基于大项集组的互联网用户兴趣建模

为解决互联网用户兴趣模型在实际应用中存在的数据稀疏度和用户多兴趣问题,文章提出了基于大项集组的用户兴趣建模方法,将项目和用户评价之间的映射关系转化为项目属性和用户评价之间的映射关系来解决稀疏度问题,并采用高阶大项集组来描述用户的多兴趣问题.最后通过网络爬虫在豆瓣网上采集用户对电影的评分数据对建模方法进行了初步实验验证.结果显示,这种基于项目属性大项集组的用户兴趣推荐方法,和现有的推荐方法相比,能够有效地降低目标用户和推荐知识之间的差异度.     

应用移动Agent技术构建B2B电子商务平台

如何进行高效、动态的信息共享或信息协作是B2B电子商务的核心问题。移动agent技术突破了传统的分布计算模式的制约,对处于复杂网络环境下的大规模的信息协作系统建设具有重要的意义。本文给出了一个基于移动agent技术搭建的B2B电子商务模型,它对处在同一产业链上的企业群之间进行高效、动态的信息共享与信息协作提供了有益的解决方法。