个性化高校新闻分类推荐的应用研究

随着信息化和数字化时代的到来,大数据广泛渗入到各个领域。信息过载使得用户无法快速、准确地获取个人最关注的内容,这严重影响了浏览页面时的用户体验。为了能精准地进行分类推荐,对新闻分类和推荐方法进行细致的研究,进而提出一种能够进行精准分类,准确获取信息的推荐方法。利用爬虫技术获取真实的高校新闻数据;采用基于肘部法则改进的K-means算法进行聚类分析;结合用户注册时选定的兴趣标签,利用基于内容与协同过滤组合的推荐策略,针对不同用户的需求进行个性化推荐;以列表等形式将个性化的推荐结果展示给用户。根据高校的真实数据进行实验,结果表明,该算法能够有效地对高校师生的个性化服务需求进行处理,提高获取新闻时的高效性、准确性和智能性。     

考虑需求降维的个性化产品配置研究

随着时代发展和市场环境的变化，客户对产品个性化的追求不断提升。针对个性化产品配置进行客户满意度因素分析，通过需求降维对关键满意度因素进行去冗余处理，将筛选出的因素作为遗传算法中的用户评价项目，从而对不同类型的客户推荐最优的个性化产品配置方案。实验结果表明，个性化服务和产品质量是企业需要重点保障的两个方面，企业应当有针对性地对用户提供个性化产品和服务。本文方法有效减轻了用户疲劳，为企业推出个性化的产品服务配置提供指导和建议。