职业教学资源推荐系统的研究
这是一篇关于推荐系统,推荐策略,职业教学资源系统,推荐引擎的论文, 主要内容为随着科技的进步与发展,信息时代已经从数据匮乏发展为数据过载,现在我们所面临的关键问题不再是如何获取有用信息,而是如何从海量的信息中有效地提取所需的内容,搜索引擎和推荐系统因此应运而生,前者主要帮助用户搜索到所需信息,后者是根据用户个性化喜好把内容推荐给用户,但有时候用户的需求往往是模糊的,即使需求明确,但又有可能存在没能确切表达的情况,推荐系统刚好就能解决问题所在。在大力发展职业教育的大背景下,职业教学发展迅速,信息化的进程突飞猛进,教学资源在网络系统中得到前所未有的共享程度。推荐系统最早应用于电子商务领域,技术比较成熟。近年来,一些大型的社交网络和学习交互系统也把推荐技术应用在其网站中,得到公认的成绩,但在职业教学范围的使用尚处于摸索阶段,因此,我们尝试以成功应用推荐技术的电商平台、社交网站和学习网络的例子为接入点,从其中获取一些对职业教学资源推荐系统建设的启迪,研究职业教学推荐系统建设的可行办法,并主要以职业教学课程资源推荐作为重点展开研究。资源推荐系统研究是现代管理工程研究的一个应用研究,为资源管理提供了一个新的研究视角。本文是研究推荐系统在职业教学资源系统领域的应用。首先利用文献研究法论述了推荐系统相关思想和理论,明确了推荐系统的本质,了解了推荐系统的基本要求。然后通过个案分析法,重点研究了以亚马逊为代表的电商网站、以豆瓣为代表的社交网络和以中国知网为代表的学习资源网站三种类型网站的推荐系统,从中找到推荐系统成功应用的启迪。随后,在借鉴以上三种类型网站成功应用推荐系统经验的基础上,利用系统学相关理论原理研究了个性化职业教学资源系统的元素组成以及结构问题,阐述了职业教学资源推荐系统的推荐功能和推荐内容,使用相关推荐系统理论,提出可以利用的推荐策略,总结出以用户身份特征和行为特征为基础的,使用系统自动推荐、人工推荐和虚拟学习小组的用户推荐的三大组合推荐策略,并以此为基础设计了职业教学资源推荐系统的总体架构和推荐引擎,按照教育与心理研究方法相关理论,提出中职学生的心理特征是缺乏明确的学习目标,并针对此特征提出其推荐引擎的设计思路。最后,按照信息系统工程的结构化方法和系统动力学的相关理论,设计了职教类学校教学资源推荐系统和讨论了面向教育云的职业教学资源推荐系统建设的相关问题。
职业教学资源推荐系统的研究
这是一篇关于推荐系统,推荐策略,职业教学资源系统,推荐引擎的论文, 主要内容为随着科技的进步与发展,信息时代已经从数据匮乏发展为数据过载,现在我们所面临的关键问题不再是如何获取有用信息,而是如何从海量的信息中有效地提取所需的内容,搜索引擎和推荐系统因此应运而生,前者主要帮助用户搜索到所需信息,后者是根据用户个性化喜好把内容推荐给用户,但有时候用户的需求往往是模糊的,即使需求明确,但又有可能存在没能确切表达的情况,推荐系统刚好就能解决问题所在。在大力发展职业教育的大背景下,职业教学发展迅速,信息化的进程突飞猛进,教学资源在网络系统中得到前所未有的共享程度。推荐系统最早应用于电子商务领域,技术比较成熟。近年来,一些大型的社交网络和学习交互系统也把推荐技术应用在其网站中,得到公认的成绩,但在职业教学范围的使用尚处于摸索阶段,因此,我们尝试以成功应用推荐技术的电商平台、社交网站和学习网络的例子为接入点,从其中获取一些对职业教学资源推荐系统建设的启迪,研究职业教学推荐系统建设的可行办法,并主要以职业教学课程资源推荐作为重点展开研究。资源推荐系统研究是现代管理工程研究的一个应用研究,为资源管理提供了一个新的研究视角。本文是研究推荐系统在职业教学资源系统领域的应用。首先利用文献研究法论述了推荐系统相关思想和理论,明确了推荐系统的本质,了解了推荐系统的基本要求。然后通过个案分析法,重点研究了以亚马逊为代表的电商网站、以豆瓣为代表的社交网络和以中国知网为代表的学习资源网站三种类型网站的推荐系统,从中找到推荐系统成功应用的启迪。随后,在借鉴以上三种类型网站成功应用推荐系统经验的基础上,利用系统学相关理论原理研究了个性化职业教学资源系统的元素组成以及结构问题,阐述了职业教学资源推荐系统的推荐功能和推荐内容,使用相关推荐系统理论,提出可以利用的推荐策略,总结出以用户身份特征和行为特征为基础的,使用系统自动推荐、人工推荐和虚拟学习小组的用户推荐的三大组合推荐策略,并以此为基础设计了职业教学资源推荐系统的总体架构和推荐引擎,按照教育与心理研究方法相关理论,提出中职学生的心理特征是缺乏明确的学习目标,并针对此特征提出其推荐引擎的设计思路。最后,按照信息系统工程的结构化方法和系统动力学的相关理论,设计了职教类学校教学资源推荐系统和讨论了面向教育云的职业教学资源推荐系统建设的相关问题。
