基于协同过滤算法的用户喜好研究

互联网产生的海量信息带来了"信息超载"的问题。文章基于协同过滤算法对用户喜好进行了研究。阐述了协同过滤的基本思想,对用户喜好数据的采集及预处理过程进行了研究;在数据分析过程中提出几种常用的计算相似度的方法并进行了比较;研究了协同过滤算法的两个分支的不同适用场景,并与基于内容的算法进行比较,对现有算法存在的不足提出了改进。

云存储中支持词频和用户喜好的密文模糊检索

为在云计算环境下实现具有隐私保护的数据检索,设计支持词频和用户喜好的多关键词模糊搜索方案.该方案采用布隆过滤器,在文件索引的建立过程中嵌入词频信息,在查询向量的生成过程中嵌入用户喜好信息,并基于局部敏感哈希函数实现关键词的模糊检索.在数据搜索过程中,该方案允许授权用户输入多个关键词,并对每个关键词设定相应的权重,即使关键词存在误差,也可准确地返回相关数据.安全性分析表明,该方案在已知密文模型的条件下是安全的,可保护查询关键词和陷门信息不被云存储服务器获取.

污染源信息推荐的用户喜好模型研究

由于污染给社会生活带来的诸多困扰和污染源的固有特性,作为污染源信息需求者的环境保护机构和个人,如何从大量污染源信息中找到自己关注的信息;同时,对于污染源信息提供者,怎样使自己的信息为广大用户所关注,是环保领域比较突出的矛盾和问题。本文通过建立基于年龄和职业的用户喜好模型,利用UFTB算法从用户看过的污染源信息及其信息类型入手,对用户看过的污染源信息类型与评分数据进行分析。在建立分析污染源信息推荐模型中,采用协同过滤算法计算修正后的余弦相似度,对缺省值进行预测以优化算法。为防止过度优化,采取剔除用户非喜好类型污染源信息,得到优化缺省值预测矩阵,将相似度数据带入推荐公式得出数值并使用排序,根据搜索出的与目标用户相似度最高的N位用户的喜好对目标用户进行污染源信息推荐。

基于用户个性化喜好的照片自动处理方法研究

本研究以人物类照片为例,提出了一种获取用户对照片处理的个性化喜好的方法,并基于用户个性化喜好实现照片自动处理。首先采用调节法获得人物类照片5个常用图像处理参数的上下阈值,通过均匀分割上下阈值得到各参数的7个不同取值,生成7幅处理照片,被试从中选择最喜欢的一幅照片,从而获得其个性化喜好参数,最后应用到其他照片进行检验。结果表明,用户对于人物类照片处理存在显著的个性化喜好差异;所获得的个性化喜好在应用于照片自动处理时具有较高的满意度和适用性。

一种改进的基于用户项目喜好的相似度度量方法

针对传统的基于用户共同评分的相似度度量方法不能很准确地衡量用户间的相似性问题,提出了一种基于用户项目喜好的相似度度量方法.实验结果分析表明:使用新度量方法的协同过滤算法较使用传统度量方法的协同过滤算法有更小的平均绝对误差,证明了新的度量方法可以提高推荐的质量.

基于Spark平台的电子商务个性化信息推荐方法

互联网上数据传播量日益增加,但信息使用率却很低,消耗用户大量精力,针对这个问题,提出一种基于Spark平台的电子商务个性化信息推荐方法。Spark平台通过弹性分布式内存数据集,可将中间计算结果直接保存至内存中,建立用户喜好模型;使用评分机制计算不同个体偏好商品,形成推荐列表;引入挖掘隐含信息的矩阵分解算法,将未知参数转化为已知量,提高个性化信息推荐精准度。仿真对比实验,从用户满意度、信息熵值和运行速度三个角度,验证了所提方法可以实现优质且高效的电子商务个性化信息推荐工作。

基于眼动追踪的汽车造型特征线设计方法研究

目的在汽车造型设计开发之前,有效预测汽车造型特征线产生的意象是否真正符合用户隐性意图,便于提高汽车行业情感意象设计水平。方法首先,获取用户群体需求信息,引导设计方向;其次,建立汽车造型意象认知模型,通过案例分析,构建"标杆车"造型特征线目标意象集;再次,依据眼动实验,提出基于眼动指标(注视点数目、注视时间、平均注视时间)的汽车造型特征线提取模型,进行汽车造型特征线显著性分析与特征线提取;最后,采用形状文法坐标变换规则,结合贝赛尔曲线描述,通过类比形式进行规则映射分析,使用矢量工具Adobe Illustrator改变特征曲线各锚点与控制点坐标值,实现汽车造型特征的继承与变异。结果以阿尔特SUV概念研发项目为例,论述该设计方法,通过奔跑的狮子形态进行意象类比,得出最终设计方案。结论对最终设计方案进行用户喜好度意象评估,用户喜好度为87.65%,证实了该汽车造型意象设计方法的可行性,为汽车行业满足用户群体偏好特征意象,提供了一种新的设计方法。

基于贝叶斯理论的协同过滤推荐算法

考虑到在协同过滤算法中邻居集合的有效性是影响推荐质量的重要因素,提出了基于贝叶斯理论的协同过滤推荐方法,该方法利用贝叶斯理论分析用户对项目特征值的喜好度。在计算相似度时,考虑用户喜好度,在此基础上计算目标项目的最近邻居。实验结果表明该算法可以提高推荐系统的推荐质量。

