基于大数据和协同过滤技术的个性化教学平台的研究应用

协同过滤技术属于推荐算法,能够实现对不同用户资源的个性化推荐。我国在推进教学改革过程中,强调教学资源共享和个性化推荐,实现教学平台打造。本文将大数据技术、协同过滤技术,应用到个性化教学平台建设中,阐述系统基本功能、架构,使用个性推荐算法,实现个性化资源的推广和应用。该平台既可实现资源的共享,又能展示个性化资源,以满足实践教学的基本需求,改善教学资源不平衡的情况。研究结果表明,该平台功能强大、性能良好,可基于用户推荐不同资源,辅助开展个性化教学活动。

基于协同过滤技术的电商用户重复购买行为预测模型构建

由于电商平台用户浏览方向随机性较强,感兴趣信息量巨大,对用户重复购买行为的预测难度较高。为增强用户体验感与满意度,提高电商服务质量,构建基于协同过滤技术的电商用户重复购买行为预测模型。获取电商用户历史数据集,从用户-商品、用户-商品品类两个层面提取与用户重购行为具有强关联性的统计、衍生、行为衰减特征,将其输入到XGBoost算法中,预测用户是否有重复购买行为。采用协同过滤算法建立重复购买行为用户的评分矩阵,通过Pearson相关系数衡量两用户间的相似度,确定重购行为用户的最近邻集合。根据最近邻用户对目标商品的评分计算重购行为用户对目标商品的评分,获取评分高的数个商品生成推荐列表,实现电商用户重购行为预测。实验结果表明:该模型能够实现重购行为用户的预测,CART树数量为500、特征量为60、推荐列表长度为3时,该预测模型预测性能最突出,推荐结果的用户评分可达9.8。

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。

基于协同过滤技术的CRM主动营销模型研究

叙述在 CRM中进行主动营销的重要性 ,提出基于协同过滤技术的 CRM主动营销模型 ,对模型中常用的项目相似度计算方法进行详细阐述 ,然后通过实验证明模型的可行性 ,并从平均绝对偏差角度说明几种相似度计算方法的性能。

协同过滤技术在高校图书馆学术资源个性化推荐服务中的应用研究

个性化信息服务是未来图书馆信息服务的发展方向。在分析已有的个性化信息服务应用系统基础上,构建了基于协同过滤技术的高校图书馆学术资源个性化推荐系统理论模型,通过对用户信息的表示与获取、邻集的形成及推荐信息的产生等方面介绍了推荐系统的实现。协同过滤技术的应用能够提高高校图书馆学术资源个性化推荐服务的精度和效率。

基于协同过滤技术的室内设计项目推荐方法

针对当前室内设计项目推荐精度、执行效率低的难题,以改善室内设计项目推荐结果为目标,提出了基于协同过滤技术的室内设计项目推荐方法。首先分析当前国内外室内设计项目推荐的研究现状,找到各种室内设计项目推荐方法的不足,然后提取室内设计用户、项目特征,并设计了相似度度量计算公式,并根据k个最近邻用户对项目的预测评分得到室内设计项目推荐结果,最后与其它室内设计项目推荐方法进行了对照实验,分析其有效性和优越性,结果表明,文中方法的室内设计项目推荐精度超过95%,执行时间很短,加快了室内设计项目推荐速度,推荐结果明显好于其它室内设计项目推荐方法,解决了当前室内设计项目推荐过程中存在的缺陷。

协同过滤技术在高校选课系统中的应用研究

学生的兴趣爱好及个性化发展需求催生了高校选修课程的出现,但因技术上的局限性造成高校选课系统的功能并不完善。为了完善和优化高校选课系统的功能性,提高课程资源的利用率及选课质量,本文提出了将协同过滤技术应用于高校选课系统的方案,利用协同过滤技术来实现高校选课系统的个性化推荐功能,积极发挥选课系统为学生提供多样化服务的作用。在此,本文从分析协同过滤技术入手,进一步研究协同过滤技术在高校选课系统中的应用。

基于协同过滤技术的线上课程推荐研究

基于"互联网+"技术的在线学习是一种新的、有效的学习方式,有助于学习者知识技能水平的提高。然而,很多学习者难以在海量网络课程中选择自己真正需要的课程。针对该问题,本文设计了一种基于协同过滤技术的线上课程推荐系统,改进了协同过滤算法的缺陷,为学习者提供有针对性的课程推荐,促进基于"互联网+"技术的人才培养。

协同过滤技术在图书推荐系统中的应用研究

信息爆炸式增长,使得用户很难快速精准地找到感兴趣的信息。为了解决这类问题,提出个性化推荐技术,其中协同过滤作为最早的推荐算法,广泛应用于各个领域。协同过滤技术与图书推荐相结合,改变了传统被动搜索的模式,主动向用户提供推荐。针对传统的协同过滤算法进行实例研究。

基于RFID的协同过滤技术在超市中的应用研究

首先从顾客在超市购物时所遇到的问题入手,介绍了RFID技术和协同过滤技术的原理和应用,并在此基础上,探讨了基于RFID的协同过滤技术在超市中的应用。

协同过滤技术在学习资源个性化推荐中的应用研究

e—learning已经成为一种趋势，调查发现当前e—learning平台中普遍使用的Top=N和关键词检索等资源获取方式均不能做到个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发。笔者尝试将协同过滤推荐技术引入到学习资源个性化推荐的研究中。本文在详细介绍协同过滤推荐技术的基础上，提出将协同过滤技术应用于企业e-learning中的思想，并以浙江省中小企业信息化平台项目中的知识库模块为载体，阐述学习资源个性化推荐系统的设计理念和实现过程，对存在的问题进行了剖析，最后对本研究作了总结和展望。本文将对协同过滤技术在企业e-learning中应用的研究起到抛砖引玉的作用，将启发更多的研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用，推动相关研究的发展。

