基于画像技术的教师研修路径智能推荐研究

教师是教育的第一资源,研修是促进教师专业发展的重要方式。在大数据、数字画像等新技术赋能下,优化教师研修路径以提升教师发展质量变得尤为重要。文章构建了多模态数据和画像技术支持的教师研修路径智能推荐模型,包括数据伴随式采集分类与预处理、教师画像生成、研修路径算法三个模块,实现教师研修特征与优质研修资源的智能匹配。在教师研修路径动态优化方面,模型通过提供基于画像的个性化导研服务、基于知识图谱的资源关联推荐、基于群体智能的群体路径发现、基于目标导向的过程评价和基于研修行为的智能预警,满足教师的个性化研修需求,为发掘研修数据潜能、促进教师智能研修模式创新提供参考。

基于人工智能的船舶故障检测结果智能推荐系统

为全面整合船舶故障相关的各种知识,为检修人员智能推荐便于理解的故障检测结果,设计基于人工智能的船舶故障检测结果智能推荐系统。知识图谱模块依据船舶故障维修日志建立船舶故障知识图谱;实体抽取模块利用人工智能的长短时记忆网络,在船舶故障描述文本内抽取故障实体;实体识别匹配模块,利用基于实体识别的文本匹配技术,计算抽取的故障实体与知识图谱内故障实体间的匹配得分,以最高匹配得分对应的故障实体为船舶故障检测智能推荐结果。实验证明,该系统可有效构建检查故障知识图谱;该系统可有效抽取船舶故障实体,完成船舶故障检测结果智能推荐。

基于总注视时长的自动售货机智能推荐系统实验研究

目的 如何缓解消费者面对系列文创产品的决策困难问题,辅助消费者决策并提升购物体验是无人零售领域亟待解决的问题,眼动追踪技术为无人零售的人机交互体验提供了新机遇。方法 针对文创售货机,利用眼动追踪技术提出了一种基于总注视时长的自动售货机单因素智能推荐方法,搭建了文创售货机货柜模拟场景完成实验验证。经过眼动数据分析结合主观访谈,探讨分析了该方法对消费者购买意图的预测情况,以及在不同推荐策略下的推荐效果。结果 利用此推荐方法,当推荐3个商品时,命中至少1个消费者意愿购买商品的概率为97.92%,且命中最爱商品概率为78.13%。结论 该智能推荐方法能够有效预测消费者的购买意图、缩小决策范围辅助决策,并为实现自动售货机的智能化导购提供研究基础。

广电智能推荐标签系统优化策略研究

智能推荐系统结合人工策划和算法驱动,从“人找内容”升级到“内容找人”,为用户提供个性化精准推荐。标签分类在智能推荐中至关重要,但仍存在多样性、模糊性和垃圾标签等问题。本文致力于深入研究广电智能推荐标签系统中标签分类的优化,充分借鉴国内外经验,考虑影视剧内容及本质,提供高效、精准的内容推荐,以推动传统广播电视向智能化转变。

产业互联下面向城市突发公共卫生事件应急场景的数据智能推荐

为实现突发公共卫生事件场景下应急产业互联主体对场景数据的响应需求,通过场景要素分析,构建产业互联下城市突发公共卫生事件场景知识图谱,明晰应急产业互联主体与疫情场景数据之间的关联关系。然后,在上述基础上提出联合语义关联度和个性化网页排名的改进算法对场景数据进行应急企业偏好推荐,并以武汉新型冠状病毒感染疫情为例验证该改进算法的可行性。研究结果表明:联合语义关联优化后节点的个性化网页排名相比初始个性化网页排名推荐度更高,形成的数据推荐集更符合疫情场景下的数据推荐服务。研究结果可为突发公共卫生事件场景下基于数据智能推荐的应急响应和决策提供参考。

基于云计算的线上商品智能推荐系统设计与应用

受用户行为和商品属性的影响,线上商品推荐的可靠性难以得到保障,为此,设计基于云计算的线上商品智能推荐系统。将密集计算型ic5云服务器作为系统的硬件装置;在软件设计阶段,利用云计算技术对用户行为进行综合分析,并将其与商品属性进行匹配分析,确定最终的推荐结果。应用测试结果显示,该系统在不同数据集上的接受者操作特性曲线下面积(Area Under Curve,AUC)表现出了较高的稳定性,且均在0.88以上,表明该系统具有较高的应用价值。

基于层级循环神经网络的多分区医疗影像智能推荐算法

针对传统的医疗影像智能推荐算法未进行数据预处理和特征向量提取,导致推荐准确度低、加速比小的问题,提出基于层级循环神经网络的多分区医疗影像智能推荐算法。首先,计算得到Gini增益,获取多分区医疗影像;其次,采用等方性处理方法对医疗影像进行插值,采用高斯滤波方法滤除医疗影像中噪声,基于此去除干扰信息;最后,将去除干扰信息后医疗影像输入到层级循环神经网络模型中,训练模型中的个数、深度、内部节点的数量,确定梯度向量,获取推荐结果。

