简介：随着网络技术和信息技术的不断发展，网络中的信息资源大量增长，如何在海量的信息资源中找到用户需要的信息成为一大研究热点，智能推荐技术为此问题提供了便捷手段。本文概述了智能推荐系统组成，重点介绍了几种智能推荐算法及其优缺点，最后对该领域的发展方向进行了展望。

简介：摘要：在现代化的今天，我们的周围被数量众多的数据所环绕，如何从这些数据中得到自己想要的内容成为了不可逃避的话题。由于数据量每天都在大量增加，继续使用传统的推荐系统来进行数据的推荐已经不在适合，可能会出现推荐不准确、数据处理速度过慢等情况，导致用户无法准确的得到自己想要的结果。针对以上情况,本实验使用Hadoop框架,利用Hadoop分布式计算的特点并行处理大量数据,提高运行的效率[1]。并采用均值漂移聚类算法对数据集进行处理，解决矩阵稀疏性的问题,使推荐精度提高。 

简介：摘要：目前影视平台的研究热点依旧是智能影视推荐平台，基于关联规则的电影推荐方式并未考虑到多个因素，无法提供准确的内容。因此，提高智能化水平的关键在于如何更有效地运行推荐算法。本文结合现实情况对协同过滤算法的作用进行分析，按照研究视角的不同对智能电影推荐算法的流程进行详细的描述，以便学生们的理解。

简介：摘 要：随着网络行业的迅速发展，用户们每日都必须面临海量的信息，因此怎样在数量繁多的各种信息中甄选出有价值的信息内容就成为了网络服务行业的一项关键工作。为克服信息过载问题，人们提供了多个方法，而其中技术最为成熟、目前使用情况最为普遍的，便是个性化推送系统。推荐系统通过分析用户历史信息，总结出用户的兴趣特征，进而预测用户对未看到过的东西的偏好。个性化推荐体系历经了二十余年的发展，在学术上已涌现出了大量的成果，而本文则通过对有关文献的深入研究，旨在对跨域推荐算法的理论发展及其应用做一个总结，希望能够帮助大家更好的理解跨域推荐算法。

简介：摘要：在现代化的今天，我们的周围被数量众多的数据所环绕，如何从这些数据中得到自己想要的内容成为了不可逃避的话题。由于数据量每天都在大量增加，继续使用传统的推荐系统来进行数据的推荐已经不在适合，可能会出现推荐不准确、数据处理速度过慢等情况，导致用户无法准确的得到自己想要的结果。针对以上情况，本实验使用Hadoop框架，利用Hadoop分布式计算的特点并行处理大量数据，提高运行的效率。并采用均值漂移聚类算法对数据集进行处理，解决矩阵稀疏性的问题，使推荐精度提高。

简介：摘要：随着线上阅读新闻方式的兴起，传统的新闻推荐算法存在着特征稀疏、缺少多样性等问题。为解决以上问题，本文提出一种基于Hadoop的融合兴趣模型推荐算法。首先，考虑特征稀疏问题，将特征词扩展得到兴趣扩展模型，其次，考虑新闻热度和阅读时长对相似度的影响，提出了改进的相似度计算方法，得到用户潜在兴趣扩展模型，最后，将两个模型进行混合得到融合兴趣模型，进行新闻推荐。实验结果表明，在hadoop中运行改进后的算法，推荐效果有所提升。

简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

简介：摘要进入大数据时代以来，个性化推荐算法一直备受关注，不仅解决了信息过载的问题，而且从海量数据中挖掘很多有用的信息。当下，用不同的方法对用户的兴趣进行挖掘，通过对当前个性化推荐算法中用户兴趣偏好的文献进行归类分析，并提出其不足之处与改进的方向，为后续个性化推荐算法的研究提供理论参考。

