个性化推荐系统的文献

学生选修课程系统课程设计参考文献

学生选修课程系统课程设计参考文献学生选修课程系统在大学教育中起到了至关重要的作用，因此对于该系统的设计和实施需要参考相关的文献和研究成果。

以下是一些关于学生选修课程系统设计的参考文献：1. 'Design and Implementation of a Student Elective Course Selection System' (学生选修课程选择系统的设计与实现) - 该文献介绍了一个基于Web的学生选修课程选择系统的设计和实施方法。

通过该系统，学生可以根据自己的兴趣和目标，灵活选择适合自己的选修课程，提高学习效果。

2. 'A Study on the Optimization of University Elective Course System' (大学选修课程系统优化研究) - 该研究针对现有大学选修课程系统存在的问题，提出了一种优化方案。

通过对学生的选修课程需求进行分析和预测，结合课程资源和学生数量等限制条件，建立了一种优化模型，以提高选修课程系统的效率和满意度。

3. 'Design of Student Course Selection System based on Data Mining Technology' (基于数据挖掘技术的学生选课系统设计) - 该研究利用数据挖掘技术，分析学生的历史选课数据和个人特征，构建了一个个性化的学生选修课程推荐系统。

通过挖掘学生的兴趣和学习能力等信息，为每个学生提供个性化的选修课程推荐，提高选课的准确性和满意度。

4. 'Design and Implementation of a Mobile Elective Course Selection System' (移动选修课程选择系统的设计与实现) - 该文献介绍了一个基于移动设备的选修课程选择系统的设计和实施方法。

通过手机应用程序，学生可以随时随地查询和选择自己感兴趣的选修课程，提高选课的便捷性和灵活性。

个性化新闻推荐系统中的“过滤气泡”研究

的变化，发现用户视野不仅未受到窄化，而且出现了被扩展的趋势，即人们对于新闻推荐系统所产生的“过滤
气泡”问题可能过于夸大了。
关键词过滤气泡；新闻；推荐系统；用户视野
中图分类号 G2
文献标识码 A
文章编号 2096-0360（2021）05-0030-03
DOI:10.16604/ki.issn2096-0360.2021.05.009
I
Entrop = −∑ω(v,Ti ) ln(ω(v,Ti ))
i =1
其中，I 为 LDA 所划分的所有主题的个数。
2 实证研究
本研究选取平台 DeskDrop 产生的新闻数据集，包含对 2 000 个用户为期一年的取样（2016.3— 2017.2），且清晰记录了所浏览文章的项目特征（如文章原始 URL、标题、内容）、项目上下文特征（用户浏览时间、点赞分享等行为）。 2.1 数据预处理
2021年第5期 NEW MEDIA RESEARCH
个性化新闻推荐系统中的 “过滤气泡”研究
潘旭伟，王瑞奇
摘要随着推荐系统的广泛使用，人们对其产生的负面影响愈发关注，其中一个便是“过滤气泡问题”，这在
新闻传播领域也受到很大关注。通过设计实证研究方案，借助三分图和 LDA 算法探究真实新闻平台下用户视野
3 “过滤气泡”的测量
为按照时间顺序观测所有用户熵和基尼系数的变化，需要将每个用户的浏览记录进行分块处理，以月为单位，计算每个月内用户的基尼系数和熵，并统计所有用户的指标值。图 3 和图 4 分别展示了不同月份下基尼系数和熵的分布图。首先，我们统计了 1013 个用户初始（首月）、中间时期（7 月和 11 月）和最终时期基尼多样性和熵多样性的密度分布。我们发现在初期用户指标普遍较小，而随着时间推移，指标值分布开始出现出一种分化的趋势：即部分用户更小，而部分用户更大，这一现象在基尼系数指标下反应为尾部突起越加明显，而在熵指标下表现更明显，从形状上由原来的近似倒 U 形逐渐变为近似 M 形。

基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究[Word文档]

基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究关键字：基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究本文为Word文档，感谢你的关注！摘要：文章基于VAM模型，将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度，提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设，采用实证调研的方法对假设进行了检验。

结果表明：功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿，安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面，感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。

关键词：感知价值;采纳意愿;VAM模型;移动个性化推荐一、引言学者们关于用户互联网产品或服务接受意愿和使用行为的研究经常采用Davis等提出的TAM模型（Technology Adoption Model），或者在TAM模型的基础上增加一些影响用户态度和行为的因素形成扩展的TAM模型。

