法，也就是先利用传统的推荐算法得到候选推荐列表，再利用相关 方法对结果进行过滤。
使用基于项目流行程度的排序方法和参数排 序方法对候选推荐列表进行二次排序，提高推荐 结果的总体多样性。基于项目流行Fra bibliotek度的排序方法：
参数排序方法使用参数 TR 去平衡推荐结果的 精确性和多样性：
用户模型分割利用用户兴趣模型中局部之间 的相似性，将模型分割成很多具有相似项目的 M 个聚类 ，让推荐候选集与每一个聚类进行匹 配，增加了推荐结果的多样性。