基于知识图谱推荐系统的高校“汇编语言程序设计”课程教学改革

随着现代教育技术的迅速发展,“汇编语言程序设计”课程的传统教学模式亟待创新,以满足学生的多元化学习需求。知识图谱推荐系统结合知识图谱和学生模型构建,实现了教学内容的个性化推荐、学习路径规划、资源整合、多样化的教学互动。为验证知识图谱推荐系统在“汇编语言程序设计”教学中的作用进行实证研究。研究结果表明,知识图谱推荐系统能有效提高学生的学习成绩、学习兴趣和学习满意度,为教学方法的创新和优化提供有益的参考。

基于联邦学习的个性化推荐系统研究

为了通过联邦学习算法解决用户隐私数据泄露的问题、降低数据泄露的可能性,本文概述了推荐系统、联邦学习及联邦推荐系统,探讨了联邦个性化推荐系统的类别、流程、应用现状以及未来面对的挑战等,为用户提供了安全、便捷、高效的个性化推荐系统。

基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统设计研究

在概述全景感知技术的基础上,从读者数据、情境数据与阅读资源数据3个方面阐述了基于全景感知技术智慧图书馆精准化推荐系统的数据来源,从感知层、数据层、计算层和服务层4个维度设计了基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统架构,并分析了精准化推荐系统的运作流程,并以张家口职业技术学院图书馆作为实验对象,对该精准化推荐系统的应用效果进行了验证,旨在提升智慧图书馆的知识推荐服务效能。

结合图卷积神经网络和集成方法的推荐系统恶意攻击检测

推荐系统已被广泛应用于电子商务、社交媒体、信息分享等大多数互联网平台中,有效解决了信息过载问题。然而,这些平台面向所有互联网用户开放,导致不法用户利用系统设计缺陷通过恶意干扰、蓄意攻击等行为非法操纵评分数据,进而影响推荐结果,严重危害推荐服务的安全性。现有的检测方法大多都是基于从评级数据中提取的人工构建特征进行的托攻击检测,难以适应更复杂的共同访问注入攻击,并且人工构建特征费时且区分能力不足,同时攻击行为规模远远小于正常行为,给传统检测方法带来了不平衡数据问题。因此,文中提出堆叠多层图卷积神经网络端到端学习用户和项目之间的多阶交互行为信息得到用户嵌入和项目嵌入,将其作为攻击检测特征,以卷积神经网络作为基分类器实现深度行为特征提取,结合集成方法检测攻击。在真实数据集上的实验结果表明,与流行的推荐系统恶意攻击检测方法相比,所提方法对共同访问注入攻击行为有较好的检测效果并在一定程度上克服了不平衡数据的难题。

基于知识图谱的个性化音乐推荐系统设计与实现

本文基于知识图谱技术设计了个性化音乐推荐系统。该系统由用户端、管理端、服务端以及数据库组成。用户完成注册并登录系统后,可以通过输入关键词等方式检索对应的歌曲和歌单,并将其添加收藏,管理员可查看并编辑用户信息。当用户再次登录该系统时,系统会根据之前用户的操作行为向用户精准推送个性化的歌曲和歌单,并在网站主页上显示。从测试情况来看,该系统的音乐推荐、歌曲搜索、歌曲收藏等基本功能可以实现,系统各项操作的平均响应时间均在1 s以内,使用体验较好。

基于机器学习算法的在线推荐系统设计与性能优化研究

传统运营方式已经难以应对日益复杂的业务场景。特别是电商领域,采用个性化推荐系统对于改善用户体验、促进商品销售、提高广告点击率具有重要意义。文章以电商场景为例,设计了基于机器学习算法的在线推荐系统,并对该系统进行了性能优化。

高职院校奖助金推荐系统研究及资助对象行为分析

随着高校数字化建设的不断深入,如何从海量教育数据中挖掘出与奖助金评判相关的数据及评判方法值得深思。以学生在校成绩、消费情况、贫困程度、社团活动、奖惩及竞赛等数据为基础,设计奖助金推荐系统,以决策树算法为依托,对学生的奖助金评判进行分析研究,并对获评对象在校活动进行监督分析,结果表明奖助金推荐系统可以为高校决策提供管理依据。

