基于深度神经网络的高维数据序列化推荐算法

随着互联网、超大数据时代的到来,如何在海量数据中快速找到有用信息,关系着数据推荐系统的好坏。为了解决传统数据推荐算法存在的数据维数低、推荐准确率不高、用户匹配性不好等问题,提出一种基于DNN深度神经网络、多层注意力机制结合的数据推荐方法。方法的核心思想在于利用卷积神经网络对前后数据信息进行多层维度提取;利用引入的注意力机制,利用多通道注意力机制获取的低维特征和深度网络获取的非线性特征进行求和,实现数据特征的融合,完成用户喜好的外围数据挖掘,从而提高数据挖掘深度和推荐性能。最后采用Amazon公开数据进行仿真验证,通过与多种模型和算法的实验数据对比,结果表明上述算法不仅能够提升数据推荐性能,同时还能够有效发掘数据的潜在信息。

基于大数据技术的电商用户画像可视化系统设计与实现

随着信息技术的发展,以及移动智能终端的普及,产生了海量的数据,推动了大数据时代的到来。运用大数据技术为各行业既带来了机遇,也带来了挑战,而电商行业亦是如此。如何利用大数据技术在海量数据中挖掘有价值数据,构建用户画像来提高企业的营销能力是各企业研究的重点。本文利用大数据技术构建用户画像系统,将数据进行预处理,根据实际企业业务架设大数据系统构建出用户画像模型,为实现精准营销和个性化推荐服务提供有效支撑。

基于深度学习的电影推荐系统设计与实现

大数据时代,必然涌现出各种各样的海量数据,而推荐系统是帮助人们选择数据的有效手段之一。目前,以协同过滤算法为代表的传统推荐算法已经无法满足人们的个性化选择的需求。本文利用深度神经网络构建基于深度学习的推荐模型,抽取用户和电影的特征,并且设计一个多层神经网络将用户和电影特征进行深度交互,从而挖掘用户和电影的深层交互关系,得出用户的偏好。通过相关Spark、Flink、Tensorflow等技术实现对深度学习电影推荐系统的构建和部署。研发出了个性化电影推荐系统。

基于神经网络物品嵌入表示在图书推荐系统的研究

本文针对传统推荐系统的不足进行分析,并介绍近年来在自然语言领域中表现效果优秀的词嵌入模型word2vec基本原理。借鉴word2vec思路,利用读者行为数据进行建模,把图书表示为一个固定的低维空间嵌入表示,将该向量在度量物品的表示以及物品的相似性应用到图书推荐系统。

慕课时代应用技术型高校信息素养教育的思考

随着全媒体信息时代的到来,高校学生信息素养教育显得愈发重要.慕课是一种有别于传统的全新教学模式,本文结合慕课的特点,探讨应用技术型高校信息素养教育资源的建设.

产学融通与育教融合的Python程序设计教学改革探索

为实现高素质应用型人才的培养目标,文章以Python程序设计课程为载体,对标线上线下混合式金课的要求,坚持立德树人的根本任务,以学生为中心,基于OBE理念,产教双方从队伍、资源、教学和管理等方面同心协力进行教学改革。为强化学生职业胜任力和持续发展力,设置知识、能力、素养三位一体教学目标体系,以三个行业应用前沿项目为主线,重构课程教学内容,并配套层层递进的教学资源,实施以解决工程复杂问题为中心的线上线下混合式教学策略,让学生带着使命感在课堂内外开展项目式探究型合作学习。