基于关联规则的协同过滤改进算法

针对传统协同过滤算法过分依赖用户历史评分数据及评分数据存在严重稀疏性问题的情况,提出一种基于关联规则的协同过滤改进算法。该算法设置相似度阈值,计算近邻用户与目标用户之间的相似度,选取相似度最高的近邻用户组成邻居集,若邻居集中的所有近邻用户与目标用户的相似度都高于阈值则按照传统协同过滤进行评分预测,否则引入关联规则的算法对目标用户进行评分预测。首先,对利用Apriori算法输出的关联规则进行拆分,得到一对一、多对一两种形式的规则;其次,基于支持度和置信度构建推荐度计算方法;再次,形成引入关联规则的算法;最后,根据阈值选择相应的算法进行评分预测,将评分高的项目推荐给用户。实验结果表明:所提出的算法与传统协同过滤算法、基于用户平均值填充的协同过滤算法相比,在MAE、RMSE上都有明显下降,可以在一定程度上提高推荐质量。     

信任传递的矩阵分解推荐算法

针对协同过滤推荐系统中数据稀疏性导致推荐准确性低下问题,提出信任传递的矩阵分解推荐算法.该算法利用用户社交网络的直接信任关系,基于信任传递思想,预测用户在社交网络中的间接信任关系,以解决社交网络信任关系的稀疏性问题.该算法使用填充后的社交网络信任数据,预测填充用户评分数据,以解决用户评分数据的稀疏性问题;将处理后的用户评分数据在基于正则化迭代最小二乘方法推荐系统中进行应用,取得良好效果.实验结果表明：使用Epinions数据集,相比传统的矩阵分解算法,该算法的平均绝对误差下降了10.77﹪.     

基于用户评分权重的矩阵分解推荐算法

在传统的推荐算法中存在数据评分稀疏的问题,同时,在建立预测模型时默认每个用户评分都是真实可信的.但实际评分中存在某些数据不符合用户的整体评分趋势和偏好.为了解决上述问题,对每项用户评分的真实性进行计算,在进行评分预测时,使符合用户整体评分趋势的评分数据获得更高的权重,让推荐算法更精准的把握用户和项目的特征信息,提升推荐系统的整体性能.经过在Movie Lens 100k数据集上与其它三种经典算法的对比实验表明,本文提出的改进算法能更好地把握用户真实喜好,提高预测的准确性.     

融合多信息的个性化推荐模型

为了解决协同过滤推荐系统的数据稀疏与冷启动问题,通常利用辅助信息来提高推荐系统的整体性能。当前大多数社交媒体网站和电子商务系统都允许用户发表文本评论,以及对项目(如商户、电影、商品等)进行评分。为了更加有效地融合多种数据信息,解决数据稀疏的问题,提高推荐算法的准确性,构建了一个基于用户-项目历史交互数据源融合知识图谱的模型,提出了基于用户-项目历史评论的深度学习算法,将2种算法动态融合,利用随机梯度下降方法进行模型求解,为用户提供更精准的个性化推荐服务。实验结果表明:相比于已有典型推荐算法,所提模型取得更好的推荐效果,并且可以有效地解决数据稀疏带来的推荐准确性降低的问题。     

大数据背景下的高校图书馆图书采购模式探析

高校图书采购的传统方式在书目选取和采购方式上都有一定的不足之处。大数据环境下的图书馆服务将产生巨大变化。其背景下的高校图书馆图书采购的特点是图书需求的动态获取、书单的个性化推荐和复本数量的多样化。表现为个性化、实时性和以用户需求为中心的智能化采购模式是未来发展的必然趋势。     

高校图书情报工作若干问题的思考

以分析高校图书情报工作存在的问题入手 ,提出了解决问题的措施和对策 ,并对提高高校图书情报工作质量进行了探讨     

基于Web挖掘的电子商务个性化推荐系统

针对现有电子商务个性化推荐系统存在的不足,构建了一个基于Web挖掘的电子商务个性化推荐系统的整体架构模型,并采用了结合用户Web日志聚类和协同过滤的个性化推荐技术。可以有效地解决协同过滤技术所面临的数据稀疏和冷启动问题,提高推荐结果的准确性和有效性。     

图书对马克思主义学科发展的影响分析——基于CSSCI(2000-2007年度)数据

本文依据CSSCI数据库中2000-2007年间被马克思主义论文引用的数千种图书的数据进行统计,遴选出被引频次较高的图书105种,其总被引频次占数千种被引图书的总频次的三分之二.将这些对马克思主义学科发展具有较高影响力图书分成领袖著作、历史文献与政治资料、学术著作三个类别,分析比较不同类别的图书对马克思主义学科产生的影响,阐明图书在丰富与发展马克思主义学科中的地位与贡献,藉以正确评价图书对马克思主义学科的学术传承过程中的作用.     