基于无向加权图上信号采样重构的推荐系统预测

为有效地捕获数据的潜在结构并且降低计算量,提出一种基于无向加权图上信号采样重构的推荐系统预测算法。为了利用未标记条目所携带的信息,将用户或项目及其关系建模为一个加权无向图。为了实现采样信号重构,在再生核希尔伯特空间中,将该问题近似地建模为一个二次无条件优化问题。为了降低计算复杂度,引入一种近似求解策略。在两个开放的公共数据库上的实验结果表明,该模型显著提高了预测精度,并且大大降低了计算复杂度。

基于随机森林的职业推荐系统设计

为了给本科毕业生就业或择业提供建议和参考,对2021—2023年某高校电气工程学院毕业生的就业情况进行数据分析,基于随机森林设计就业指导系统的就业岗位推荐功能.在收集数据和预处理数据之后,分别应用决策树、随机森林算法对样本进行分析,通过对比分析结果,选择最优方法作为系统的岗位推荐算法.该系统的优点在于用户不需要掌握具体算法,进入系统后直接操作即可得到岗位的推荐结果.

基于Spark的个性化音乐推荐系统设计与实现

本文设计了一个基于Spark的个性化音乐推荐系统。将爬取的音乐数据上传至Hadoop集群,然后利用Spark机器学习交替最小二乘推荐算法对集群上的数据进行处理,优化推荐模型超参数并计算AUC评分,最终达到个性化推荐音乐的目的。

人工智能算法在电商推荐系统中的计算机技术创新研究

深入探讨了人工智能算法在电商推荐系统中的创新应用及其对计算机技术的影响。通过分析电商推荐系统机器学习、深度学习、数据处理与分析、用户行为分析以及隐私保护和算法透明度的实践等核心技术,揭示了这些技术如何共同作用于提升用户体验和推荐效率。重点强调了在设计推荐系统时需要平衡个性化服务和用户隐私保护的重要性,同时指出了未来研究的方向,包括算法优化、数据安全及推荐公正性的提升。

基于多准则决策和深度神经网络的电子商务推荐系统

推荐系统在电子商务门户中发挥着重要作用。现有推荐算法通常基于单个评分标准进行推荐商品排序,未考虑到从不同标准的用户偏好上对用户和商品特征进行综合建模。为此,提出了基于多准则决策(MCD)和深度神经网络(DNN)的电商产品推荐系统。首先,设计上下文感知的DNN模型,从不同标准出发进行评分预测,并通过聚合函数得到综合评分预测值。其后,通过结合残差卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆(Bi-LSTM)的混合模型,基于用户评论预测用户对商品的情感倾向。最后,将评分预测与情感倾向结合,实现准确的商品推荐。实验结果表明,所提方法在亚马逊电商产品数据集上进行商品推荐的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.953和1.129,优于其他比较方法,证明在推荐系统中结合MCD和情感分析,能够有效提高推荐系统性能。

推荐系统中混合难负样本的生成模型

负样本对协同过滤推荐任务影响巨大,高质量的负样本能帮助模型精准描述用户画像。针对现存的假负样本及计算量大的问题,基于难负样本的思想提出一种混合动态负采样模型。首先,通过动态负采样方法和服务推荐模型确定每个用户的负样本范围与序列;其次为每个用户快速采样到大量的难负样本候选项;再次,使用混合思想将采样到的负样本集合装配成一个难负样本,扩大感知域和融入的信息量;最后,引入一种注意力机制指导负样本的融合,以此提升系统稳定性。在Alibaba、Yelp2018和Amazon公开数据集上与基线模型进行的比较实验表明,所提模型在多个评价指标下均优于现有基线模型,证明了模型的有效性。

基于深度学习的家政服务推荐系统设计

21世纪是一个数据大爆炸的时代,推荐算法对于从海量数据中提取有效的信息发挥着重要的作用,在更好服务用户的同时也能带来巨大的商业价值。以家政服务行业为应用场景,利用深度神经网络[1]构建推荐模型,实现个性化推荐,在此基础上,使用Django框架开发出一款基于深度学习的家政服务推荐系统。

基于智能化技术的图书馆信息检索与推荐系统研究

随着信息技术快速演进,依托于智能设备的图书馆信息检索和推荐系统应运而生。本研究专注于探索智能技术驱动的图书馆信息查询与推荐系统的构建和执行,目标是通过融入先进的人工智能技术,提升信息查询的精确度和效率,并为读者带来更为个性化的图书推送体验。