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

当前通过调研e-learning发现,e-learning当前的系统应用到学习资源的推荐的活动中只是有Top-N和关键词两种搜索方法,不能向学习者个性的推荐学习资源。借鉴当前电子商务研究领域的许多的研究的结果,我们可以把协同过滤推荐技术应用到学习资源的个性化推荐过程中。我们分析学习资源个性化推荐的经常用的三种推荐的技术,分析出协同过滤推荐技术的工作原理、方法和出现的问题。本文,通过介绍一个优化理论模型,更好的协同过滤技术的学习资源的个性化推荐,注重探讨模型的构成,相应的评分机制与算法的实现,而且分析个性化学习资源推荐模型里面的三种重要的技术。希望可以使e-learning相关的人员在搜索过程中对协同过滤技术进行有效利用,从而使学习资源个性化推荐的效率得到提升。

基于RFM模型和协同过滤技术的酒店房型推荐算法

为了提升酒店房型个性化推荐效果,将RFM模型与协同过滤技术相结合,设计了一种酒店房型推荐算法,并通过实验验证了该算法的准确性和有效性优于传统的协同过滤推荐算法.

推荐系统中协同过滤技术的研究

目前推荐系统中应用最为成熟的技术为协同过滤推荐技术,但是随着用户和资源数量的日益增多,协同过滤推荐技术的问题愈发明显。数据稀疏性是实尚未解决的问题,本文通过在计算相似性时考虑到项目的重复因素,提出了一种优化后的协作推荐算法。最后通过实验证明了优化后算法的有效性。

协同过滤技术在电子商务个性化推荐中的研究与应用

在Internet以及信息技术高速发展的今天,电子商务作为当前比较先进的一种商业模式,已经呈现出蓬勃发展的趋势。电子商务在为广大用户提供更多选择的同时,结构也变得越来越复杂。目前,我国电子商务发展面临以下几方面挑战:首先,广大用户对于站点所提供的很多产品,并不是完全感兴趣,往往要经过多次浏览才能寻找到自己比较满足的产品。其次,站点没有充分了解广大用户的需求,为他们提供的都是一样的界面,因此不能很好地提升产品吸引力。个性化推荐是当下一种新型的智能服务模式,主要是结合广大用户的需求,进行分析用户的个人偏好、个性、习惯等,精准地向他们提供比较感兴趣的服务或信息,进而更好地解决“信息迷失”以及“信息过载”所带来的各种问题,而且成为了大多数学者研究以及关注的热点。另外,实现个性化推荐方式有多种,比如协同过滤技术是现阶段运用比较成功的一种技术,其最大的优势就是对于推荐的对象没有什么特殊要求,可以处理一些非结构对象,比如电影或音乐等。鉴于此,文章深入研究了现阶段个性化推荐中协同过滤技术存在的问题,并提出了一些有效应用策略,以供参考。

基于协同过滤技术的智能二手书交易系统设计与实现

随着当前资源浪费及环境问题的越发突出,纸质读物的不合理利用问题越来越受到关注,尤其是校园内二手材料大量浪费的现象更是屡见不鲜。基于目前我国高中等教育教学实际情况,针对校园二手书循环利用率低及交易过程繁琐等问题,采用C2C电子商务模式,结合使用JSP、协同过滤和数据库等技术,设计实现了校园智能二手书交易系统。

基于本体和协同过滤技术的推荐系统研究

本文提出基于本体和协同过滤技术的推荐系统,通过用户对文档的评分,计算关键词的权重,得出用户偏好。采用协同过滤技术寻找与当前用户最相似的用户群,修正用户偏好。通过文档、关键词及对应的权重来构建一个基于FCA的个人本体,根据个人本体为用户推荐文档。实验证明,综合协同过滤技术和本体的推荐系统比没有协同过滤技术的推荐系统更能准确地满足用户的需求。

基于协同过滤推荐技术的作业资源个性化推荐系统的设计与研究

个性化推荐系统在电子商务领域已经获得成功应用。受其研究领域中相关研究启发,我们尝试在作业资源管理系统中引入协同过滤推荐算法,对协同过滤算法的工作原理、实现方法和存在问题等进行阐述和分析,并提出对存在问题的改进策略。将优化后的推荐技术融入到作业管理的整个流程中去,设计了基于协同过滤技术的作业资源推荐系统的理论模型,并结合作业流程详细说明推荐的实现过程。

协同过滤在推荐系统中的应用研究

本文介绍了协同过滤技术,分析了协同过滤在推荐系统中应用时所面临的问题,对主要的解决方法进行了 分类研究,最后,对本文研究进行了全面总结。

基于协同过滤算法的MOOC个性化推荐系统

MOOC(慕课,Massive Open Online Course)大规模在线开放课程是一个在线课堂,旨在通过网络让用户随时无限制学习。为了让用户发现感兴趣且高质量的课程,文中设计了一种基于协同过滤技术的MOOC个性化课程推荐系统,为用户提供个性化的课程选择,以提升用户体验。同时对协同过滤算法存在的缺陷提出了改进思路,并对推荐技术以及MOOC未来的发展进行了展望。