电子商务中Web页面个性化推荐系统的架构

电子商务中实现个性化推荐意味着一个用户访问Web站点时能够得到个性化的服务,网站根据用户的聚类特征,向用户在线推荐一些用户可能比较感兴趣的页面。本文给出了电子商务个性化推荐的系统结构,分析了在Web日志挖掘中应用协同过滤技术,讨论了Web页面的个性化推荐过程和推荐算法。推荐算法综合考虑了用户聚类中页面的权值和用户对页面的平均评价值两个推荐因素,实现在线页面的推荐。     

基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

电子商务推荐系统中群体用户推荐问题研究

尽管传统的电子商务推荐系统在个体用户推荐方面取得了巨大成功,但它并不适用于向群体用户进行推荐。随着虚拟社区中群体用户的不断增加,构建群体推荐系统,向群体用户提供个性化推荐,减少他们搜集信息所耗费的时间和精力显得越来越重要。基于此,本文提出了一种新颖的推荐方法—结合领域专家法的群体用户推荐算法。该算法以基于项目的协同过滤技术为基础,根据群体成员间的相互作用确定群体偏好,由群体偏好产生推荐,推荐过程中存在的成员未评分项采用领域专家法进行预测填充,此外本文算法还考虑了成员间相似关系对推荐质量的影响。实验结果表明了本文算法的有效性。     

模拟植物生长算法与知识创新的几点思考

讨论了知识DNA的跨域映射思想.基于这种思想,对模拟植物生长算法(PGSA)的理论体系和应用案例进行了分析.PGSA是以植物向光性理论为启发式准则的智能算法,该算法在各领域中的应用情况表明,知识DNA(如植物生长、遗传变异、蚂蚁觅食、鸟群捕食、固体退火等规律的知识)的跨领域映射对于智能算法的创新具有一定的现实意义.     

基于多源大数据的个性化推荐系统效果研究

  个性化推荐系统已成为各大电商向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一,通过推荐系统,商家可以提高收入和消费者满意度。但传统推荐系统通常只利用消费者在当前网站的历史信息推荐个性化商品,无法获得消费者在其他网站的数据来优化推荐效果。大数据时代,一些第三方公司抓住机遇,利用不同公司的多源大数据提供更好的个性化推荐服务。然而,这种新型的推荐系统对消费者购物行为的影响存在极大的未知性。         探究基于多源大数据的个性化推荐系统对消费者购物行为的影响。为了建立推荐系统与消费者购物行为之间的因果关系,采用实地实验有效地避免传统研究方法存在的内生性问题,并具有较好的外部有效性。一方面,基于内部数据和外部数据构造解释性变量,探究内部数据特征和外部数据特征与推荐效果之间的关系;另一方面,通过检验消费者特征与内外部数据的推荐效果间的交互效应,进一步分析外部数据和内部数据的推荐效果如何随消费者的特征变化,帮助企业更好地利用多源大数据提升推荐效果。         研究结果表明,基于内部数据的推荐系统能够显著提升消费者点击个性化推荐商品的概率,可以降低消费者决策时间,激励消费者浏览更多的商品。外部数据的推荐效果不仅与外部公司网站的用户数量相关,也会受到外部网站与当前网站的关联程度的影响。消费者特征对基于内部数据和外部数据的推荐效果起调节作用,如果消费者是当前网站的老用户,利用该消费者在当前网站的内部数据提供个性化推荐的效果更佳。         通过分析基于多源大数据的推荐效果对消费者购物行为的影响,进一步完善个性化推荐领域的理论框架。研究结果对如何利用多源数据构建更加有效的推荐系统具有重要指导价值,并为不同网站之间的数据共享机制提供重要的管理建议。     

基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统研究

基于协同过滤算法是个性化推荐系统中最基本、最常用的一种,而传统的基于用户的协同过滤算法存在着用户冷启动和高推荐率等问题。笔者针对目前图书推荐协同过滤算法运用中存在的问题,并根据高校图书馆的实际情况,提出相应的改进措施。笔者利用学生网络日志和读者借阅记录对用户进行相似性分析,有效解决了用户“冷启动”的问题,提高了推荐准确率。笔者利用时间衰减法建立用户兴趣模型,以便更好地关注用户的短期借阅行为,提高推荐准确率。与传统用户协同过滤方法相比,笔者提出了一种改进的用户协同过滤方法。结果表明,改进后的用户协同过滤方法具有更好的性能。     

基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一。目前协同过滤构建的用户-项目矩阵,一般是按用户对所有项目的评分构建,却没有考虑项目之间的分类情况,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题,本文提出基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法,该算法首先按商品聚类,将大矩阵按聚类的商品来进行子矩阵的计算,在子矩阵里进行兴趣度的测量,最后将在所有区域相似用户的推荐项目合并,成为该用户的最后推荐结果。实验证明新算法能够提高协同过滤推荐系统的推荐质量。     

基于个人知识地图的专家推荐

利用维基百科作为背景知识构建出专家个人的知识地图,从而直观量化地度量专家的知识构成和研究兴趣。在此基础上,提出了基于知识节点密度和最大公共子图的2种推荐算法,并且将这2种推荐算法和经典的推荐算法结合。最后,用一个真实的数据集合验证:这种基于个人知识地图的专家推荐是有效的。     

基于用户画像的个性化图书推荐研究

目的/意义:运用个性化推荐服务,满足高校读者的个性化需求。方法/过程:首先分析读者身份信息和历史借阅行为信息数据,然后创建图书馆读者的用户画像标签模型,最后结合个性化推荐算法构建智慧阅读推荐系统。结论:图书馆可以通过用户画像标签快速了解读者群体的兴趣方向。     

