论文研究基于资源分配模型的个性化推荐算法 .pdf

基于用户历史行为的个性化科技论文检索，董星亮，王嫄，科技论文网站是一种为广大研究学者们提供了论文快速发表、共享的网络资源平台。目前科技论文网站具有论文数量庞大，结构复杂等特

个性化推荐系统的研究进展，入门第一篇，概况总览。

由于用户兴趣和文献领域知识背景挖掘不充分的问题，往往检索不到满意的效果。基于这一观察，提出一种融合离线和在线知识驱动的个性化文献推荐方法。在离线状态下，该方法整合领域本体、同义词簇及知识标签构建多维领

为了解决个性化网站中很少考虑用户检索意图，检索效果较差的问题，提出了一种有效的增量协同过滤推荐方法。该增量协同过滤推荐模型改进了最流行的推荐算法之一的协同过滤算法，并应用到个性化网站中。通过分析Web

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

该推荐系统主要是基于web日志挖掘的个性化学习推荐平台。主要使用R语言,配合css,搭建的一个shiny应用程序。课程图片以及课程链接均从百度传课爬取获得的。

本体用户配置文件描述了用户的结构语义兴趣。 研究用户个人资料之间的相似关系对于检测兴趣重叠的社区至关重要。 新颖的观点假设,用户简档的分层兴趣可以生成多个相似关系,这有利于形成兴趣群。 在这项研究中,

本项目是基于Python语言的新闻个性化推荐系统，采用了爬虫技术和jieba分词算法，并结合协同过滤和TF IDF等技术。代码流程从main函数开始，具体步骤如下：1.首先获取每一天的数据，并使用Tr

基于网络的个性化服务研究的论文，需要用CAJ阅读器打开

于web端的个性化电影推荐系统设计与实现（源代码），采用Apache+Php+MySql框架，通过协同过滤算法对数据集进行训练，最终得到的结果存储到数据库中，web页面调用进行展示。