商品标签报表系统分析与实现

随着质量监督系统要求的提高,开发一些对商品标签进行规范化的软件的需要越来越迫切.本文以某标准标签报表系统的项目需求为基础,详细介绍了对这一标准标签报表系统的分析和设计.然后对各个功能的实现提出了几种实现方法,并对这些实现方法作了分析和比较.重点比较了顺序窗口的实现方法,选定了一种应用在了系统实现中,并详细介绍了这种方法的实现思路和具体程序.实践证明,这一系统在标准化商品标签的应用中是合理并行之有效的.     

电影推荐系统的设计与实现

采用Python作为主要开发语言,利用Scrapy抓取电影信息作为基础数据集,设计实现了一个电影推荐系统。该系统采用基于用户的协同过滤算法实现电影推荐,并包括以下几个主要功能:用户注册、用户登录、电影大厅(提供电影筛选服务)、标签管理、电影的个性化推荐、影评、详细影片信息查看、个人喜好列表维护、个人信息修改等,为用户提供个性化的电影推荐服务。     

基于标签的评分信息熵推荐算法

由于标签是由用户根据自己的理解和喜好随意进行标注的因此存在大量的噪声标签,导致基于标签的推荐系统准确率不高.针对这种情况,提出了结合评分信息熵的标签推荐算法.算法通过判断用户在标注标签的评分稳定程度来确定该标签对于用户的重要性从而过滤掉噪声标签将重要标签赋予较高权重,并构建用户的兴趣模型,最后应用到协同过滤算法中产生推荐.该算法能有效地利用评分权重并结合信息熵来增强推荐准确率,与以往的基于标签的推荐算法进行对比,能获得满意的推荐效果.     

考虑用户标注状态的标签推荐方法

为进一步提升标签推荐的质量,提出一种考虑用户当前标注状态的标签推荐方法.首先根据统计分析方法发现社会标签系统中用户使用的标签总数随时间有一定的变化规律,因此提出当前用户标注状态可能属于下列3种情况之一:成长态、成熟态和休眠态,并给出相关定义.然后根据3种用户标注状态的不同特点,提出不同策略下计算标签的概率分布,为用户推荐最可能使用的标签.对比实验表明文中方法能提供更准确的推荐结果.     

基于内容标签的消防知识推荐系统

提出基于内容标签的知识推荐算法,并应用于消防知识库。该算法在预测用户评分的时候考虑消防知识条目标签上的相似度以及标签的标注权重,并结合分析用户以往操作行为,在此基础上实现根据特定用户进行特定消防知识推荐。同时,结合系统条目内容标签的相关性进行用户间关联度分析,很好地解决了系统中的稀疏矩阵问题。最后通过实验验证了该推荐算法的有效性和优越性。     

融合关系与内容分析的社会标签推荐

标签是Web 2.0时代信息分类与索引的重要方式.为解决标签系统所面临的不一致性、冗余性以及完备性等问题,标签推荐通过提供备选标签的方法来提高标签的质量.为了进一步提升标签推荐的质量,提出了一种基于标签系统中对象间关系与资源内容融合分析的标签推荐方法,给出了基于LDA(latent Dirichlet allocation)的融合表示对象间关系与资源内容的标签系统生成模型TSM/Forc,提出了一种基于概率的标签推荐方法,并给出了基于吉布斯(Gibbs)抽样的参数估计方法.实验结果表明,该方法可以提供比当前主流与最新方法更加准确的推荐结果.     

基于语义的标签关联算法

社会化标签正被广泛的应用在网页文本的描述和分类方面,能够直接反映用户兴趣和商品特征,因而可用于个性化推荐系统中.在进行标签推荐时,需要考虑到标签间的关联度,而现有的标签关联度算法都是基于标签之间的共现关系或者直接基于语义词典,这些算法未考虑到标签与资源的相关性和资源与资源的相关性.本文提出了基于语义的标签关联算法,首先通过潜层狄利克雷分配模型和向量空间模型求得资源间的相关度,然后通过概率模型求得标签与资源的相关度,最后求得标签间的关联度.实验结果表明:基于语义的标签关联算法能够有效的提升社会化标签推荐系统的性能,与语义词典在语义上基本一致且能够实现语义词典未登录词的关联.     

标准标签报表系统分析与实现

随着质量监督系统要求的提高，开发一些对商品标签进行规范化的软件的需要越来越迫切。本文以某标准标签报表系统的项目需求为基础，详细介绍了对这一标准标签报丧系统的分析和设计。然后对各个功能的实现提出了几种实现方法，并对这些实现方法作了分析和比较。重点比较了顺序窗口的实现方法，选定了一种应用在了系统实现中，并详细介绍了这种方法的实现思路和具体程序。实践证明，这一系统在标准化商品标签的应用中是合理并行之有效的。     

基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐

为进一步提高个性化标签推荐性能,针对标签数据的稀疏性以及传统方法忽略隐藏在用户和项目上下文中潜在标签的缺陷,提出一种基于潜在标签挖掘和细粒度偏好的个性化标签推荐方法。首先,提出利用用户和项目的上下文信息从大量未观测标签中挖掘用户可能感兴趣的少量潜在标签,将标签重新划分为正类标签、潜在标签和负类标签三类,进而构建〈用户,项目〉对标签的细粒度偏好关系,在缓解标签稀疏性的同时,提高对标签偏好关系的表达能力;然后,基于贝叶斯个性化排序优化框架对细粒度偏好关系进行建模,并结合成对交互张量分解对偏好值进行预测,构建细粒度的个性化标签推荐模型并提出优化算法。对比实验表明,提出的方法在保证较快收敛速度的前提下,有效地提高了个性化标签的推荐准确性。     

漆包线包装标签打印系统设计与实现

针对漆包线包装工艺流程,分析了以往标签打印系统的局限性,提出了信息化下的标签打印系统的设计.系统采用数据动态生成技术,实现了客户信息的实时更新、图形化和文本双重标签设计,提高了标签设计的灵活度.整个系统以漆包线生产-包装-存储-发货为主线,实现了产品的实时标签打印.采用Microsoft Visual Studio 2...