基于多Agent的电子商务推荐系统研究与设计

采用多Agent的设计思想，对电子商务推荐系统的工作过程、总体结构、详细设计等进行分析研究，建立一个基于多Agent的电子商务个性化推荐系统模型，并分析改进三种较为常见的推荐算法。     

好友关系型视频推荐系统的实现

本文阐述的是一种基于社交好友关系的视频推荐系统的实现方式。系统已于2012年10月8日正式上线。在该系统发布的内容信息可直接同步到新浪微博。在系统中，用户可以看新闻、听音乐、看视频，并与微博好友边看边讨论、分享。在系统的用户接口及各个展示页面方面，设计了灵活的布局类，让各个展示模块及组件以不同的方式进行组合，实现了多样的布局形式。并提供了和用户的交互，让用户定制自己的浏览面板，使得用户实现操作多元化、个性化。     

智能推荐系统在知识浏览领域的应用

智能推荐系统是信息技术领域比较新的课题,它迅速汇聚全球众多研究者的眼球并率先在电子商务领域取得成功,与此同时,通过各种新媒体形式的终端对知识进行浏览的方式已深入人心,但由于当今知识的爆炸性增长,使得仅凭个人的力量进行知识的选择性浏览已成为一项不可能完成的任务,立足于人们对知识浏览特点的分析,借鉴智能推荐系统在电子商务领域商品推荐的成熟算法,进行一次智能推荐系统在知识浏览领域应用的尝试,希望能抛砖引玉为智能推荐系统在知识浏览领域的研究起到积极的推动作用。     

基于分类和关联规则的个性化产品推荐系统

提出了一种利用隐式简档记录和购物旧数据进行数据挖掘的个性化产品推荐系统,该系统有机地结合分类和关联的数据分析技术,为客户浏览访问信息和产品购买信息建立动态、实时、准确的产品推荐模型,利用模型提取出用户可能购买的产品信息并通过推荐系统采取适当的方式推荐给用户。试验表明该系统是高效的,且可广泛使用。     

影响个性化推荐系统的用户采纳的因素

国内个性化推荐系统的应用日趋广泛,但也普遍存在用户对推荐系统不良感知和评价造成的滞后采纳或拒绝采纳,阻碍了推荐效果的发挥。为设计出更易被用户接受的个性化推荐系统,近10年来国外研究者基于传统用户采纳模型的实证工作,取得了一些成果,本文总结以往相关研究,从促进和抑制用户采纳意图的产生这两方面,归类分析影响用户采纳意图的重要因素,并指出当前研究中存在的问题以及未来可能的研究方向,以对以后的个性化推荐系统的设计开发、管理工作提供参考。     

对协同过滤系统的新用户问题与小世界网络结合的探索

当推荐系统用户项目太多,如果一个新用户没有做出过评价,则该用户无法得到准确的推荐。用小世界网络的聚类性质去解决新用户加入的问题。将该算法应用于新用户推荐的问题,通过找到最近最相似的用户群组,就能对新用户产生推荐。实验表明,该方法能一定的解决新用户加入的问题。     

其他

持续扩大中国大型机场市场领先地位;研华与上海交大安泰合作建立就业实习基地;宁波一舟成功入围湖北第一批城市监控报警系统建设推荐产品;     

汽车金融产品推荐系统的设计及实现

汽车金融是汽车业和金融业相互渗透的必然结果。汽车金融提供汽车在生产、流通、购买等环节中融通资金以及其它金融服务，以售车、维修、转让、租赁为主体，形成汽车消费理财、汽车服务产品金融化、证券化的价值链。本文就目前汽车金融产品在发展中趋势利用推荐系统，力图实现汽车金融产品网络上发展运行。     

坚持量化推荐方式 搞好职称推荐工作

在过去的几年中 ,贵州省计量测试技术研究所技术职称的推荐工作均采用比较模糊的方式。即在本所范围内聘请一些专家（高工）组成推荐委员会 ,在听取申请人述职的基础上（述职的内容事先必须经政工和业务部门审查、核实） ,依据省人事厅的有关文件精神由推委们进行投票推荐。最后经所党政联席会审查、批准 ,报上级有关部门。这种模糊的推荐方式存在着不少的弊端 :职业道德、理论水平和工作业绩等方面的情况不能显性化 ,没有一个量化比较的概念。推委们单凭对申请人述职的模糊印象 ,进行推荐。人为感情因素占的比例较大 ,没有充分体现竞争上岗…