群组推荐分析与研究综述

随着大数据时代的到来，推荐系统的应用领域也愈发广泛，组推荐系统的推荐服务对象由单一用户扩展为群组成员，正成为推荐系统领域的研究热点之一。组推荐系统需要考虑所有群体成员的偏好，将各成员的偏好融合，缓解群组成员之间的偏好冲突，使推荐结果尽可能满足所有群组成员。主要对最近的组推荐的研究进展进行综述，分别对群组分类、群组发现、群组预测推荐的前沿进行总结，并概括了群组推荐的影响因素。最后，对组推荐的研究点及其展望分别进行阐述。     

使用分类改进标签推荐系统准确度的研究

由于标签的灵活性及其概念可理解性,使用标签可以提高推荐系统的推荐性能.协同标签系统在网络资源推荐服务中取得了巨大的成功.分类为用户显示了不同的利益群体的不同喜好.基于此,提出了基于分类的标签推荐系统—TRSUC,将它作为内分类推荐,使分类标签成为全球用户和项目之间的中介实体.通过对MovieLens中数据集进行实验,结果表明,TRSUC的推荐准确度明显优越于传统推荐算法.     

用户线延伸系统简介

本文向用户推荐一种代替传统铜缆应用，具有投资少，工期短，见效快等优势的时分多址无线传输系统。文章简述了该系统的组成部分，连接方式，适用范围及其主要特点，对组成该系统的各模块的功能作了较详细的介绍。     

移动社会网络中基于位置的个性化餐馆推荐建模研究

移动网络中基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)是用于移动设备的典型服务。文章总结了LBS推荐系统的主要特点及其应用,融合情景信息提出分阶段的LBS推荐系统模型。在冷启动阶段,根据用户历史数据基于规则推荐,预测新用户兴趣。当获得大量的历史用户反馈和交互数据,采用基于用户和情景的协同过滤推荐算法来提高推荐系统的精度,并修改规则库。实验表明该推荐模型能提高推荐精度并实时推荐。     

个性化推荐系统安全防护研究

近年来,个性化推荐系统作为电子商务技术的一项重要研究内容,有效地解决了信息过载的问题,为用户提供了精准的个性化推荐服务并为厂商带来了更高的收益。但与此同时,随着数据规模的增大、用户信息数据重要性的提升,推荐系统安全问题开始受到广泛关注。个性化推荐系统如何保证用户数据安全,即使在恶意数据的干扰下仍能保证推荐系统的准确可靠亟待解决。文章就此,分析国内外的研究情况,首先介绍个性化推荐系统及其信任度的概念,明确了用户隐私数据安全对推荐系统的重要性;接着,介绍了常见的用户隐私数据保护策略;最后对推荐系统托攻击与其攻击检测算法进行归纳总结,并提出可供参考的解决方法。     

环境管理体系的监控系统——环境管理体系审核和管理评审

剖析了ＩＳＯ１４００１：１９９６标准中与环境管理体系监控系统相关要素的主要内容及其实施要点，并推荐示例以供参考。     

一种改进的深度神经网络应用于推荐系统

推荐系统是信息过滤的一种重要工具。随着互联网和大数据的介入,推荐系统的技术革新面临着新的挑战。近年来,深度学习的革命性进步在语音识别、图像分析和自然语言处理方面都受到了广泛关注。与此同时,一种应用于许多复杂任务的最先进的机器学习技术被用于推荐系统,以提高推荐的质量。由于其一流的性能表现和高质量的推荐结果,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及其之间的历史性互动。文章提出将一种改进的深度神经网络应用于推荐系统。实验结果表明,该方法的效果令人瞩目。     

基于XLNet-BiLSTM模型的个性化混合推荐算法

<正>本文简略阐述了个性化推荐系统的实际情况，介绍了个性化混合推荐算法下的混合推荐策略，并基于XLNet-Bi LSTM模型进行了用户对物品属性偏好建模，在此基础上提出了个性化混合推荐系统建设方法，旨在为相关研究人员提供参考，实现对于各种算法优势的有机结合，弥补以往单一算法的局限性，切实提升模型构建成效，为用户提供更加优质的推荐方案，以充分同用户的个性化要求相适应。     

人工智能在广播电视节目推荐系统中的应用

介绍广播电视节目推荐系统的基本概念，重点讨论内容分析、协同过滤算法以及基于深度学习的推荐系统三种主要的人工智能技术在广播电视节目推荐系统中的应用，展示如何利用这些技术提供更精准的节目推荐，以提升用户体验，助力电视节目的精准推送和高效分发。     

基于云计算的视频推荐系统的设计

通过对现有视频网站的调查研究,发现大部分都存在信息过载的问题。所以对视频网站来说拥有推荐系统是有必要的。通过对现有视频推荐系统的分析研究,利用开源云计算技术—Hadoop,及其部分相关组件Hive、Hbase等,设计了一种基于云计算的个性化视频推荐系统,此系统仅适用于以专业视频为主的网站。     

