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：

简介：摘 要

简介：摘要：随着电子商务的飞速发展，智能推荐算法在提升用户体验、促进销售和增强用户忠诚度方面发挥着越来越重要的作用。随后，文章深入探讨了智能推荐算法在电子商务中面临的挑战，如数据稀疏性、冷启动问题以及算法的可解释性等。针对这些问题，本文提出了一系列优化策略，包括利用深度学习技术提高推荐的准确性、采用多源数据融合方法缓解数据稀疏性问题、以及设计更加透明的推荐算法来增强用户的信任感。通过实际应用案例的对比分析，本文验证了这些优化策略的有效性和可行性。

简介：摘要：混合推荐算法是一种将内容过滤和协同过滤相结合的推荐算法，旨在克服单一算法的局限性，提高推荐系统的准确性和个性化程度。本文对基于内容和协同过滤的混合推荐算法进行了研究和应用，并探讨了其在推荐系统领域的潜在价值和挑战。通过实验和案例分析，验证了混合推荐算法在提升推荐效果和用户满意度方面的优势。研究结果表明，混合推荐算法在实际应用中具有广泛的应用前景和实用性。

简介：摘要：本文以抖音App为例，探讨了算法推荐可能导致的“信息茧房”效应，并提出相关反思。通过分析抖音App中的推荐算法运作机制，剖析“信息茧房”现象对用户和社会的潜在影响，同时探讨如何应对这一问题，促进信息传播的多样性与平衡性。

简介：（杭州师范大学文化创意与传媒学院，浙江省杭州市  邮编 311100）摘要：本文旨在探讨视频内容推荐算法在影视作品推广中的作用与优化策略。通过分析视频内容推荐算法在影视作品推广中的应用现状，探讨其对提升影视作品曝光度和吸引观众的重要性，同时探讨如何优化这些算法以实现更有效的推广效果。

简介：摘要：个性化推荐算法在信息过载的背景下，为用户提供个性化的推荐服务。然而，传统的推荐算法往往忽视了用户和物品之间的异质信息网络结构以及用户的个性化兴趣特征。为了解决这个问题，本文提出了一种基于图注意力和异质信息网络的个性化推荐算法。该算法利用图注意力机制来建模用户和物品之间的关系，并结合异质信息网络的特点，有效地捕捉用户的个性化兴趣特征。实验结果表明，该算法在推荐准确性和个性化程度方面显著优于传统的推荐算法。

简介：摘要：在信息技术高速发展的背景下，大数据和人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，其中个性化推荐系统成为解决信息过载问题的关键技术。针对大学生这一特定群体的电影偏好，本文设计并实现了一种基于物品协同过滤算法的大学生最喜爱电影推荐系统。该系统充分考虑了大学生的观影行为特征，运用物品协同过滤算法挖掘电影间的潜在关联，为用户提供精准的个性化电影推荐。本文详细阐述了推荐系统的框架设计、算法原理、实现过程及评估方法，并通过实际数据集进行实验验证。结果表明，该系统能够有效提高推荐准确率，满足大学生个性化观影需求，具有一定的实用价值和推广意义。

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简介：摘 要：为了能够有效解决类肤色背景下图像中高效分割静态手势困难的问题，本文将利用质心分水岭算法的静态手势分割算法模型，通过实验发现，该模型对于静态手势的识别率已经达到97.63%。

简介：摘要：《3-6岁儿童学习与发展指南》指出：游戏是促进幼儿学习与发展的重要途径。户外游戏作为幼儿园游戏中的重要组成部分，本文介绍了户外游戏的环境创设：充分利用自然资源，并要尊重幼儿的身心发展及幼儿在游戏中的经验提升。另外教师在户外游戏中要做一个观察与引导者、倾听者，不高控幼儿游戏并学会放手游戏，鼓励幼儿在游戏中遇到问题并解决问题，推动幼儿原认知的发展，促进深度思维发展。

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简介：摘要：计算电磁学已成为解决复杂电磁工程问题最有效的方法之一，本文对现有的电磁仿真算法总结，并提出电磁仿真算法的选取建议。

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简介：摘要：在机器学习领域，推荐系统是一个重要的研究方向。推荐系统的目的是根据用户的兴趣爱好，为用户提供感兴趣的信息。同时，它也可以帮助用户发现自己感兴趣的事物。推荐系统在很多领域都得到了广泛应用，例如电子商务、新闻推荐、电影推荐等等。近年来，机器学习技术不断发展，一些新型的智能推荐算法也逐渐成熟。基于这些新型算法，我们可以设计出更加精准、智能、高效的推荐系统。

简介：摘要：数智赋能时代，为贯彻以客户服务为核心的价值理念，创新银行客户服务模式势在必行。推荐技术根据多样化的客户需求定制相应的服务策略被广泛应用于各行各业。文章通过对推荐系统逻辑框架、工作流程与模型演化的分析研究，对银行推荐系统的各功能模块进行设计，助力银行提供更加个性化的服务。

简介：摘要：随着大数据时代的来临，信息过载问题愈发严重，推荐系统作为解决这一问题的关键工具，其设计与优化显得尤为重要。本文深入研究了基于大数据的推荐系统的设计与优化问题，提出了一种基于分层架构的推荐系统设计方案，并结合多种优化策略，实现了推荐系统在性能、准确性和个性化等方面的显著提升。实验结果表明，本文所设计的推荐系统在多个评估指标上均取得了优异的表现，为相关领域的研究和实践提供了有益的参考。

简介：摘要：随着大数据技术的快速发展，个性化推荐系统已成为提升用户体验和增强服务质量的重要手段。本文深入研究了基于大数据的个性化推荐系统的原理、应用场景及挑战，探讨了数据收集、预处理、特征提取、相似度计算、推荐算法及实时更新等关键环节，并分析了推荐系统的特点、类型及发展趋势。研究发现，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣和需求，提供针对性的推荐结果，但面临着数据处理、实时更新和隐私保护等挑战。本文旨在为个性化推荐系统的研究和应用提供有益的参考。