但是，有研究表明TAM模型在研究用户自愿购物方面的解释力度不高（朱阁等，2010）。

移动互联网的使用者扮演着用户和消费者的双重角色，对移动互联网的使用费用由自己承担，是否接受具有自愿性。

移动个性化推荐作为移动商务发展的重要产物，是电子商务网站向移动用户推荐商品或服务信息的主要手段，这些信息能否引起用户态度和行为主要取决于用户对推荐信息的价值感知（Sabiote et al.，2012）。

本文从感知价值相关理论出发，基于Kim等提出的VAM模型（Value-based Adoption Model），将用户对移动个性化推荐的价值感知分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度，试图从收益和损失两个方面来分析影响用户移动个性化推荐感知价值的因素，并测量后者对其采纳意愿的作用路径。

二、相关理论综述1. VAM模型。

VAM模型是Kim等（2007）基于价值最大化视角，针对用户关于移动互联网（M-Internet）的接受态度而构建的模型。

基于大数据的个性化推荐系统设计与实现

基于大数据的个性化推荐系统设计与实现第一章引言
1.1 背景
1.2 目的和意义
1.3 文章结构
第二章个性化推荐系统概述
2.1 个性化推荐系统定义
2.2 个性化推荐系统分类
2.3 个性化推荐系统工作原理
第三章大数据在个性化推荐系统中的应用
3.1 大数据技术概述
3.2 大数据在个性化推荐系统中的应用
3.3 大数据对个性化推荐系统性能的改进
第四章个性化推荐系统设计与实现
4.1 数据收集与处理
4.1.1 用户行为数据收集
4.1.2 数据预处理
4.2 推荐算法选择与实现
4.2.1 基于协同过滤的推荐算法4.2.2 基于内容过滤的推荐算法4.2.3 混合推荐算法
4.3 系统架构设计
4.3.1 数据存储与管理
4.3.2 推荐模型构建与更新
4.3.3 推荐结果呈现与交互
4.4 系统实现流程
4.5 系统评估与性能优化
第五章实验与结果分析
5.1 实验环境介绍
5.2 实验设计
5.2.1 数据集选择
5.2.2 实验指标设定
5.3 实验结果分析
5.4 结果讨论与对比
第六章结论与展望
6.1 结论总结
6.2 工作不足与展望
参考文献
注：由于1200字篇幅有限，以上仅是一个大致的章节内容安排，具体内容可以根据实际情况展开，包括相关理论、技术原理、算法选取和实验结果分析等方面进行展开。

一种个性化新闻推荐系统的设计与实现的开题报告

一种个性化新闻推荐系统的设计与实现的开题报告一、选题背景随着互联网技术的不断发展，我们越来越依赖于互联网来获取新闻。

然而，传统的新闻推送方式往往不能很好地满足用户的需求，因为每个用户的兴趣爱好、知识背景和阅读习惯都是不同的。

因此，构建一种个性化的新闻推荐系统变得越来越重要。

二、选题意义个性化新闻推荐系统是一种基于用户个性化需求的新闻推荐系统，利用机器学习、数据挖掘等技术，对用户行为和偏好进行分析，并根据用户兴趣和需求，推送符合用户口味的新闻。