智能推荐环境下移动社交媒体用户隐私风险感知影响机理研究

[目的/意义]文章探究智能推荐环境下移动社交媒体用户隐私风险感知的影响因素和作用机理,旨在推动移动社交媒体的健康发展,规范智能推荐服务的管理和用户隐私保护。[方法/过程]通过知乎问答平台搜集数据,利用扎根理论方法进行三级编码,构建了智能推荐环境下移动社交媒体用户隐私风险感知影响机理的理论模型。[结果/结论]隐私保护环境、智能推荐特征、用户特征对隐私风险感知有直接影响,智能推荐特征对隐私担心和感知精准度产生影响并进而影响隐私风险感知。研究结果可为政府、移动社交媒体平台、用户提供参考,具有理论和实践意义。

基于数字经济的电商平台个性化智能推荐、产品涉入度与消费者购买决策

本研究构建了电商平台个性化智能推荐、产品涉入度与消费者购买决策的理论模型,实证分析了个性化智能推荐对消费者购买决策的影响机理。结果表明:电商平台个性化智能推荐(信息呈现、系统交互与社群影响)与产品涉入度均对消费者购买决策有明显的正向作用;产品涉入度在个性化智能推荐和消费者购买决策的关系中发挥了部分中介作用。

基于神经网络的水泥浆配方智能推荐技术

在大数据时代,数据的挖掘和分析是实现数据价值和影响决策的关键因素。将固井实验数据进行数字化、信息化的开发再利用是未来的必然走向。通过对固井水泥浆实验信息库进行分析,针对不同油田区块、不同地质条件,筛选出最适合的水泥浆配方范围,以达到对水泥浆配方的定向精简。并依托该模块所存储的实验数据池开展大量人工智能训练,形成水泥浆配方智能推荐技术。经现场试验应用,模型准确率达到了82.3%,该研究成果减少了人工繁杂的工作,提升数据传输及工作效率,一定程度上加快水泥浆配方调配周期,效果良好。

基于标签相似度的数字化书籍资源智能推荐算法

针对为帮助读者快速找寻所需的书籍、避免数字化信息出现过载问题,提出基于标签相似度的数字化书籍资源智能推荐算法。首先,根据数字图书馆系统中已录入的用户信息,获取用户特征相似度、用户兴趣相似度,并将其看作综合相似度指标;然后,结合标签相似度指标,获取目标用户书籍资源的相似近邻;最后,将用户浏览过的书籍资源标签构成标签集,通过用户隐式行为评分和线性加权融合相混合的推荐方法,将目标用户喜欢的数字化书籍资源构成推荐列表,并推荐给目标用户。实验结果表明,相比于传统推荐算法,该算法的推荐效果更好。

基于油田开发实例的相似油藏智能推荐

通过收集胜利油田近年来已开发实例成果进行深度解析实现关键信息的结构化存储,构建形成油田开发实例库。针对不同油藏类型,采用模糊多元评价方法对实例进行开发效果评价。基于油田开发实例库,建立相似油藏的评价指标体系,构建相似样本数据集。采用5种机器学习算法(欧氏距离、皮尔逊相关系数、高斯距离、余弦夹角、杰卡德距离)计算目标区块与样本集油藏的相似度,充分利用各种方法的优势,采用集成学习算法进行综合计算,结合油藏开发效果评价,智能推荐相似油藏,供未开发或开发初期油藏借鉴参考,测试推荐结果被业务专家认可,能够满足应用需求,该方法具有很好的推广应用前景。

智能推荐算法对新闻阅读偏好与舆论形成的影响

【目的】智能推荐算法在新闻阅读中的应用日益广泛,本文聚焦智能推荐算法对新闻阅读偏好与舆论形成的影响开展探讨,为智能传播时代媒体新闻阅读、推动主流价值导向,全面提高舆论引导提供借鉴和参考。【方法】本文采用综合性的研究方法,对相关学术文献进行查询,从用户个人偏好与信息获取多样性、舆论形成过程中可能存在的影响机制两个维度开展分析,探讨智能推荐算法对用户阅读偏好和舆论形成的影响。【结果】通过综合分析,智能推荐算法倾向于向用户推送与其兴趣相符合的新闻内容,从而加深了用户对原有观点的认同程度,并可能导致信息过滤、信息孤岛等问题,从而对舆论形成产生潜在影响。【结论】在智能推荐算法的设计与应用中,需要平衡个性化与多样性之间的关系,加强对智能推荐算法的规范与管理,更好地为用户提供多元化、公正客观的新闻信息,为中国式现代化发展提供强大的精神力量和舆论支持。

