个性化推荐系统造句

• 基于海量数据挖掘的个性化推荐系统
• 个性化推荐系统中遗漏值处理方法的研究
• 个性化推荐系统具有良好的发展和应用前景。
• 为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。
• 是国内领先的个性化推荐系统的营销解决方案。
• 目前它已被成功地应用于个性化推荐系统中。
• 加权关联规则研究及其在个性化推荐系统中的应用
• 下，个性化推荐系统能有效的保留客户，提高电子商务系统的服务能力。
• ，个性化推荐系统能够向用户推荐他们感兴趣的商品，从而促成购买过程。
• web个性化推荐系统根据用户的浏览模式预测用户需求,并向他们提供个性化的推荐服务。
• 目前,个性化推荐系统已成为研究热点,应用前景广阔,尤其是在电子商务以及网络学习方面。
• 个性化推荐系统建立在海量数据挖掘基础上，可以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
• 个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
• 基于以上背景,本文设计并实现了一个改进的个性化推荐系统,该系统将web内容挖掘及结构挖掘的技术应用到web使用挖掘的过程中,用以提高推荐的质量。
• 本文的研究内容主要有: 1 .获取web日志数据、页面内容及站点结构信息,将它们作为个性化推荐系统的数据源,并针对web中文网页以及个性化推荐系统的特点,对数据进行预处理,以提高用户访问模式识别的精确度。
• 本文通过对当前b2c网站的电子商务个性化推荐系统分析,发现传统的推荐系统有如下问题:数据稀疏性问题,用户购买或评分的只占总商品数的1 %左右;新项目问题,对于未被购买或评分的新商品、新用户一般不能进行推荐;推荐方法单一、数据处理耗时过长以及推荐精度不高的问题。
• 为了提高数字图书馆信息服务的能力,描述了一个基于本体的用户浏览和搜索个性化推荐系统框架.该框架将本体的优点应用于检索周期中,包括提问相关测度、语义化的用户兴趣表达和自动更新、以及个性化的检索结果排序等.在用户访问数字图书馆的交互过程中,可通过本体来构造用户提问和文档内容的匹配机制以实现语义化的内容检索,并可进一步使用本体来构造用户兴趣偏好的概念向量以实现面向用户的个性化推荐反馈
• 社会兼职中国计算机学会高级会员、全国数据库年会程序委员、山东省计算机学会常务理事、省“十一五”制造业信息化专家组成员、省“十一五”信息化专家组成员学科专业计算机科学与技术计算机应用技术研究方向数据仓库、联机分析、数据挖掘、个性化推荐系统、XML数据管理个人简历学术成果简介(描述：承担研究项目及取得的成果、曾获奖励及荣誉等)主持山东省自然基金项目“数字图书馆个性化推荐算法研究”，作为主要研究人员参加了国家自然基金项目“数据仓库系统技术研究”、“面向分析的高性能数据库关键技术研究”，国家863项目“面向领域的数据分析与挖掘技术研究”。