这种推荐系统可以提高用户的体验和满意度，也可以增加新闻网站的用户粘性和收益。

三、研究内容本研究旨在设计并实现一种基于用户兴趣和行为的个性化新闻推荐系统。

主要研究内容包括：1. 对用户行为和兴趣进行建模，分析用户的兴趣偏好。

2. 构建一个能够动态调整权重的推荐算法，对用户的兴趣进行精准推荐。

3. 设计一个用户界面，让用户能够根据自己的兴趣标签，自定义和管理推荐。

四、研究方法本研究主要采用以下方法：1. 数据采集：利用爬虫技术从多个新闻网站抓取数据，并构建一个新闻数据集。

2. 数据清洗和特征选择：对数据集进行清洗和处理，并根据用户行为和兴趣选择相关特征。

3. 建模和算法设计：根据用户行为和兴趣构建模型，设计一个基于机器学习和协同过滤的推荐算法。

4. 系统设计和实现：设计一个用户友好的界面，建立一个基于Web 的个性化新闻推荐系统。

五、预期成果本研究预期达到以下成果：1. 构建一个基于用户兴趣和行为的个性化新闻推荐系统，并实现其主要功能。

2. 评估和比较不同推荐算法的效果和性能，并选择一个最优算法。

3. 实现一个能够通过用户反馈和评价，自动调整推荐算法的权重的系统。

4. 实现一个基于Web的用户界面，并设计并实现交互效果优良的特点。

六、可行性分析本研究在技术上是可行的。

各类推荐算法包括机器学习、协同过滤等广泛应用，同时，用户界面设计的经验也已经发展成熟。

但是，研究中需要解决数据规模和数据质量的问题，同时需要充分考虑用户的隐私保护。

电子商务B2C文献综述

电子商务B2C文献综述引言在当代社会中，电子商务已经成为了一种重要的商业模式。

B2C电子商务，即企业对消费者的电子商务，是电子商务领域的一个重要分支。

本文将对电子商务B2C的相关文献进行综述，分析其发展趋势、优势和挑战，并对未来的研究方向进行讨论。

电子商务B2C的发展趋势随着互联网技术的发展和普及，电子商务B2C 呈现出了蓬勃的发展态势。

消费者可以方便地在网上浏览和购买商品，企业也可以通过在线渠道直接向消费者销售产品。

以下是电子商务B2C的一些发展趋势：移动设备的普及随着智能手机和平板电脑的普及，越来越多的消费者开始使用移动设备进行网上购物。

这就要求企业开发移动应用程序和响应式网站，以提供适合移动设备的用户体验。

社交媒体的影响社交媒体平台如微博、微信和Facebook等已经成为了人们日常生活和交流的一部分。

许多企业通过社交媒体平台进行广告和宣传，吸引消费者访问其电子商务网站。

个性化推荐系统个性化推荐系统可以根据用户的兴趣和偏好，向其推荐相关的产品。

这种个性化推荐可以提升用户的购物体验，同时也可以增加企业的销售额。

电子商务B2C的优势相比传统的实体店铺销售模式，电子商务B2C具有以下几个优势：降低运营成本传统的实体店铺需要支付租金、人工和仓储等额外费用，而电子商务B2C可以通过在线渠道直接向消费者销售产品，减少中间环节的成本。

拓展销售渠道通过电子商务B2C，企业可以突破地域限制，将产品销售到全国甚至全球。

这样可以扩大企业的市场份额，增加销售额。

提升用户体验电子商务B2C可以提供方便快捷的购物体验，消费者可以随时随地浏览和购买产品。

同时，个性化推荐和用户评价等功能也可以提升用户的购物满意度。

电子商务B2C的挑战虽然电子商务B2C有着许多优势，但也面临着一些挑战：网络安全问题随着电子商务B2C的发展，网络安全问题也日益突出。

企业需要投入大量资源来保护消费者的个人信息和交易安全，以防止黑客攻击和数据泄露。

网络购物中个性化推荐系统对消费者的影响研究

网络购物中个性化推荐系统对消费者的影响研究
钟美芳;何风琴
【期刊名称】《时代经贸》
【年(卷),期】2024(21)4
【摘要】个性化推荐系统是指电商平台收集消费者的历史行为数据,通过这些数据向客户推荐个性化的商品,并且在数据基础上模拟销售人员帮助客户完成购买的过程,以此来提升消费者的购物体验。

但是也有消费者对个性化推荐系统表示怀疑和抵触,更有甚者直接拒绝个性化推荐系统的服务。

本文通过对相关文献进行梳理与总结后,使用问卷调查法收集数据并分析网购平台个性化推荐系统对消费者的影响,找出影响消费者购买意愿的因素,并尝试总结个性化推荐系统服务过程中存在的问题,通过分析问题原因并提出对策建议,以期提升个性化推荐服务的推荐质量和消费者满意度。

【总页数】4页(P42-45)
【作者】钟美芳;何风琴
【作者单位】江西经济管理干部学院
【正文语种】中文
【中图分类】F713
【相关文献】
1.个性化推荐系统对移动电子商务消费者购买决策的影响力及其应用策略
2.个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究
3.网络购物环境对消费者网络购物意愿影
响研究4.个性化推荐对消费者网络购物购买意愿的影响研究5.购物网站的个性化推荐对网络购物体验影响的实证研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

个性化推荐系统研究方法综述

个性化推荐系统研究方法综述作者：余江龙宋腾飞汪德超李海龙马正忠
来源：《电脑知识与技术》2024年第10期
摘要：文章首先介紹了推荐系统的基本概念，其次详细探讨了包括基于内容的、基于协同过滤的（用户和物品）、基于矩阵分解以及基于深度学习来处理大数据的几种主要推荐算法。

然后还讨论了推荐系统面临的主要挑战，如冷启动问题、数据稀疏性、多样性与新颖性，以及隐私和安全性；在评估推荐系统方面，介绍了各种评估指标。

最后，总结推荐系统的未来趋
势，如跨模态推荐、强化学习应用，以及社交网络数据的整合，这些趋势预示着未来的推荐系统将更加智能、多样化和高效。

关键词：推荐系统；个性化推荐；面临挑战；评价指标；未来发展趋势；应用研究
中图分类号：TP301 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2024）10-0046-04。