简介：摘要：推荐系统作为信息过载时代的重要工具，一直是研究和创新的热点。本文阐述了推荐系统领域主流算法的研究与创新。首先介绍了传统的协同过滤和内容过滤方法，然后重点关注了基于深度学习的推荐算法，如神经协同过滤（NCF）和深度内容过滤。此外，本文还讨论了推荐系统中的新兴趋势，包括多模态推荐[6]、增强学习[2]和可解释性推荐[7]。研究表明，深度学习在提高推荐性能方面取得了显著进展，但也面临着数据稀疏性和可解释性的挑战。未来的研究方向应聚焦于克服这些挑战，以提高推荐系统的效率和用户体验。

简介：摘要:本文针对在邻居用户协同评分识别数据极端稀疏的大环境下运行传统应用协同推荐过滤度量推荐评分算法可能存在的一些弊端,从如何提高不同邻居之间用户评分识别率的准确性角度出发,对目前传统用户相似性平均度量推荐方法特点进行大胆改进,在此方法基础上创新提出一种基于用户相关性平均值的协同推荐过滤算法。实验分析结果表明,该分析算法不仅能有效增强居民邻居推荐用户在居民推荐结果中的品牌影响力,有效帮助提高邻居推荐结果精度,改善邻居推荐结果质量。

简介：针对个性化推荐系统中用户的多个不同需求,提出一种基于免疫算法的求解方法。该算法将要求解的个性化推荐列表建模成一个最大化推荐准确性和多样性的多目标优化问题,采用基于用户的协同过滤技术对用户进行分类,设计了适合推荐问题求解的抗体编码方式、克隆、变异算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效求得个性化推荐的最佳解,达到可以同时为多个用户提供多个不同推荐的需求。

简介：针对BPR模型收敛速度慢的问题，RandleS提出一种非均匀采样非隐式反馈数据方法AOBPR模型来加快收敛速度，可是该算法只能利用隐式反馈数据.为了改进其算法的不足，我们提出了一种将AOBPR模型与经典的基于矩阵分解的SVD＋＋算法相结合的算法AOBPR_SVD＋＋.改进后的算法不仅能利用隐式反馈数据也能利用显式反馈数据.最后通过在两个真实数据集中进行实验验证，表明改进后的算法可以获得更好的推荐效果.

简介：基于命名实体的网页推荐算法,从查询日志入手,分析用户的查询行为,给用户提供智能推荐,从而给出较好的推荐网页.提出了基于混合马尔科夫模型用于目录网页的导航链接和基于LDA特征选择的网页推荐算法用于主题网页推荐,实验结果显示,基于混合马尔科夫模型的推荐算法,达到了比较满意的效果;基于LDA特征提取的网页推荐算法优于传统的推荐算法,很好地满足了用户的需求.

简介：摘要：在移动终端飞速发展的背景下，社交网络已然成为人们人际交往的重要媒介。在GPS定位服务加持下，用户不仅可以在线上交流沟通，亦可凭借定位功能，将交流由线上转为线下，实现面对面社交。现今，如何优化用户感兴趣的位置推荐，已然成为基于位置社交网络的重点钻研内容。基于此，本文首先阐述推荐系统运作流程，随后对基于位置社交网络推荐算法中的用户与算法展开分析，以望借鉴。

简介：摘要：为智能体的核心是智能算法，我们便有了深入探讨智能算法主体资格的现实价值。作为当下社会功能实现所必需的智能化个体，智能算法在整个数字文明进程中所发挥的社会功能之重要性不言而喻，对其法律主体问题的回应也成为解决上述难题的根本前提。因此，有必要借此突破口以深入探索智能算法主体地位的构建，从而促进科学技术向上向善，推动全社会数字化转型和社会变革。

简介：摘要：

简介：摘要：本文主要介绍了一种基于深度学习的Web社区推荐算法，即通过使用跨

简介：摘要：近年来旅游业发展迅速，生活多元化、个性化的趋势使得将特色旅游与影视作品相结合的影视旅游主题备受年轻人青睐。因此我们提出开发一款基于个性化推荐算法的影视旅游APP。APP采用协同过滤推荐算法，实现针对不同用户的个性化影视旅游资源推荐，还可以根据多种路径规划算法为用户实现旅游路线的个性化推荐，达到智能规划的功能。

简介：

简介：摘 要