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：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：摘要：

简介：摘 要

简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：   摘要：针对传统的相似度计量方法根据用户评分信息矩阵来计算物品或者用户相似度，需要考虑所有用户反馈的历史信息，提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先，将所有物品度的平均值作为一个阈值，选出高密度阈值物品。其次，使用可变网格的聚类方法将有共同兴趣是用户聚为同一类。最后，在类内用推荐算法对用户进行物品推荐。实验结果表明新算法在一定程度上提高了推荐系统的推荐精度和质量。

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 针对传统推荐算法未考虑项目类型和时间变化对用户兴趣的影响。为解决这个问题，提出一种基于用户偏好变化和时间权重的协同过滤算法ATCF（interests and time collaborative filtering）。实验表明，ATCF算法不仅能较好地反映用户偏好的变化，还能提高推荐精确度。

简介：摘要：农村电商的规模逐年增长，不过因为交通和信息的缺陷成本依然较高，尤其影响农村电商上行成本。本文研究了一种基于 FP-Growth关联规则的农村电商推荐算法，算法以皮尔逊相关系数为基础对商品进行 K-means聚类，挖掘了潜在的连续购买关系，并据此推荐处于同区域内的若干相关商品。经离线评估，算法改进了订单撮合方法，提升上行订单的时间和空间集中度，降低了农村电商上行成本。

简介：摘 要：

简介：摘要：随着大数据分析与云计算技术的蓬勃发展,算法推送技术已成为当前互联网资讯分发的一个主要表现形式并深刻影响了中国互联网舆情的形成、发酵与发展。技术的不断革新,对舆论引导带来了哪些影响，在推进舆论引导过程中又应该如何与技术做伴，创新舆论引导。本文对智能算法推荐技术在网络舆论评估中的应用进行分析，以供参考。

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：由于协同过滤算法的推荐准确度较高，越来越多的智能推荐应用开始使用协同过滤算法来对用户进行推荐。而受限于评分矩阵的缺失，在论文推荐的领域中，多为基于内容的论文推荐，较少看到协同过滤算法的应用。本文利用 FP-growth算法挖掘论文关键词的频繁项集，根据相关参数设置了虚拟评分矩阵，实现了使用协同过滤算法对论文的智能推荐。

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：随着电商行业的蓬勃发展，电子信息大数据成为了驱动业务增长的关键因素。个性化推荐算法作为利用大数据实现精准营销和提升用户体验的重要手段，在电商平台中发挥着日益重要的作用。本文深入探讨了电子信息大数据在电商平台中的特点和应用，详细分析了基于协同过滤、基于内容和混合推荐等主流个性化推荐算法的原理、优势与局限性。进一步探讨了算法在应对数据稀疏、冷启动和实时性等问题时的挑战及应对策略。最后，对个性化推荐算法的未来发展趋势进行了展望，旨在为电商平台优化推荐系统、提高服务质量提供理论支持和实践参考。

简介：100系列超薄常规型火灾探测器；800系列常规型火灾探测器；900系列智能型火灾探测器

简介：100系列超薄常规型火灾探测器；800系列常规型火灾探测器；900系列智能型火灾探测器；400系列常规型火灾探测器；马鞍型水流指示器系列产品；BEAM1224S反射式线型红外光束感烟探测器；声光警报器及警铃系列产品；防爆系列产品；