信息管理与信息系统专业优秀毕业论文范本基于大数据的用户行为分析与个性化推荐系统研究

信息管理与信息系统专业优秀毕业论文范本基于大数据的用户行为分析与个性化推荐系统研究随着大数据时代的到来，信息管理与信息系统专业的毕业论文也逐渐与时俱进。

本文旨在通过基于大数据的用户行为分析与个性化推荐系统进行研究，为该专业的学生提供一个优秀的毕业论文范本。

第一部分：引言随着互联网的发展，大数据技术逐渐成为了当今社会信息管理与信息系统领域的热点之一。

大数据的出现给用户行为分析与个性化推荐系统带来了巨大的机遇和挑战。

因此，本文将围绕这一主题展开研究。

第二部分：大数据和用户行为分析2.1 大数据的定义和特点在这一部分，我们将对大数据进行定义和特点的介绍。

大数据是指以传统数据处理工具处理困难为特征的数据集合。

与传统的结构化数据不同，大数据具有体量大、速度快、种类多样等特点。

2.2 用户行为分析的意义和方法用户行为分析是通过收集和分析用户在使用产品或服务过程中的数据，从而了解用户的行为和喜好，进而做出相应的决策。

本文将介绍用户行为分析的意义和常用的分析方法。

第三部分：个性化推荐系统3.1 个性化推荐系统的定义和分类个性化推荐系统是根据用户的兴趣和习惯，向其提供符合个人喜好的内容或产品。

本文将对个性化推荐系统的定义和分类进行详细阐述，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐等。

3.2 个性化推荐系统的实现技术在这一部分，我们将介绍个性化推荐系统的实现技术，包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法等。

同时，本文还会引入大数据技术在个性化推荐系统中的应用。

第四部分：基于大数据的用户行为分析与个性化推荐系统研究4.1 数据预处理与特征提取大数据对用户行为分析与个性化推荐系统提出了更高的要求。

在这一部分，我们将介绍数据预处理和特征提取的方法，以确保分析结果的准确性。

4.2 用户行为分析模型的构建基于大数据的用户行为分析需要建立相应的模型来分析用户的行为。

本文将探讨不同的用户行为分析模型，并对其进行评估和比较。

4.3 基于大数据的个性化推荐系统设计与实现最后，本文将设计和实现一个基于大数据的个性化推荐系统，以满足用户个性化需求。

大数据环境下个性化推荐功能的应用

174数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 概述随着互联网络的无线普及以及移动终端设备的广泛使用，每个人手持一台终端设备来借助互联网的信息共享特性来享受各种服务的互联网时代已经来临。

在互联网时代，谁拥有了流量，可谓将成为互联网科技中的翘楚，当前，我国各种互联网企业层出不穷，借助抖音、微信等互联网APP 以及各种电子商务网站的企业，通过互联网引流来为自己的企业增加更多的业务机会，也为其他企业提供了广告宣传的新渠道。

互联网时代，单纯地依靠互联网流量已经不能满足当前用户的需求，如果单纯以依靠互联网流浪通过无差异化地开展广告宣传、信息推送等，势必会引起用户的反感而致使自己的推广、宣传的效果不理想。

以电子商务行业为例，各种电子商务APP 除了提供基本的电商服务之外，还会以广告宣传、信息推动的方式来为使用人推荐各种商品，期望带来更大的经济收益。

但是，大水漫灌式的宣传往往会引起用户的反感情绪，尤其是在当前互联网时代爆炸量信息的影响下，无差异化广告推广更是会适得其反，所以互联网内企业亟需一种针对性的推荐方案在互联网产品中实现并应用，从而提高广告宣传、信息推送的针对性，实现个性化服务。

随着大数据技术的出现，以用户日常行为数据为基础的个性化推荐算法也不断出现，各个互联网产品在对用户日常操作行为进行记录，配合用户个性选择来有针对性地开展信息推送和广告宣传，不仅能够用户的兴趣爱好、推广习惯和当前需求，而且还可以增加互联网产品或电子商务网站的经济营收，对于当前互联网时代用户个人应对海量信息提供了一种更加优化的解决方案。

2 个性化推荐功能的关键功能个性化推荐功能，主要是依托于当前平台或系统的业务需求，为用户提供针对性的信息服务，以符合用户的信息接收习惯、满足当前的商品需求等。

以互联网社交媒体为例，很多社交媒体都是免费为用户提供社交服务，而为其他企业提供收费广告服务，很多用户对于自己不感兴趣的广告往往会持有排斥态度，而个性化推荐功能则可以让系统根据用户在系统中的日常行为或关键数据等进行针对性的广告宣传，从而满足用户的需求。