基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统的设计与实现
这是一篇关于混合推荐模式,推荐策略,并行计算,推荐效果数据可视化,推荐系统的论文, 主要内容为随着汽车产业的迅猛发展以及人们经济水平的提升,汽车已经越来越多地进入普通的家庭,人们对于汽车类资讯文章的需求也与日俱增,而汽车媒体在移动互联网的快速发展下也展现出了勃勃生机,面对以上形势,开发基于汽车资讯类手机APP(Application,应用程序)的汽车类文章推荐系统不仅能够帮助用户从海量汽车信息中抽取出感兴趣的内容,也为汽车资讯类手机APP带来了效益的提升,从而实现了用户和企业的双赢局面。随着推荐系统的不断发展,涌现出了各种各样的推荐策略,每种推荐策略均有其各自的优缺点,因此,为了弥补各种推荐策略的不足之处,在本次项目中使用混合推荐模式将多种推荐策略结合起来共同为用户产生推荐,使用的推荐策略主要包括基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及基于关联规则的推荐,其中基于内容的推荐根据内容特征的不同又分为基于关键词特征的推荐以及基于车标签特征的推荐。作者完成了基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统的数据同步与处理模块、推荐策略离线计算模块、推荐引擎模块以及推荐后台管理模块的需求分析、设计、实现以及测试的工作,其中本项目的核心模块是推荐策略离线计算模块,该模块使用MapReduce计算框架实现了对多种推荐策略的分布式并行计算。推荐引擎模块使用Spring Boot框架作为服务端框架,并结合推荐策略离线计算的结果实现了个性化推荐、相关推荐等功能。数据同步与处理模块实现了多种数据的同步与处理,为用户兴趣挖掘以及推荐策略的计算提供了数据基础。推荐后台管理模块以推荐效果监控为核心功能,使用ECharts工具实现了推荐效果数据可视化以及对推荐系统相关数据的管理,方便开发者根据推荐效果反馈对推荐系统进行改进。本项目实现的基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统与大数据平台结合通过分析用户历史行为,为用户建立专属的兴趣模型,从而在信息严重过载的时代下为用户提供专属的推荐服务,并致力于在实际应用过程中促进汽车资讯类手机APP的用户满意度以及点击率的提升。
职业教学资源推荐系统的研究
这是一篇关于推荐系统,推荐策略,职业教学资源系统,推荐引擎的论文, 主要内容为随着科技的进步与发展,信息时代已经从数据匮乏发展为数据过载,现在我们所面临的关键问题不再是如何获取有用信息,而是如何从海量的信息中有效地提取所需的内容,搜索引擎和推荐系统因此应运而生,前者主要帮助用户搜索到所需信息,后者是根据用户个性化喜好把内容推荐给用户,但有时候用户的需求往往是模糊的,即使需求明确,但又有可能存在没能确切表达的情况,推荐系统刚好就能解决问题所在。在大力发展职业教育的大背景下,职业教学发展迅速,信息化的进程突飞猛进,教学资源在网络系统中得到前所未有的共享程度。推荐系统最早应用于电子商务领域,技术比较成熟。近年来,一些大型的社交网络和学习交互系统也把推荐技术应用在其网站中,得到公认的成绩,但在职业教学范围的使用尚处于摸索阶段,因此,我们尝试以成功应用推荐技术的电商平台、社交网站和学习网络的例子为接入点,从其中获取一些对职业教学资源推荐系统建设的启迪,研究职业教学推荐系统建设的可行办法,并主要以职业教学课程资源推荐作为重点展开研究。资源推荐系统研究是现代管理工程研究的一个应用研究,为资源管理提供了一个新的研究视角。本文是研究推荐系统在职业教学资源系统领域的应用。首先利用文献研究法论述了推荐系统相关思想和理论,明确了推荐系统的本质,了解了推荐系统的基本要求。然后通过个案分析法,重点研究了以亚马逊为代表的电商网站、以豆瓣为代表的社交网络和以中国知网为代表的学习资源网站三种类型网站的推荐系统,从中找到推荐系统成功应用的启迪。随后,在借鉴以上三种类型网站成功应用推荐系统经验的基础上,利用系统学相关理论原理研究了个性化职业教学资源系统的元素组成以及结构问题,阐述了职业教学资源推荐系统的推荐功能和推荐内容,使用相关推荐系统理论,提出可以利用的推荐策略,总结出以用户身份特征和行为特征为基础的,使用系统自动推荐、人工推荐和虚拟学习小组的用户推荐的三大组合推荐策略,并以此为基础设计了职业教学资源推荐系统的总体架构和推荐引擎,按照教育与心理研究方法相关理论,提出中职学生的心理特征是缺乏明确的学习目标,并针对此特征提出其推荐引擎的设计思路。最后,按照信息系统工程的结构化方法和系统动力学的相关理论,设计了职教类学校教学资源推荐系统和讨论了面向教育云的职业教学资源推荐系统建设的相关问题。