基于知识图谱的商品推荐系统

信息时代下,电子商务和移动互联网飞快发展,淘宝、天猫、京东、唯品会等网络购物平台纷纷崛起,满足了人们线上购物的需要。现如今,网络购物已经成为人们日常生活中不可或缺的部分,在为人们提供便捷服务的同时,也极大的促进了经济增长。商品推荐系统是立足于大数据分析基础上实现的,根据用户的喜好倾向进行智能推荐,在提升产品销售量同时,促使用户体验大幅度提升。基于知识图谱的商品推荐系统,可以发挥知识图谱辅助信息优势,收集相关信息数据,提供辅助信息来源,促使商品推荐系统更加精准、可靠。文章就此展开分析,在了解知识图谱基础上,进一步优化商品推荐系统。

4G用户终端喜好分析

根据某地中国联通4G业务的营销数据,分析了4G业务营销活动类型分布以及合约购机用户的套餐分布。同时,针对合约购机用户,分析了4G用户的终端品牌与终端机型偏好,从中可看出移动终端行业的发展态势和市场占有率情况,可为移动终端行业的发展以及运营商进一步做好营销工作提供有益的数据支撑。

基于融合信任关系的协同过滤推荐算法

在传统信任模型基础上,综合考虑用户评分时间和用户喜好度因素,提出一种融合信任关系的协同过滤算法。首先,评估标准中引入时间衰减函数,实现对评分价值的动态刻画;其次,通过用户偏好与年龄来构建用户喜好度,进而融入到直接信任度中;然后,再将直接信任度与间接信任度相结合共同构建用户综合信任度;最后,将构建好的综合信任度融入到协同过滤算法中。实验结果表明,改进后的算法对推荐的准确度有较大提高,能够提供更加准确可靠的推荐服务。

融媒体时代电视文艺晚会的融合和创新发展

电视文艺晚会在目前融媒体时代背景下面临着较大的挑战,本文对此进行了深入剖析与介绍,通过分析融媒体和移动互联网在电视文艺节目制作中取得的进展,为融媒体时代电视文艺晚会的发展指明道路。认为可利用全媒体加强电视节目宣传,为用户提供精品化产品,利用大数据关注用户喜好与品位,通过网络技术与应用软件提升用户参与度,建立网络同步播放方式,与当前融媒时代的发展充分结合,由此从电视节目制作的多个层面优化文艺晚会的制作与播放,不断增强电视文艺节目的综合呈现效果,更好地实现文艺晚会的社会价值与经济价值。

以微博为例浅析社交网站中的视频推荐算法

随着网络的不断普及,人们在网络中获取消息的渠道也不断扩增,这也促进了网络上各种技术的不断发展。视频推荐算法就是这其中的一个,它的主要作用是通过一些数学上的算法,将网友在某社交网站上的喜好行为做出相应的归纳总结,再对该用户进行相关的视频推荐。因此,视频推荐算法是一个以数学理论为基础,应用于互联网,服务于全体网友的技术。文章先对视频推荐算法的发展历程做简要介绍,并就微博上的视频推荐算法进行介绍和相关优缺点的分析。

面向信息流推荐的双塔召回模型改进及应用

信息流推荐一般需要在数十毫秒内解决海量的用户和资讯匹配的问题,从大量资讯中找到用户最可能感兴趣的资讯,双塔结构的召回模型由于在实时性、通用性等方面存在缺陷,本文提出一种针对双塔结构召回模型的改进方法,通过两组模型实现对资讯的特征向量生成和用户喜好的特征向量生成,并应用到信息流推荐领域。同等条件下,改进后的模型在实际信息流场景中用户点击率提升超过27%,实验证明提出的改进算法能够有效提高推荐结果的准确性。

潮流

1以导向驾驭算法2021年,中宣部、网信办等部门先后印发了《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》等文件,指出算法要坚持正确导向,不给错误内容提供传播渠道。为此,总台算法坚持"以导向驱动算法、以算法驱动发展"的建设理念,通过建立主流价值、艺术价值、商业价值三个坐标轴,综合主流媒体导向因子、内容品质因子和用户画像特征因子等多种数据因子,建立既符合导向正确,又符合用户喜好的算法模型,为用户推送有意义、有营养、个性化的品质内容。

主流媒体算法的破茧之路--以总台算法在央视频的应用为例

近年来,算法推荐在商业媒体平台中获得巨大成功,对信息传播的作用日益凸显。但商业媒体算法以追求流量为目标,一味迎合用户喜好,不可避免带来信息茧房、内容低俗化等问题。主流媒体承担着引领导向、成风化人等职责使命,无法照搬商业媒体算法,必须建立符合主流媒体特点的先进算法技术。

新物志

冰箱作为厨房内的一员"大将",掌管着食材库,堪称"粮仓"。松下推出智能语音冰箱,搭载语音食材管理功能,让用户轻松掌握"粮仓"状况,避免浪费或短缺的现象。这款智能语音冰箱的分区功能可以为不同的食材提供对应的保鲜模式,结合"粮仓"库存、健康状况和用户喜好推荐不同的菜谱,让大家不再纠结"今天吃什么"。用户开启AI对话功能之后,可以真正解放双手。

拆解招行、浦发的抖音破圈之谜

在短视频营销的浪潮中,如何在迎合用户喜好和坚持品牌调性中间找到平衡、在争夺流量中找到业务实际切入口是眼下银行业面临的“必答题”。

视觉传播视域下提升涉农媒体品牌力的探析与思考

在涉农媒体品牌力相对弱势,移动互联时代用户收视习惯变迁与媒介选择多样性的背景下,涉农媒体通过采用全媒体品牌策略、塑造清晰统一的品牌识别、新视觉技术赋能品牌价值、视觉营销手段助力品牌传播四方面整合传播策略,可以对其品牌力进行有效提升。