开题报告范文基于机器学习的个性化推荐系统设计与优化

开题报告范文基于机器学习的个性化推荐系统设计与优化开题报告范文一、研究背景与意义随着互联网的迅速发展，人们对信息获取的需求日益增长。

然而，信息过载的问题也逐渐显现，使得用户面临着大量冗杂的信息。

如何根据用户的兴趣和需求准确地推荐个性化的内容，成为了当前互联网领域亟待解决的问题。

个性化推荐系统作为解决上述问题的有效手段，通过机器学习技术可以从庞大的信息中挖掘出用户感兴趣的内容，并将其推荐给用户。

这不仅可以提高用户的满意度和忠诚度，还可以为企业带来更好的收益。

因此，研究和设计基于机器学习的个性化推荐系统具有重要的理论和实际意义。

二、研究目标与内容本研究的主要目标是设计和优化基于机器学习的个性化推荐系统，以提高推荐的准确性和用户满意度。

为实现此目标，本研究将从以下几个方面展开研究：1. 数据收集与预处理：收集和处理用户行为数据、用户画像数据以及内容特征数据。

通过对数据的处理和分析，构建用户兴趣模型和内容特征模型。

2. 特征工程与特征选择：根据用户行为数据和内容特征数据，提取并选择影响推荐结果的关键特征。

通过特征工程和特征选择，提高推荐系统的准确性和效率。

3. 机器学习算法的选择与优化：选择适合个性化推荐任务的机器学习算法，并对其进行针对性的优化。

通过模型训练和参数调优，提高推荐算法的精度和稳定性。

4. 推荐系统的评价与优化：设计合理的评价指标，对推荐系统进行全面的评估。

根据评估结果，对系统进行优化和改进，不断提升推荐效果。

三、研究方法与步骤本研究将采用如下方法和步骤来设计和优化基于机器学习的个性化推荐系统：1. 数据收集和预处理：通过合作伙伴平台获取用户行为数据和内容特征数据。

对数据进行清洗、去噪并进行特征提取，构建用户兴趣模型和内容特征模型。

2. 特征工程与特征选择：结合用户行为数据和内容特征数据，提取具有代表性和区分度的特征，并进行特征选择以减少维度和冗余信息。

3. 机器学习算法的选择与优化：根据推荐任务的特点和需求，选择适合的机器学习算法，并对其进行参数调优和模型训练，以提高系统的准确性和推荐效果。

基于知识图谱的航海信息个性化推荐应用研究

基于知识图谱的航海信息个性化推荐应用研究
崔明月;白晓勇;王清哲
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2024(46)4
【摘要】随着大数据及人工智能的发展,知识图谱以超强关系表达能力、交互探索式分析方式、智能性知识逻辑体系、高速数据调取速度等突出特点在个性化推荐系统中逐步推广应用。

本文对基于知识图谱的航海信息个性化推荐系统进行研究,结合船长和船员在航海作业时界面浏览、操控频率等习惯性操作,综合分析航海知识图谱构建技术、航海信息元关联技术、个性化推荐挖掘技术,搭建基于动态热力圈的船流量、基于地理位置的热点航海信息、基于进出港操纵下泊位信息分级、基于位置信息库的船舶动态迁徙的专题推荐功能,实现海上-港内-船上全流程航海信息的“一站式获取、按需推送”个性化推荐服务,极大精简了航海作业流程,提升航海作业信息综合应用的智能化水平。

【总页数】6页(P152-157)
【作者】崔明月;白晓勇;王清哲
【作者单位】中船航海科技有限责任公司
【正文语种】中文
【中图分类】U675.8
【相关文献】
1.基于知识图谱和信息融合的个性化推荐算法
2.基于知识图谱的我国高校图书馆个性化推荐研究综述
3.基于知识图谱的个性化推荐系统构建
4.基于知识图谱的高校创新创业资源个性化推荐方法
5.基于知识图谱嵌入的旅游电子商务个性化推荐
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个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。

同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。

个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。

准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。

在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。

本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。

二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。

1995年3月，卡内基梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。

同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会（IJCAI）上提出了个性化导航智能体Letizia。

基于知识图谱的个性化推荐系统构建

2022年 3月 March 2022Digital Technology &Application 第40卷第3期Vol.40 No.3数字技术与应用中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)03-0152-03DOI:10.19695/12-1369.2022.03.48基于知识图谱的个性化推荐系统构建徐海文1 谭台哲1,21.广东工业大学计算机学院；2.河源市湾区数字经济技术创新中心在以往的推荐系统模型中，大多是通过协同过滤算法实现的，所以会存在冷启动和数据稀疏性等问题，从而导致推荐质量不高。

