基于云计算的短视频媒体资源个性化推送方法

为提高短视频媒体资源推送的匹配度,提出基于云计算的短视频媒体资源个性化推送方法。设计基于Hadoop的短视频媒体资源个性化推送框架,以采集的信息为基础,采用隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)模型按主题分类短视频类型,并通过基于注意力机制的卷积神经网络模型识别精彩瞬间短视频主题;短视频媒体资源推荐模块根据用户的历史短视频浏览行为,确定用户对未浏览短视频的兴趣值,根据其值大小生成推荐列表,通过数据展示层将推送结果呈现给用户。实验结果表明:该方法可实现用户感兴趣主题短视频媒体资源的个性化推送,当各弹幕文本提取的最佳主题数量为2、推荐列表长度为3时,推送效果最突出;该方法能提高短视频媒体资源个性化推送的性能,推送的内容更加符合用户的兴趣度。

基于优化模糊遗传算法的地理信息个性化推送方法

通过优化和改进模糊遗传算法,提出一种用户乐意接受的个性化信息推送模式。该方法可根据用户所处位置、生活行为和兴趣爱好、社会潮流等,主动向用户推送信息,实现针对用户的个性化信息推送服务。实验结果表明,该方法能够提高信息推送的准确性,减少网络资源的占用,弥补信息搜索功能的不足。

基于近邻传播聚类的电商商品信息个性化推送研究

引言.在当今数字化时代的电商环境中,向用户提供个性化的商品信息推送成为关键任务。近邻传播聚类是一种先进的数据聚类方法,可以有效地对用户和商品信息进行分类,实现精准的个性化推送。近邻传播聚类是一种基于数据相似性的聚类算法,能够在海量数据中发掘出数据的内在结构,为电商商品信息个性化推送提供有力支持。为了更好地应用近邻传播聚类算法进行电商商品信息个性化推送,本文开发了一种基于近邻传播聚类的电商商品信息个性化推送系统[1]。

基于近邻传播聚类的多源异构数据信息个性化推送方法

在处理多源异构数据、大规模数据时,传统的推送方法倾向于根据整体数据趋势和热门程度进行推送,未能根据具体数据特征和用户行为进行细致区分,因此推送内容可能过于泛泛,缺乏针对性。为此,提出一种基于近邻传播聚类的多源异构数据信息个性化推送方法。使用网络爬虫技术,获取用户在网络上的信息浏览行为数据,对这些数据进行分析,构建用户偏好模型。为了提升数据质量,采用空间滤波法对多源异构数据信息进行去噪处理。通过对数据进行标准化处理,消除数据的多源异构特性,使其具有可比性。在此基础上,运用主成分分析法进一步提取多源异构数据信息的核心特征。利用邻近传播聚类算法,对数据特征和用户偏好进行聚类分析,将具有相似性的数据或用户偏好归为一类。基于这些聚类结果,实现个性化的内容推送。经过实验验证,所设计的信息推送方法展现出极高的适配度和点击率,均超过95%。这一成果充分证明了所提出的方法能够实现对多源异构数据信息的个性化精准推送,为用户提供更加精准、贴心的信息服务。

基于算法的个性化信息推送服务

随着信息处理、存储与传输技术的发展,以及信息生产低门槛化,大量信息日益充斥于互联网中。信息海量化背景下,用户的注意力已成为稀缺资源。在此背景下,基于用户需求的个性化推送新闻应运而生,成为化解信息过载的一种方式。但目前这种新闻生产及传播机制并不万能,它在改写传统新闻生产与传播机制的同时,也带来一系列负面问题。

浅析基于算法的个性化信息推送服务

新媒体时代,传统的信息产业凭借互联网和手机移动客户端的发展呈现出越来越多的信息传播方式。基于算法的个性化信息推送在为用户节约获取信息的时间、提高生活效率的同时,也将用户困于"信息茧房"之中。本文将以"今日头条"App为例,分析其基于算法的个性化信息推送服务的利弊,并指出化解算法推送弊端的解决思路。

算法政治推送:一个命题的解构与梳理

“算法推送”是基于内容生成、个性推荐以及检索过滤等算法技术,为用户提供信息获取、检索、处理以及呈现等一系列活动的过程。人工智能时代,算法推送强大的信息支配能力深刻地影响网络空间的传播秩序,构建了基于算法的权力微观运行机制,并逐渐演化为政治行动者、大型咨询公司以及社会团体等实现自身利益的重要手段,衍生了一系列风险,如介入重大政治进程、扰动主流意识形态、强化网络认知域作战等。算法推送与政治生态交织互嵌的背后,反映了传统政治权力结构与运作方式的解构与重组,资本支配下技术工具对政治的大范围自动化渗透,数字威权主义下寡头治理的趋势,以及“后真相”时代下民主形态的更迭。

个性化信息推送背后的束缚——浅析算法时代“信息茧房”效应

算法时代,层出不穷的数据形成了一个巨大的信息旋涡,以个性化信息推送技术进行分发的新闻实现了根据用户需求匹配信息内容的精准信息传播模式,但对于数据手段的过分依赖造成了信息接收端的用户深陷于"信息茧房"中无法自拔。数字鸿沟的进一步拉大造成了个人认知的偏激和群体意志的极化。本文通过对"信息茧房"的产生与发展原因进行分析,试图寻求出破解"虫茧"束缚的有效方法。

