用户行为模式下电子商务网站个性化推荐研究

个性化推荐可解决网络信息多样性与用户需求之间的矛盾。个性化推荐在电子商务应用领域取得了显著的成效。论文首先对四种主流的电子商务个性化推荐技术进行综述,其次提出用户行为模式下电子商务网站个性化推荐方法,其个性化推荐的实现一般包括用户行为聚类、个性化推荐二个模块,最后通过图书电子商务网站的实验对推荐方法的效果进行验证。

新媒体情境下高校学生移动阅读文化评析

新媒体时代高校学生移动阅读呈现出新的特点与文化表征,就新媒体情境下大学生移动阅读中的文化特性进行文化社会学分析,关注此类阅读的文化生成、阅读偏好及文化心理,以期为移动阅读研究和新阅读文化培育提供参考。

循环流化床锅炉联合运行的技术经济性分析

本文针对循环流化床燃烧锅炉主要特点,分析了这种锅炉与链条火床炉配套联合运行的模式的热电联产的技术经济性,提出综合利用我国煤炭资源、保护环境,开发循环流化床燃烧锅炉应用的几点建议。

中国文化软实力影响因素实证研究

运用美国学者波特的竞争优势理论,从生产要素、需求状况、相关和支持产业、企业战略、结构和竞争及机会和政府行为五个方面定性分析我国文化软实力的状况。同时,对五大影响因素进行指标化,引入主成分分析(PCA)方法和普通最小二乘(OLS)方法,以2008年中国31个省市的年度统计数据为样本,对我国文化软实力影响因素进行定量的实证研究。在定性和定量分析的基础上,本文对如何提升我国文化软实力竞争力提出了一系列的政策建议。

基于三层维度的文献个性化推荐模型研究

【目的/意义】大数据情报分析和知识服务时代,如何快速高效地从海量文献中获取情报并实现精准的文献个性化推荐,是文献推荐个性化服务亟待解决的问题。【方法/过程】对文献个性化推荐模型进行研究,通过专家权重维、用户维以及情境感知维三个维度的协同,识别用户的兴趣点。推荐模型使用层次分析法和熵权法量化专家意见;使用潜在狄利克雷分布和KL散度计算量化用户相似度;通过用户社会标注行为、搜索行为、浏览行为得到用户情感倾向,并引入时间因子量化用户情感;最后引入"最大频度值"确定各个维度的推荐指数,加权计算得到文献综合推荐指数。【结果/结论】以高校图书馆为实验平台,对本文提出文献个性化推荐方法进行验证。实验结果表明,与传统的基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法以及混合的推荐方法相比,基于三层维度的文献个性化推荐方法在准确率与召回率上都取得了更好的性能。

基于改进VIKOR的大数据联盟数据资源群推荐方法研究

【目的/意义】针对数据稀疏型用户推荐准确度低,大数据联盟群用户对群推荐结果整体满意度不高的问题,本文提出一种基于改进VIKOR的大数据联盟数据资源群推荐方法。【方法/过程】根据大数据联盟数据资源群用户特点,在构建群推荐矩阵时,将用户分为群内用户和群外用户,分别考虑不同用户评分对群推荐结果的影响;依据大数据联盟数据资源的特殊性,提出一种数据资源属性权重确定方法,对不同数据资源的各属性分别确权,从而提高群推荐质量。【结果/结论】实验结果表明,本文提出的算法不但能够为数据稀疏型用户提供较准确的推荐结果,而且有效提升了大数据联盟数据资源群用户的整体满意度。【创新/局限】本文将VIKOR算法改进后用于大数据联盟数据资源群推荐,有效改善了群推荐效果,但未考虑用户分群对群推荐结果的影响,接下来将对联盟用户如何准确分群进行研究。