基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法研究

信息技术的广泛应用,导致网络信息快速增长,引发信息过载和混乱,使人们在搜索时难以找到有用数据,推荐系统的相关研究因此产生。基于传统搜索引擎技术的图书检索系统虽然具备高覆盖率,但无法准确反映读者偏好,导致图书推荐结果的准确率较低。针对上述问题,提出一种基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法。首先,利用关联规则算法对问卷调研数据进行挖掘,寻找读者与喜爱的图书类型之间的关联。其次,对关联规则算法挖掘出的结果进行深入分析。最后,利用贝叶斯网络建立一种个性化的图书智能推荐模型。实验结果表明,该方法提高了图书推荐结果的准确性与可靠度,且能够有效挖掘读者阅读偏好,简化图书推荐流程,达到了针对不同群体、不同种类的读者进行个性化图书推荐的目的。

基于深度学习的短视频智能推荐算法技术

采用目前方法对短视频进行智能推荐时,没有对用户的长短期喜好分别进行考虑,导致点击率和推荐准确率低、综合推荐效果差的问题。提出基于深度学习的短视频智能推荐算法技术,首先提取目标短视频的场景特征和行为特征,从而得到联合特征,然后采用深度学习分别对用户的长短期喜好进行建模分析,最后结合目标短视频的联合特征和用户短视频喜好特征计算相似度和喜好度,选取喜好度最高的若干短视频构成推荐列表,完成短视频的智能推荐。实验结果表明,所提方法具有更高的点击率、推荐准确率和更好的综合推荐效果。

基于机器学习的智能推荐系统设计与优化研究

智能推荐系统是一种通过机器学习技术实现的,在数据科学领域中颇受关注的服务。本文提出了一种基于协同过滤的智能推荐系统设计方案,以改进传统的推荐系统,并从用户模型、商品模型和推荐算法三个方面进行优化,以提升推荐系统的质量。文章首先介绍了传统的智能推荐系统,并对其进行了改进,还讨论了传统协同过滤推荐系统中的冷启动问题和数据稀疏性问题。为了解决这些问题,提出了一种基于机器学习的智能推荐系统设计方案,并通过实验验证了改进后的智能推荐系统的效果。通过实验结果表明,本文所提出的智能推荐系统设计方案能够有效地解决传统智能推荐系统中存在的一些问题。

油田环保安全标准内容智能推荐发展方向与对策建议

油田环保安全标准内容智能推荐系统对于提升油田行业标准工作和应用效率具有重大意义。本文聚焦于油田环保安全标准内容智能推荐系统的发展方向与建议研究,厘清了油田环保安全标准体系的构成,明确了油田环保安全标准内容智能推荐的概念内涵和主要内容,研判了油田环保安全标准内容智能推荐的发展方向,在此基础上,提出了促进油田环保安全标准内容智能推荐技术和系统发展的对策建议。

基于中成药知识图谱的知识推理及智能推荐

目的/意义构建中成药说明书知识图谱,实现基于知识推理的智能推荐。方法/过程基于Py2neo结合Neo4j图数据库搭建知识图谱的技术,整理1380种中成药信息并构建数据库,基于三元闭包算法实现知识推理,运用概率模型计算中成药推荐评分。结果/结论共形成实体概念11103个,语义关系24种。构建了中成药智能推荐知识图谱,搭建中成药智能推荐平台实现中成药的准确推荐。实现中成药与知识图谱领域结合,为中医辅助诊疗提供方法借鉴,为进一步开展中成药知识可视化研究提供参考。

虚拟现实下辅助建筑照明设计的智能推荐算法及模块

近年来,随着专家系统的不断发展,其在建筑性能优化及方案推荐方面的优势逐步凸显。但目前的方案推荐不能做到主客观有效结合,容易造成设计的循环往复。因此,本文针对照明设计特点,提出了一种维度自适应粒子群算法,并以此为基础开发了智能推荐模块。该模块可对灯具阵列排布及单灯精细布控进行方案推荐,其被嵌入虚拟现实建筑照明交互设计辅助系统,以辅助设计师的早期照明设计。本文选取办公室作为实验场景,对20个工况进行方案推荐,相比标准PSO算法,在满足照度要求下,灯具阵列推荐模块推荐的方案实现平均节能57.9%,单灯精细推荐模块推荐的方案实现平均节能45.2%。用户同时可在推荐方案中进行虚拟场景漫游,在主客观相结合下进行决策,设计效率得到提高。

基于大数据技术的Web前端设计智能推荐系统

随着图书馆藏书量的不断增加和用户借阅需求逐步多样化,传统的图书推荐方式已无法满足用户日益增长的需要。因此,为了提高服务的个性化和智能化,图书馆可设计一种结合大数据技术和web前端设计的智能推荐系统。该系统通过收集和分析读者的借阅历史、浏览行为、评论等信息,使用联合过滤和基于内容的推荐算法推荐符合读者兴趣和需求的书籍。通过设置模拟实验,发现随着用户请求数据的增长,该系统处理信息的速度也在加快,但最慢的反馈时间也在0.5 s以下,并且接受信息速度与反馈信息速度之间的最小间隔时间为6 ms,最大间隔时间为50 ms。这证明该系统能显著提高图书馆服务的个性化和用户满意度,为实现图书馆智能化管理和服务创新提供有力支持。