农业农村信息服务个性化推送技术

旨在对传统的信息推送技术进行针对性的改进,提高信息推送技术与农业农村信息服务的契合度,克服农业农村信息服务存在的个性化不足问题。针对推送技术存在的缺陷,提出地域分区推送、协同过滤推荐、时间分块推送和记忆推送等适合农业农村信息服务的新方法。信息推送技术在农业农村信息服务领域中的表现一直不够理想,究其原因,在于推送技术缺乏针对性致使其难以满足用户的个性化要求。在农业农村信息服务过程中融入新方法,能有效解决信息推送技术的个性化不足问题,提高了信息服务的针对性。提出的新方法解决了农业农村信息服务的用户群复杂、缺乏针对性等关键性问题,使用户能够在庞杂的信息海洋中自动获取适用、简单和精炼的兴趣信息,提高了农业农村信息的服务水平。

基于情境感知的高校图书馆个性化科研知识推送服务研究

通过对情境感知与高校图书馆个性化科研知识推送服务契合性的分析,探讨基于情境感知的高校图书馆个性化科研知识推送服务模式,即从3个层面向科研用户推送通知类知识、精深专业知识及创新知识,最后提出研究过程中出现的问题及后续研究方向。

从“个性化”到“人性化”:智能算法时代新闻推送方式的发展演进

本文以智能算法为切口来探讨新闻推送方式的发展演进。笔者认为伴随着技术发展以及新闻生产理念的革新,算法新闻的推送方式逐渐实现了从"个性化"向"人性化"的转向,算法、媒体从业者以及新闻用户三者之间的关系愈发紧密:一方面,新闻推送不仅关注内容本身,同时还考虑到了用户的阅读情境;另一方面,人工编辑以及新闻用户的角色逐渐被纳入到新闻推送的机制中,使得信息与人之间形成更具温度的匹配。

基于推送技术的个性化定制服务模式研究

对目前信息服务机构中广为应用的一种新兴技术———推送技术进行了介绍,分析了它的特点、工作流程和技术实现,同时对利用这一技术开展个性化定制服务的信息推送方式、定制类别、服务模式进行了论述,并提出了其中存在的一些有待改进的问题。

云环境下个性化智能推送技术探析

文章对推送技术的国内外总体研究现状、主流关键技术的研究现状及开发现状进行了全面总结,在汲取和总结前人大量研究成果的基础上,对推送技术的研究重难点进行归纳,概括当前推送技术的优势及不足,提出了改善推送技术的建议,并对未来推送技术的研究热点进行了展望。

数字图书馆的个性化推送服务

个性化推送服务是数字图书馆研究的热点,也是建设数字图书馆的关键问题之一。本文针对各种不同的信息形式提出了相应的实现方案,并对实际操作中的几个难点事项做了简要讨论。

利用Web挖掘技术实现个性化推送服务

利用Web挖掘技术可以从大量的Web文档和Web活动中发现和抽取有用的信息,可以使资源了解用户交互行为数据中所包含的意义。因此,可以使用该技术实现个性化推送服务。构造了一个基于Web挖掘的个性化推送模型,并阐述了如何实现此模型,提出了结合Web使用、页面内容和站点拓扑结构算法,利用此算法来实现生成频繁访问路径集,得到的结果有显著改善。

基于大数据的图书馆个性化推送服务质量保障研究

文章首先介绍了大数据时代图书馆的用户需求与特点。然后,讨论了提高用户体验的大数据驱动因素。最后,作者提出了基于大数据的图书馆个性化推送服务质量保障策略。

数字资源超市“个性化资源推送”的设计与实现

个性化的资源推送服务是数字资源超市未来发展的趋势和方向。文章在理解"推送机制"的基础上通过分析和描述"人"与"资源"的属性关系并将相关的属性信息作为资源检索的限制条件,设计实现了因人而异的资源推送服务。

基于个性化推送服务的数字图书馆学习资源提取

文章针对当前研究成果存在的用户满意度和响应效率较低等问题,文章提出了基于个性化推送服务的数字图书馆学习资源提取方法。对用户资源下载信息、访问URL内容以及系统访问时间等数据进行采集,选择小型日志文件解析工具直接针对采集到的数据进行相应解析,将解析得到的数据保存至MySQL或Oracle数据库;依据读者个性化行为数据采集与处理结果,利用等价矩阵下的聚类法对数字图书馆访问用户开展模糊聚类,利用最优聚类中用户浏览与借阅及资源利用情况为用户提供个性化推送服务;利用模糊识别方法识别目标用户个体状况,根据识别结果作为用户检索资源反馈给用户,实现学习资源提取。实验测试结果表明,该数字图书馆学习资源提取方法的性能较为完善,用户满意度较高,且响应速度更快,提取准确性高,表现出了良好的应用性能。

基于RSS的个性化推送服务

探讨了RSS及其技术原理,解析了RSS的体系结构;分析了RSS在信息服务中的应用,比较了传统的信息浏览和基于RSS信息订阅的区别。基于此,提出了基于RSS的个性化信息推荐系统模型,并分析了系统各主要功能模块的作用和系统运行的流程。

基于RSS的图书馆个性化信息推送服务

在分析RSS含义和特点的基础上,论文探讨RSS在图书馆个性化信息推送服务中应用的实现。详细分析了基于RSS的图书馆个性化信息推送服务的工作原理,最后从RSS订阅和RSS服务机制两个方面重点阐述了图书馆个性化信息推送服务的模式。