一般的解决办法就是通过加入一些附加的语义信息来提升推荐的精度。

而知识图谱中就包含了大量的语义内容，可以在推荐系统中引入知识图谱作为附加信息。

因此，本文提出了基于知识图谱的个性化推荐系统构建。

在推荐模型中加入知识图谱，可以很好的增强推荐的准确性。

随着不同平台的数据量以前所未有的速度增长，人们充分享受到了获得信息的便利。

但是，与此同时人们也面临着一些问题，比如在如此冗杂的数据中寻找信息时，如何快速、准确、高效地定位目标，如何屏蔽垃圾信息，为用户呈现出有用的结果等。

虽然搜索引擎能够解决掉一些问题，但是对于一些用户，他们在浏览网页的时候，没有明确目标，只是随便看看。

如果网站不能提供给用户更有兴趣的内容，那么就很难留住用户。

因此，通过互联网技术，为用户实时的推荐一些合适感兴趣的内容，成为了当下研究的热点。

大数据时代，推荐系统在很多领域都有应用，并且取得了不错的成绩，尤其是在电商领域。

但也面临着许多的挑战，传统的推荐算法，利用了用户与用户之间，物品与物品之间内在少量的信息，从而导致了推荐精度下降，并且难以逾越这些瓶颈。

推荐系统还存在冷启动和数据稀疏性等问题，一般的方法是通过引入一些语义内容作为附加信息，就可以很好的提升推荐的质量[1]。

知识图谱就是一种语义关系图，可以作为推荐系统的辅助内容。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

个性化新闻推荐技术研究

个性化新闻推荐技术研究
胡箐妍
【期刊名称】《中国传媒科技》
【年(卷),期】2022()7
【摘要】随着互联网特别是移动互联网技术的飞速发展,用户可以浏览海量的新闻信息,但伴随丰富的新闻同时而来的还有信息过载问题。

个性化新闻推荐系统应运而生,在合适的时间为用户推荐合适的新闻文章,帮助每个用户快速找到自己感兴趣的新闻。

本文首先介绍了个性化新闻推荐技术的研究现状,然后分析了常用的四种方法,最后总结了常用数据集、评价指标和存在的难点问题。

【总页数】4页(P137-139)
【作者】胡箐妍
【作者单位】河南日报报业集团
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.算法推荐的"信息茧房"效应及反思r——以"今日头条"个性化新闻推荐为例
2.浅析新闻客户端个性化新闻推荐的利与弊\r——以今日头条为例
3.个性化新闻推荐技术对新闻传播的影响——以今日头条为例
4.融合情境感知的移动图书馆个性化推荐技术研究
5.个性化新闻推荐技术研究综述
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个性化图书推荐系统研究