职业教学资源推荐系统的研究
这是一篇关于推荐系统,推荐策略,职业教学资源系统,推荐引擎的论文, 主要内容为随着科技的进步与发展,信息时代已经从数据匮乏发展为数据过载,现在我们所面临的关键问题不再是如何获取有用信息,而是如何从海量的信息中有效地提取所需的内容,搜索引擎和推荐系统因此应运而生,前者主要帮助用户搜索到所需信息,后者是根据用户个性化喜好把内容推荐给用户,但有时候用户的需求往往是模糊的,即使需求明确,但又有可能存在没能确切表达的情况,推荐系统刚好就能解决问题所在。在大力发展职业教育的大背景下,职业教学发展迅速,信息化的进程突飞猛进,教学资源在网络系统中得到前所未有的共享程度。推荐系统最早应用于电子商务领域,技术比较成熟。近年来,一些大型的社交网络和学习交互系统也把推荐技术应用在其网站中,得到公认的成绩,但在职业教学范围的使用尚处于摸索阶段,因此,我们尝试以成功应用推荐技术的电商平台、社交网站和学习网络的例子为接入点,从其中获取一些对职业教学资源推荐系统建设的启迪,研究职业教学推荐系统建设的可行办法,并主要以职业教学课程资源推荐作为重点展开研究。资源推荐系统研究是现代管理工程研究的一个应用研究,为资源管理提供了一个新的研究视角。本文是研究推荐系统在职业教学资源系统领域的应用。首先利用文献研究法论述了推荐系统相关思想和理论,明确了推荐系统的本质,了解了推荐系统的基本要求。然后通过个案分析法,重点研究了以亚马逊为代表的电商网站、以豆瓣为代表的社交网络和以中国知网为代表的学习资源网站三种类型网站的推荐系统,从中找到推荐系统成功应用的启迪。随后,在借鉴以上三种类型网站成功应用推荐系统经验的基础上,利用系统学相关理论原理研究了个性化职业教学资源系统的元素组成以及结构问题,阐述了职业教学资源推荐系统的推荐功能和推荐内容,使用相关推荐系统理论,提出可以利用的推荐策略,总结出以用户身份特征和行为特征为基础的,使用系统自动推荐、人工推荐和虚拟学习小组的用户推荐的三大组合推荐策略,并以此为基础设计了职业教学资源推荐系统的总体架构和推荐引擎,按照教育与心理研究方法相关理论,提出中职学生的心理特征是缺乏明确的学习目标,并针对此特征提出其推荐引擎的设计思路。最后,按照信息系统工程的结构化方法和系统动力学的相关理论,设计了职教类学校教学资源推荐系统和讨论了面向教育云的职业教学资源推荐系统建设的相关问题。
电子商务下的柔性推荐系统
这是一篇关于推荐系统,推荐策略,推荐引擎,关联规则,协同过滤的论文, 主要内容为Internet的迅猛普及将人类带入了信息社会和网络经济时代,电子商务也正以令人难以置信的速度蓬勃发展。丰富的电子商务网站使客户有了更多的选择余地,但客户更容易流失。在这种环境下,企业必须进行主动营销,发现客户的偏好,分析客户的购买动机,才能更好地吸引客户的注意力,满足客户的喜好,让客户感受到完全个性化的购物体验,推荐系统成为解决这一问题最有效的工具。 本文首先介绍了国内外电子商务推荐系统的应用和研究情况,特别比较了国内外几个典型的电子商务网站推荐策略的应用情况。随后针对目前电子商务推荐系统存在的不够灵活、继承代价高、移植性差等问题,提出了一种的开放式的、多模型的推荐系统框架――柔性推荐系统FRS(Flexible Recommendation System)。FRS主要由推荐系统数据库、推荐系统模型库、推荐策略、推荐控制引擎、推荐管理和电子商务网站系统组成。在FRS中,推荐系统模型和推荐策略可以像组件一样被加载、删除,系统可以根据不同的商业应用制定不同的推荐规则生成推荐控制引擎,为用户产生不同的个性化推荐。FRS独立于具体的推荐应用和推荐算法,具有良好的开放性;能根据不同的商务推荐策略产生相应的推荐功能,具有良好的柔性;支持完善的推荐管理功能和统一的推荐管理平台。在文章最后,将FRS应用到一个电子商务网站的实例中以验证该系统的有效性,并提出进一步待研究工作。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码项目助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/48241.html
