服务器日志挖掘在电力业务系统功能推荐中的应用

提出了一种基于服务器日志挖掘的电力业务系统功能推荐服务,首先从电力业务系统服务器日志中获取用户日志数据,然后对含有"脏"数据的用户日志数据进行预处理,以适应数据挖掘与处理;接着由待处理的数据计算用户访问兴趣度,并基于改进的K均值聚类算法将用户访问兴趣度数据集划分为多个具有相近兴趣度的用户集合,最终为用户提供功能个性化推荐服务.实验结果证明该方法在实现电力业务系统信息推荐方面具有较好的效果.

基于智能算法的网络短视频推荐功能设计

文章采用了长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的方法思想,通过建模捕捉用户兴趣的长期依赖关系。该方法不仅考虑了用户历史行为,还融合了短时信息,使得推荐系统能够适应用户兴趣变化。实验结果表明,文章提出的模型在预测用户喜好方面具有较高的准确性,能够为用户提供更加精准和有价值的推荐内容。

Hadoop和Spark在Web系统推荐功能中的应用

随着Web系统的数据量不断增大,利用传统数据库等技术难以满足系统数据分析及用户个性化需求的要求,而大数据技术可以有效达成上述目标。文章基于Hadoop和Spark两个大数据框架,介绍了其基本功能,结合两个框架的工作原理及部署、应用方式,将其应用到一个Web系统的影视推荐功能中,最后提出了系统推荐功能后期的完善思路。

电子商务中在线信用分的集结方法及个性化推荐研究

电子商务的飞速发展改变了人们传统的购物模式,目前网上商家的信用主要通过在线信誉管理系统的信用评分体现出来。本文考虑交易的时间及价值因素,利用加权平均法改进目前许多网站使用的在线信用分集结方法,并把这种方法与网站的推荐功能相结合,从而使得在线信用分更具参考价值。

高校图书馆个性化推荐系统设计与实现

本文对高校图书馆个性化推荐系统设计与实现进行了研究,首先根据实际情况,分析了推荐系统的需求,并以此为基础,分别对系统结构与功能模块、数据库等进行了设计。最后,利用相应的mahout算法,介绍了本系统的实现方案,以此高校智慧图书馆的构建提供支持。

个性化推荐系统及在已有系统上的应用

针对信息过载而中小企业又无力为其用户提供推荐服务的现状,提出了一种个性化的推荐系统,为中小企业已有系统的用户提供推荐服务。该推荐系统采用基于用户行为和基于好友推荐的推荐方法,可以有效的发掘用户显性和隐性需求,为其提供个性化的推荐服务;数据来源于原有系统的数据库及操作日志,运算模块采用map-reduce的方式运算,保障了系统的运算速度和可扩展性。最后以某平台为例,简要介绍了个性化推荐系统和已有系统对接的实施方案。

基于Java的碧海苍梧旅游系统设计与实现

根据最新防疫政策下旅游业的发展现状,为提高用户体验和旅游管理效率,调研了游客和旅游业服务人员的喜好,设计一款能适应目前情景的旅游系统。该系统可以实现景点搜索、票务预订、浏览住宿、用车和特色农产品推荐等功能,不仅可以帮助旅客制定个性化的出行计划,为旅客带来碧海苍梧的游览体验,还能助力当地经济发展和乡村振兴。

文献采访支持系统的实现

分析了文献采访支持系统的功能模块,并对运行于图书馆的图书馆管理系统———MELINETS的采访子系统中的读者购书推荐模块进行了分析并提出一些建议:不同用户有不同的推荐功能、不同类型文献的集成检索.

基于K-means算法的智能推荐系统研究

随着信息化应用的推进,系统功能日益复杂,提升用户体验已成为应用系统建设过程中面临的重要问题之一。为此,本研究以某企业应用系统为例,通过对系统日志数据进行清洗、结构化以及分析,建立用户特征,采用K-means聚类算法和CH系数对系统用户进行最优的分类,根据聚类结果实现以用户类别为对象的个性化、智能化的系统功能推荐,达到提升应用系统用户体验的目的。

万元大奖等你拿!行业评选推荐渠道已上线

11月15日,2019’“科彼特杯第八届大中华区电子变压器电感器电源适配器行业年度评选”(下称行业评选)上线了推荐功能,参选企业除了可以自主申报外,相关从业者也可推荐满足条件的优秀企业参与。推荐成功即可获现金大奖,最高获奖1万元。