其中 Ti 表示文本 i 的特
征向量，T1，i表示文本 1 的第 i 个特征词对应的权重。四图书推荐当用户浏览网页时，我们可以根据用户历史的浏览记录，计
算出用户的可能的兴趣爱好，并把用户的图书浏览记录利用特征抽取技术抽取成特征向量，然后和网络图书相比较，通过计算图书之间的文本相似度，把最相似的前 5 本图书推荐给用户。至此，我们的图书推荐系统构建完毕。图书推荐系统流程图如下图。
河南科技
2013.NO.05 Journal of Henan
Science
and
Technology
电子信息与计算机科学
个性化图书推荐系统研究
李春秋 1，2 （1.合肥工业大学，安徽合肥 230002；2.安徽商贸职业技术学院，安徽芜湖 241002）摘要：随着互联网技术的飞速发展，网络信息资源越来越多，人们通过利用传统的搜索引擎很难获取自己感兴趣的资源，如何快速的获取用户感兴趣图书信息，成为当前急需解决的问题，本文采用基于内容的个性化推荐技术，对用户浏览的图书进行特征提取，并通过相似度计算，把用户最可能感兴趣的图书资源推荐给用户。关键词：文本预处理；图书；推荐系统中图分类号：G252 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2013）09-0002-01
毋庸置疑，一个好的推荐系统一定要有好的推荐技术作为支撑，但是除此之外，如何获取大量的、准确的用户信息也是十分重要的。准确的用户信息对于提高推荐系统的准确性有着很重要的意义。因此，如何获得有效的、准确的用户信息就成为一个优秀的推荐系统的首要问题。只有获得准确的、有效的用户信息并结合一个好的推荐技术才能为用户最佳推荐。
一用户数据获取获得用户信息有两种方法：一种是显示获取，一种是隐式获取；其中第一种方式获取用户信息是目前最常用的一种方法。显示获取就是通过用户注册信息和用户对网络资源的显示评分来获取用户可能感兴趣的信息特征。隐式获取就是以 web 数据挖掘、人工智能等技术辅助获取用户浏览网页的相关信息。通过用户浏览记录提取用户的兴趣和爱好，并将用户的偏好转化为结构化数据并存储在数据库中。信息获取过程，用户无需参与，能够获取很多用户兴趣偏好的反馈信息。但是隐式获取用户信息，由于没有用户的主动参与，所以存在很多随机性和不确定性。豆瓣是中国最富盛名的评论和社交网站，上面有大量用户的读书行为数据。对于一个用户来讲，其有关读书的行为数据包括已读、浏览等类型，一旦某本图书出现在已读、浏览两者之一的列表中，我们就认为用户对这本书感兴趣，我们的目的就是获取用户这样的行为数据，并利用这样的数据来衡量推荐系统的质量。我们利用网络爬虫从豆瓣上抓取用户以及该用户的读书记录，并将结果保存到数据库当中。二图书文本预处理当前，在处理文本信息的过程中，一般情况下，选取词作为文本的特征项表现要优于选择词组或者字。因此，本文选择使用词作为文本的特征项。我们首先将小说文本分成词，由这些词组成向量元素来表示文本。但是，我们使用中文分词器切分词条时，经常含有大量的单个独立字，这些独立字不仅携带信息量较少，而且对文本分类的准确性和处理效率产生极大影响。因此，我们在进行文本分词时，首先要过滤单个独立字。此外，一些数学符号以及英文字符对文本分类贡献极小，可以忽略。最后，需要过滤掉纯英文词条。经过上述预处理过程，可以有效地降低文本词条向量的维数。提高文本特征向量的中文纯度。图书文本预处理实现过程如图 1。图书文本预处理后，就可以把表示为相应的特征向量，假设我们通过特征抽取技术抽取到的特征词个数为 M，第 i 个特征词表示为 Ti，那么一本图书文本表示为：{WT1，WT2，…，WTM}，其中 WTi 表示特征词的权重。权重计算通常采用 TF-IDF 方法。三图书文本相似度计算本文采用向量空间模型来计算图书之间的相似性。向量空间模型(VSM)是由 Salton 等人于上个世纪 60 年代提出的，目前

