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中国科学院声学研究所专利：强化学习推荐系统及方法一种用于广域网络的深度
第四届教育推荐系统国际研讨会（The 4th International Workshop on Educational Recommender Systems）
第四届 教育推荐系统 国际研讨会
2017/6/29
Recommender systems have become increasingly popular in recent years, helping us to make decisions about what products to buy, what movies to watch, what books to read or who to date. While these syst...
第2届推荐系统工程计算人机交互研讨会
第2届 推荐系统工程计算人机交互 研讨会
2017/6/21
A recommender system has the aim of supporting users at making better choices, by suggesting items that might be interesting for them. The user interface engineering community has a crucial role to ma...
适用于校园网的视频推荐系统的设计与实现
推荐系统 数据清洗 用户行为 校园网
2014/3/26
针对校园网P2P视频分享的特点，对校园网络视频推荐FP-CNVR(campus network video recommendation based on FP-growth)系统进行原型设计与实现。提出了基于顾客细分思想的数据预处理方法CS-DP(data preprocessing based on customer segmentation)，并对所使用的FP-growth算法中FP树的结构...
基于云计算的视频推荐系统的设计
信息过载 视频 推荐系统 云计算
2014/3/26
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。
结合信任的推荐系统可以有效地缓解传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题,并能给每个用户提供可信且准确的推荐。然而系统中的每个用户都是不同的,因此考虑针对不同用户应采用不同推荐模式来查找推荐群体,以做出更具个性化的推荐。研究了微观层次上的节点特性,引入了兴趣的概念,证明了被推荐者的多种节点特性对于推荐结果的影响效果。最后通过多组实验验证了推荐系统在具有不同特性的节点上的推荐效果差异。
基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用
页面权值 正态分布 Web日志数据挖掘 关联规则
2012/3/22
提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进，给出了自定义的页面权值的定义，并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法，将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘，将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度，最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中，形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。
电子商务网站使用推荐系统来分析用户个人的喜好、习惯，并向其推荐信息、商品。针对传统的推荐系统在实际中存在着数据稀疏性及挖掘潜在需求的问题，提出利用ART神经网络的聚类特性与产品本体来设计电子商务推荐系统。同时，当用户的偏好类别偏少时，提出以形式概念分析为基础的概念相似度方法来提高推荐质量。实验表明该方法有效地提高了推荐效率。
基于Web日志的实时推荐系统
数据挖掘 数据预处理 关联规则 实时推荐
2009/11/30
针对个性化实时推荐系统的不足，提出通过构造BP树的方法压缩访问事务集。采用一个实时推荐的系统模型，将耗时的数据预处理放在离线模块，实时推荐采用动态修剪BP树的方法，穿过访问模式树的相关部分，利用网页推荐算法得到频繁访问集，生成推荐集。结果表明该算法只需扫描数据库一次，得到的频繁模式可满足页面实时推荐的快速需求。
基于Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计
Web个性化信息服务 Web服务器日志 FP-tree 关联规则
2009/11/19
基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的应用技术，通过使用FP-tree关联规则挖掘算法对用户文献阅读信息进行分析，发现用户的阅读习惯和阅读兴趣，进而为用户进行个性化的文献推荐，从而提高网站对用户的吸引力。
基于知识的电子商务智能推荐系统平台设计
推荐系统 智能推荐 知识
2009/7/2
分析了传统推荐技术存在的不足，阐述了基于知识的推荐技术的特点及其发展。针对现有基于知识的电子商务推荐系统中存在的不足，提出了基于知识的电子商务智能推荐需要解决的基本问题，设计了基于知识的电子商务智能推荐平台的逻辑框架，并阐述了其工作原理。
基于领域知识的个性化协同商务推荐系统
协同商务 个性化推荐 算法设计
2009/6/26
基于领域知识与顾客购买倾向相关联的事实，从知识表示、知识获取、系统实现三个方面研究了个性化协同商务推荐系统的实现策略。知识表示研究了自然语言的本体表示，主要包括：知识本体描述、模糊关系设计、概念关联抽象和公理修正四个部分；知识获取采用多层次领域知识获取和基于数据挖掘的智能知识获取两种方法，对知识的形式化和结构化进行了研究；基于J2EE技术创建了由客户端、服务器端、存储系统组成的协同商务推荐系统的结...
电子商务推荐系统中推荐策略的自适应性
推荐系统 推荐策略 自适应
2009/6/16
本文针对电子商务推荐系统中各种推荐技术的不足，提出推荐策略的自适应方法。用二元组<用户知识, 推荐商品>代表推荐环境的根本特征，采用ART神经网络进行自学习，获取推荐环境的不同聚类，每个聚类代表了某种推荐环境，对推荐结果的反馈情况进行统计分析，确定每个聚类的最佳推荐技术。向用户推荐商品时，根据用户所在聚类采用具有最佳推荐质量的推荐技术向用户作出推荐。整个系统的工作过程不需要人工干预，具有自适应性。