基于图神经网络的推荐系统模型

为了解决各种在线应用中信息爆炸的相关问题,增强用户体验,学者们开发了基于用户偏好的推荐系统,尽管已经为更加个性化的推荐做了大量的努力,但是推荐系统仍然面临着一些挑战,如数据稀疏性和冷启动问题。针对上述问题,提出一种基于知识图神经网络的推荐模型,将每个意图建模为KG关系的注意组合,强调不同意图的独立性,以获得更好的模型能力和可解释性。实验结果表明,该模型在一定程度上提高了推荐的精准度和推荐效果。

邻域扩展机制增强的图平行聚焦注意力社会化推荐系统

社会化推荐系统旨在基于用户的评分历史和社交关系,预测其对未交互商品的评分.现有的社会化推荐系统大多基于图神经网络,然而,低效率的注意力机制和过度平滑问题在一定程度上限制评分预测的精准性和可解释性.为此,文中提出邻域扩展机制增强的图平行聚焦注意力社会化推荐系统.首先,平行图聚焦注意力网络,将用户的整体偏好分解为多方面的细粒度偏好,并引入聚焦注意力机制作为消息传递算法,根据用户-商品交互历史识别最符合用户相应偏好的商品,同时从社交网络中识别用户基于不同偏好的可信朋友.然后,提出邻域扩展机制,建立快捷链接的方式,直接实现中心节点与高阶节点间的消息传递,有效提升图聚焦注意力网络在高阶自我中心网络中捕获社交信息的能力.最后,在3个公开基准数据集上的实验表明文中系统在精准推荐方面的优越性,一系列可视化案例分析展示出其良好的可解释性.代码地址详见:https://github.com/usernameAI/NEGA.

基于长短期偏好特征的图书个性化推荐系统设计

随着我国网络技术的不断发展,高校读者对于图书馆文献资源的查阅方式呈现出信息化、数字化的发展趋势。在信息云集的网络平台中,推荐系统可以帮助读者有效利用信息,快速筛选出自己期望的资源,从而提高读者的搜索效率。为此,文章利用B/S架构,设计一种图书个性化信息推荐系统的整体结构。选择STC8G1K08A型单片机作为主控芯片,基于云平台网络爬虫设计读者信息采集层,利用ZigBee技术实现图书推荐系统的无线通信功能。通过引入长短期网络模型对读者的偏好特征完成提取,以此为基础引入协同过滤算法,构建个性化信息推荐模型。实验结果表明,本研究系统的累计中断时间较短,NDCG较高,且推荐图书的精度始终高于98%。

公共环境下的混合型音乐推荐系统的关键技术研究

随着计算机网络和多媒体技术的迅速普及,数字音乐消费已经成为人们日常生活中的常见活动,音乐推荐系统也因此成为了推荐系统和电子商务领域的一大研究热点。在对现有音乐推荐系统调研的基础上,重点研究公共环境下的混合型音乐推荐系统的设计和实现;将音乐特征和语境信息相结合,提出了一种新颖的混合型音乐推荐算法。为保证实际应用环境中音乐消费行为的灵活性,系统实现了投票和DJ两种推荐模式。该系统在实验室及实地测试中均取得了较高的用户满意度。

基于因果推断的推荐系统去偏研究综述

推荐系统是解决信息过载的重要技术之一.然而,推荐系统中存在各种各样的偏差问题,影响了对用户真实偏好的建模,制约了推荐性能的提升.近年来,因果推断理论的发展为分析和解决推荐系统偏差问题提供了有力的支持.因果推断是一种从观测数据中识别变量之间因果关系和估计因果效应的统计学方法,通过构建和分析因果模型,帮助推荐系统识别和消除偏差,提高对用户偏好拟合的准确性.本文对基于因果推断的推荐系统去偏研究的主要工作进行了全面的综述.本文根据推荐系统的不同阶段将偏差的产生分为三个阶段;首先,概述了因果推断的原理和方法,并阐述了因果推断与推荐去偏之间的联系,为缓解偏差问题提供了思路;接着,针对每一阶段的偏差,探讨了现有的因果推断技术如何应用于推荐去偏,分类和归纳了现有的因果推荐去偏方法,并进行了详细的对比分析;最后,讨论和展望了基于因果推断的推荐系统去偏研究未来的发展趋势.