基于人工智能的电商个性化推荐系统研发

基于人工智能的电商个性化推荐系统研发第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状分析 (4)1.3 研究目标与内容 (4)1.4 研究方法与技术路线 (4)第2章个性化推荐系统概述 (5)2.1 推荐系统基本概念 (5)2.2 个性化推荐系统的类型与架构 (5)2.2.1 类型 (5)2.2.2 架构 (5)2.3 个性化推荐算法概述 (6)2.4 个性化推荐系统的发展趋势 (6)第3章电商领域个性化推荐需求分析 (6)3.1 电商平台业务特点 (6)3.2 电商用户行为分析 (7)3.3 个性化推荐在电商领域的应用 (7)3.4 电商个性化推荐系统面临的问题与挑战 (8)第4章人工智能技术基础 (8)4.1 机器学习基本概念与方法 (8)4.1.1 基本概念 (8)4.1.2 常用算法 (8)4.2 深度学习基本概念与方法 (9)4.2.1 基本概念 (9)4.2.2 常用网络结构 (9)4.3 数据挖掘与知识发觉 (9)4.3.1 数据挖掘 (9)4.3.2 知识发觉 (9)4.4 自然语言处理技术 (9)4.4.1 词向量 (9)4.4.2 词性标注 (9)4.4.3 句法分析 (9)4.4.4 语义理解 (10)第5章电商数据预处理 (10)5.1 数据采集与清洗 (10)5.1.1 数据采集 (10)5.1.2 数据清洗 (10)5.2 数据存储与管理 (10)5.2.1 数据存储 (10)5.2.2 数据管理 (10)5.3 数据预处理技术 (11)5.3.1 数据规范化 (11)5.3.3 数据降维 (11)5.4 特征工程 (11)5.4.1 特征提取 (11)5.4.2 特征选择 (11)5.4.3 特征转换 (11)第6章个性化推荐算法设计与实现 (11)6.1 基于内容的推荐算法 (11)6.1.1 特征提取 (11)6.1.2 用户偏好建模 (12)6.1.3 推荐算法实现 (12)6.2 协同过滤推荐算法 (12)6.2.1 用户协同过滤 (12)6.2.2 项目协同过滤 (12)6.2.3 推荐算法实现 (12)6.3 深度学习推荐算法 (12)6.3.1 神经协同过滤 (12)6.3.2 序列推荐 (12)6.3.3 推荐算法实现 (13)6.4 混合推荐算法 (13)6.4.1 加权混合 (13)6.4.2 切换混合 (13)6.4.3 层次混合 (13)6.4.4 推荐算法实现 (13)第7章个性化推荐系统评估与优化 (13)7.1 推荐系统评估指标与方法 (13)7.1.1 评估指标 (13)7.1.2 评估方法 (13)7.2 冷启动问题解决方案 (14)7.2.1 用户冷启动 (14)7.2.2 物品冷启动 (14)7.3 算法优化策略 (14)7.3.1 模型融合 (14)7.3.2 特征工程 (14)7.3.3 模型正则化 (14)7.4 系统功能优化 (14)7.4.1 算法优化 (14)7.4.2 数据处理优化 (14)7.4.3 系统架构优化 (15)第8章个性化推荐系统在电商领域的应用案例 (15)8.1 电商平台个性化推荐系统架构 (15)8.1.1 数据采集 (15)8.1.2 数据处理 (15)8.1.3 特征工程 (15)8.1.5 推荐结果展示 (15)8.1.6 评估反馈 (15)8.2 个性化推荐系统在电商营销中的应用 (15)8.2.1 个性化广告 (15)8.2.2 个性化促销活动 (16)8.2.3 个性化导购 (16)8.3 个性化推荐系统在用户留存与转化中的应用 (16)8.3.1 提高用户活跃度 (16)8.3.2 提高用户满意度 (16)8.3.3 促进用户转化 (16)8.4 个性化推荐系统在供应链管理中的应用 (16)8.4.1 库存管理 (16)8.4.2 销售预测 (16)8.4.3 供应商选择 (16)8.4.4 市场趋势分析 (16)第9章个性化推荐系统与用户隐私保护 (16)9.1 用户隐私保护的挑战与问题 (16)9.2 隐私保护技术概述 (17)9.3 个性化推荐系统中的隐私保护策略 (17)9.4 法律法规与伦理道德约束 (17)第10章个性化推荐系统未来发展趋势与展望 (18)10.1 人工智能技术发展趋势 (18)10.2 个性化推荐系统在电商领域的发展趋势 (18)10.3 跨领域推荐与多模态推荐 (18)10.4 智能化、自适应推荐系统的研究与应用前景 (18)第1章引言1.1 研究背景与意义互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为人们日常生活的重要组成部分。

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题目，基于大数据的个性化推荐系统研究。

一、研究背景与意义。

随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，人们在日常生活中接触到的信息和服务越来越丰富多样。

然而，随之而来的问题是信息过载和选择困难，用户往往面临着海量的信息和服务，却不知道如何选择和利用。

因此，个性化推荐系统应运而生，它可以根据用户的兴趣和行为习惯，为用户提供个性化的信息和服务，从而提高用户体验和满意度。

目前，个性化推荐系统已经在各个领域得到了广泛的应用，比如电子商务、社交网络、新闻媒体等。

然而，现有的个性化推荐系统还存在着一些问题，比如推荐结果的准确性不高、推荐内容的多样性不足等。

因此，如何通过大数据技术来改进个性化推荐系统，提高推荐的准确性和多样性，成为了当前研究的热点和难点问题。

二、研究内容和目标。

本研究旨在基于大数据技术，对个性化推荐系统进行深入研究和探索，主要包括以下内容：1. 分析个性化推荐系统的发展现状和存在的问题，总结目前主流的推荐算法和技术。

2. 基于大数据技术，构建个性化推荐系统的数据模型，包括用户行为数据、商品信息数据等。

3. 提出一种基于深度学习的个性化推荐算法，利用大数据技术对用户的行为和兴趣进行深度挖掘，从而提高推荐的准确性和多样性。

4. 设计并实现一个基于大数据的个性化推荐系统原型，通过实验验证新算法的有效性和性能。

本研究的最终目标是提出一种基于大数据技术的个性化推荐系统解决方案，为用户提供更加准确和多样化的个性化推荐服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。

三、研究方法和技术路线。

本研究将采用深度学习、数据挖掘、大数据处理等技术，通过对用户行为数据和商品信息数据的分析和挖掘，构建用户兴趣模型和商品相似度模型，从而实现个性化推荐系统的优化。

具体的技术路线包括：1. 收集和清洗用户行为数据和商品信息数据，构建个性化推荐系统的数据集。

2. 基于深度学习技术，设计并实现个性化推荐算法模型，包括用户兴趣模型和商品相似度模型。