基于个性化需求的拼车路径匹配算法研究_郭会

随着Web2.0的发展,UGC标签系统受到越来越多的关注,标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征。现有的标签推荐算法没有考虑用户的连续行为所产生的影响,而传统的基于马尔可夫链(Markov Ch

针对海量习题带来的信息过载导致学习针对性不强、效率不高等问题，提出了基于知识点层次图的个性化习题推荐算法（a personalized exercises Recommendation algorit

就主动数据库中规则冲突这个问题进行了研究，结合遗传算法，提出了一种规则调度的新算法—基于遗传算法的ECA规则的调度算法。该算法把规则的优先级与主动数据库中知识模型的维度相结合，给出了一种合理的编码策略

目前多数l-多样性匿名算法对所有敏感属性值均作同等处理，没有考虑其敏感程度和具体分布情况，容易受到相似性攻击和偏斜性攻击；而且等价类建立时执行全域泛化处理，导致信息损失较高。提出一种基于聚类的个性化[

个性化教学实现方法的研究是人们对网络教学提出的更高层次要求，也是未来教育信息化发展的必然趋势。从现有网络教学系统缺乏深入了解用户兴趣的实际现状出发，提出了一个基于Agent的个性化教学系统原型，并结合

在网络用户和网络产品急剧攀升的背景下，非个性化产品推荐成为一种很好的网络广告手段，已有的研究中，Vague集方法已被应用于推荐系统中，并取得了较好的效果。分析了非个性化产品推荐的一般特征和优点；借助V

新闻个性化推荐算法需要用到的一些训练集数据包含用户编号、新闻编号、浏览时间、新闻标题、详细内容、发表时间

一种个性化城市多目标最短路径随机优化算法,龚勃文,林赐云,以两点间的有效路径为基础定义了个性化城市多目标最短路径,给出了个性化城市多目标最短路径优化数学模型,并归纳总结了城市内一

多数基于标签的推荐算法都存在推荐方式单一的问题，没有充分利用社会关系等其他信息。针对这一问题，提出了一种融合信任关系、时间因子和标签信息的个性化推荐算法TTLMF，该算法在现有基于标签的个性化推荐算法

个性化\个性化推荐技术及其在电子商务中的应用