基于用户和基于项目结合的个性化推荐算法

这篇文章说明了一种新的推荐算法,结合基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法各自的优点,在新算法中,首先利用基于用户的协同过滤算法确定一定数量的邻居,以保证推荐的个性化,然后在确定的邻居数据集上利用基于项目的算法模型进行推荐。最后将这种新算法和基于项目的协同过滤算法进行比较,实验结果表明这种新算法只用一少部分部分的最相似邻居用户就能得到基于项目算法的推荐质量,而且要比基于项目的推荐更加个性化。     

基于中心节点重叠社区发现的协同过滤推荐系统

针对传统协同过滤中对整个用户网络进行运算的数据量较大、推荐效率不高的问题,将用户-项目二分网转化为由用户构成的社会网络,基于中心节点重叠社区发现的思想进行加权网社区划分以充分利用网络结构信息。在社区内部采用加权相似度与top-n算法相结合的方法进行项目推荐,并将Movie Lens数据集作为测试数据。通过与传统协同过滤的对比可见,基于中心节点重叠社区发现的top-n算法的个性化推荐方法在保证推荐精度的前提下,使推荐效率得到大幅度提升。     

基于系统动力学的区域低碳发展政策研究——以中国为例

低碳经济是一次全面的经济转型,其必要性和迫切性有目共睹,而低碳经济转型势必需要政策力量的推动才可能实现,因此,研究政策对低碳发展的不同影响就成了政策制定的必经之路。对于低碳发展的研究目前有很多,文章应用系统动力学方法构建区域低碳发展的政策影响模型,并将模拟结果与中国历年统计年鉴数据相比对,证明了模型的有效性。最后对中国未来发展的两种情景进行了预测,并对政策的制定、研究和分析给出了意见和建议。     

弗洛姆关于爱的理论述评

关于爱的理论是弗洛姆人道主义伦理学的核心内容。弗洛姆认为 ,爱是对人类生存问题的回答 ;爱是具有创造性和成熟性格的人的一种能力 ;爱的本质是“给予” ;爱包括博爱、母爱、性爱、自爱、神爱等形式 ,但所有爱的形式都包含关心、责任心、尊重和了解等基本要素。当代西方的社会结构和西方文化导致了西方社会爱的异化和爱情衰亡。弗洛姆关于爱的理论体现了他对弗洛伊德和马克思的“综合” ,有其合理因素和进步意义 ,但仍然是着重从心理学的角度去探讨爱的问题。     

企业文化变革要议——以IBM公司为例

本文从"文化"和"变革"的概念入手,从中国企业面临的实际情况出发,以国际巨头IBM公司为例,详细阐述了文化变革下的价值观再造、战略再造以及组织流程再造。在以上论述的基础上,作者阐明了业务方面选择、摆脱路径依赖、强势CEO在文化变革工作中的重要性。     

关于奢侈品税立法的思考

奢侈品作为一种高档或顶级商品,无疑是那些富足有余的人们经常关注或消费的对象。课征奢侈品税,其实就是征富人们的税,不会因此损害中低收入的普通消费者的利益。相反,通过课征奢侈品税,然后再把这部分税款通过社会公共福利等形式提升低收入人们的生活质量,这就在社会财富的二次分配上给那些社会上的"最不利者"带来了补偿利益。如此通过税收立法的手段,一方面削减了高收入者的财富,另一方面又形成对低收入群体的补偿,从而在一定程度上使社会财富的分配达到了相对的平衡,从而更加有利于分配正义的实现。     

高校计算机网络安全问题研究

本文对当前高校校园网络安全所存在的问题进行了分析,并从安全管理和提高安全技术水平两方面阐述了保证高校网络安全的策略,从而确保校园计算机网络的安全畅通。     

论物上请求权

对物上请求权的种类、性质以及物上请求权是否适用消灭时效等基本理论问题进行了探讨,以期能对我国物权法的制定有所裨益.     

广电集团化研究综述

伴随着广电集团化的实践进程，一些学者和业内人士对这一全新的课题进行了各种探索和研究，从广电集团化的起因、发展及现状、集团化进程中存在的问题以及它的发展趋势等四个方面对他们的研究作一综述，从求同存异、相互取长补短中对这一问题有一个较为充分和全面的认识。     

乔姆斯基的语义观解读

乔姆斯基的古典理论认为语法理论不应该建立在语义基础之上。标准理论阶段，他提出深层结构决定意义。在扩展的标准理论阶段，乔氏把语义解释放到了表层结构上。乔氏管约理论认为，自然语言的句法是自主的形式系统，不受语义因素的影响。乔氏内在论的自然主义语言观和研究方法表明他的语义观是建立在内在论基础之上的。     

基于Labview的虚拟滤波器的设计

介绍了滤波器的作用和类型,并利用Labview语言设计了巴特沃斯滤波器。     

大学生考试作弊的成因分析及对策

大学生考试作弊的产生、盛行与社会上弄虚作假的不良风气、学校教育上的缺陷、学习评价体系不科学以及扩大招生引发的教学管理失衡等客观原因有关,也与大学生自身的道德修养、人生价值观、是非判断能力和心理素质等方面存在着比较严重的问题有着密切的关系。文章在分析大学生考试作弊成因的基础上,指出了大学生考试作弊的性质、特点和危害,并提出了遏制考试作弊歪风的对策。