协同过滤推荐算法研究综述

协同过滤推荐算法是目前在推荐系统中应用最成功和广泛的技术之一。本文详细介绍了协同过滤推荐算法的分类和度量指标。同时，分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法。最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向。     

数字传输性能测量的数字图形

论述了用于数字传输性能测量的数字图形。结合我国数字通信的PDH和SDH传输体制,推荐了各种比特率的标准测试序列及其成帧测试序列的要求。为了进行面向块的差错性能测量,推荐了在PDH和SDH系统上差错性能测量的块长。     

营销与网络推荐系统

随着诸如Amazoncom．Netflix等的成功，推荐系统作为一种营销工具正被越来越多的营销者所重视。本文通过界定推荐系统的含义，论述推荐系统产生的背景，说明推荐系统对消费者和营销者带来的影响。以希望能够帮助了解推荐系统并使其得到进一步的重视。     

个性化推荐系统用户兴趣建模方式的研究

用户兴趣模型是推荐系统产生个性化推荐的主要知识源，是实现个性化推荐的关键．针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现过程中的一个重要环节，本文从高校就业网站用户对象的特点出发，提出了一种将用户显性兴趣与隐性兴趣相结合的动态建模方法，此方法能有效的为用户对象进行推荐。     

从数字集群通信的发展看GoTa的应用前景

国际电联(ITU)在几年前已推荐了一些数字集群通信系统，但我国只推荐欧洲电信标准协会ETSI的TETRA(陆地集群无线通信)和美国Motorola的iDEN(集成数字增强型网络)，作为我国数字集群行业推荐标准。下面仅以TETRA和iDEN为例，介绍数字集群通信系统在海外市场的应用情况。     

基于协同过滤的医疗临床路径智能推荐系统

在信息技术的推动下，很多医院开始应用医疗临床路径系统，并取得了一定的效果。但目前市面上的一些医疗临床路径系统还不完善，特别是临床路径的制定和执行过程中依赖专家的主观判断，缺乏客观性和准确性。基于此，文中提出一种基于协同过滤的临床路径推荐算法。首先提取系统中的患者临床诊断数据，通过余弦相似度算法对具有相似临床诊断指标的患者进行相似度计算；然后构建患者-路径影响矩阵，并根据计算结果进行关联度排序，最终形成一个Top-N的推荐路径列表，从而为医生推荐符合患者病种特征的临床路径。与其他方法的比较测试结果表明，所提方法能够较好地解决当前临床路径推荐方法存在的缺陷，从而提高临床路径推荐的精度，具有明显的优越性，可为医疗临床路径系统的设计提供参考。     

全流程化设计系统应对高阶工艺更多管理与制造问题

日前,新思科技发布了Lynx设计系统,其Production-Ready设计环境,将RTL-to-GDSⅡ产品验证流程与有效提升设计效率的特性相结合，在促进芯片开发的同时，很大程度上降低了设计过程中新工艺的设计风险。Lynx系统整合了新思科技及其代工厂和第三方IP合作伙伴的各种设计经验，通过在预定流程、推荐工具设置、预验证技术参数方面的支持，     

基于云平台的电子商务商品智能推荐系统

电子商务商品推荐系统可以帮助用户从海量的商品中快速找到自己意向的商品,针对当前电子商务商品智能推荐系统存在工作效率低、推荐误差大等缺陷,设计了基于云平台的电子商务商品智能推荐系统。首先,分析当前电子商务商品推荐系统的研究现状,找到引起推荐效果差的原因;然后,根据云平台的数据处理技术搭建电子商务商品推荐系统,并对电子商务商品推荐系统的关键技术进行设计;最后进行云平台的电子商务商品智能推荐系统的仿真测试。测试结果表明,所提系统克服了传统电子商务商品推荐系统存在的不足,加快了用户从海量商品中找出自己真正需要商品的速度,提高了电子商务商品推荐精度,且电子商务商品推荐误差远远低于传统电子商务商品推荐系统,具有更高的实际应用价值。     

基于本体的个性化信息推荐系统研究

本文从本体的概念出发,在分析传统信息推荐系统弊端的基础上,将本体与信息推荐系统融合,克服了传统信息推荐技术的不足之处,构建了基于本体的个性化信息推荐系统模型,使文档信息和用户模型的匹配成为了语义层次的匹配,以期能为提高信息推荐系统的精准度提供帮助。     

基于Web挖掘的电子商务推荐系统研究

基于Web挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站取得了较为广泛的应用,但在具体的过程中还存在较多的问题。文章首先从电子商务中的数据源和Web挖掘技术出发,介绍当前推荐系统的应用技术,分析现有的电子商务个性化推荐系统的优点及存在问题。提出了建立多模块个性化推荐和基于隐私保护模块的电子商务个性化推荐系统,并针对不同用户类型采用不同的推荐策略,实现完全个性化推荐系统。