基于上下文感知的组推荐系统框架设计

在信息服务领域,个性化推荐系统为用户解决了"信息过载"的问题。本文首先分析了以往推荐系统的优缺点,在此基础上引入上下文和组推荐,将两者结合起来,形成一个新的组推荐框架,然后详细阐述了此框架的各个模块。     

基于遗忘函数和领域最近邻的混合推荐研究

基于内容过滤和协同过滤是两大最为经典的推荐算法,但基于内容过滤存在新用户问题,没有考虑用户兴趣变化对推荐质量的影响,协同过滤则面临严峻的数据稀疏性和冷启动的挑战.针对这些,提出混合推荐算法:基于非线性逐步遗忘函数建立用户兴趣模型,预测用户未评价商品评分;引入"领域最近邻"处理方法查找目标用户的最近邻,预测未评价商品评分,以此为基础做出推荐.实验结果表明,本文方法能有效提高推荐质量.     

基于知识采纳模型和多层感知机神经网络的评论有用性识别研究

移动互联网、社交媒体平台及电子商务的迅速发展,产生了大量的用户评论,其商业价值凸显,如何有效识别用户评论的有用性成为重要研究主题。本文提出基于知识采纳模型(Knowledge Adoption Model, KAM)理论和多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)神经网络的分类算法对评论文本进行有用性识别。该算法根据知识采纳模型理论从评论质量和评论来源可信度两方面进行评论有用性识别的特征提取：利用先验领域知识词典构造领域词占比、停用词占比等评论质量方面的特征,有效解决了特定领域评论存在的领域知识壁垒问题;根据评论作者的粉丝数、作者获赞数等信息构建评论来源可信度方面的特征。为了验证本文所提方法的识别效果,本文采用知乎论坛中医相关评论数据进行实验;实验结果表明,本文提出的方法能有效提高在线评论有用性的分类效果,提高了可解释性。     

基于领域知识和聚类的关联规则深层知识发现研究

本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行新颖度评价,对于新颖度较高价值较大的关联规则可以存储于领域知识库用于决策使用或再次挖掘过程。该算法有效的减少的规则的数量,提高了规则的新颖性和精确度,对商业应用具有很高的价值。文章最后使用UCI开源数据进行了实验分析,并验证了该算法的有效性。     

基于加权知识网络的个人及群体知识结构分析方法

本文对个人及群体的知识结构分析方法进行了研究.首先将个人及群体的知识结构表示为一个加权知识网络.其中节点权重表示个人及群体对各知识点的掌握程度.在此基础上,对个人及群体的领域知识表示方法、在特定领域的知识广度和深度的涵义及度量方法等进行了研究,并对交叉知识领域的特性进行了分析.最后结合一个实例对方法进行了验证.     

Learning from stories of leadership: How reading about personalized and socialized politicians impacts performance on an ethical decision-making simulation

Stories about notable, 20th-century politicians were investigated as a means by which reading stories of leadership influences subsequent ethical decision-making performance. Undergraduates read four short stories in which charismatic politicians exhibited a personalized, socialized, or neutral power orientation, followed by responding to four ethical dilemmas in the marketing domain—a distant transfer task. Results indicated that reading stories featuring personalized protagonists inhibited subsequent ethical decision-making processes. However, intensity of narrative processing, personal identification with the protagonist, and presence or absence of an ethical salience probe moderated these effects. Implications are discussed regarding the use of stories as a tool for ethical development and the importance of managing stories of leadership circulated throughout organizations and society.     

The need for knowledge modification in technology change: a framework to consider changes in domain complexity,knowledge and productivity

This paper researches productivity in relation to domain complexity and the present knowledge capacity in an organisational context. The study is based on five very different case studies. Three studies are conducted in Denmark, Germany, Mexico and China and are related to knowledge transfer in the relocation of manufacturing facilities. Two studies investigate operation and automation of oil and gas production in the North Sea. The case study method involves semi-structured interviews, surveys, an analysis of historical production data and observations. Based on the findings from the field studies, the paper develops a conceptual framework that management can use for discussions of productivity, development of knowledge and design of learning programmes when considering changes in the complexity of a domain or a change in knowledge.     

基于熵的同业税负测算方法研究

随着经济的不断发展,开展同业税负研究测算的意义也愈显重要.传统行业税负计算方法没有考虑非正常样本对计算结果的影响,所得到的税负平均值往往低于行业税负的正常值.本文首次将C4.5数据挖掘算法引入到行业税负测算过程中,有效避免了传统测算方法中的不足,并结合税收领域知识对该算法进行了改进应用;通过对算法测算结果进行验证表明,利用该算法选出的企业样本代表了真实的行业税负水平,具有很高的可信度.     

Anmerkungen zur Professionalisierung des Coaching auf dem Hintergrund des klassischen Professionsbegriffs

Some comments on the professionalization of coaching with regard to the classical concept ?profession“ In the current discussions on the professionalization of coaching the concept ?profession“ often is not clear. Therefore, the author first delineates the classical concept of profession and its main criterions. He then discusses the question whether these criterions are present in coaching and whether coaching may or should be conceived as an independent profession. Considering the tendencies of deprofessionalization in the traditional professions, it seems to be meaningful to understand coaching as a profession, but with a revised theoretical concept of profession: Particularly concerning the necessary scientific orientation it demands an interdisciplinarity instead of a fixed corpus of knowledge. The professionality of the practitioner means an orientation on general values and concepts of understanding and acting and is a central aspect of quality of coaching.