检索结果-南通市图书馆

实施班导师小组制,提高校友推荐度——以成都大学旅游文化产业学院为例

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时代教育 2011年第7期 29-29页

作者：张亮成都大学旅游文化产业学院党总支

麦可思公司对成都大学2009届毕业生的调查得出一个结论是在回答不愿意推荐母校的学生中有46%的人员认为师生之间的交流沟通不够。如何加强师生沟通,提高校友推荐度?进行班导师制度改革,实施班导师小组制无疑是很好的一个着力点。

关键词：推荐度班导师小组制

一种有效的Peer-to-Peer环境下的Trust模型

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同方期刊数据库

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东北大学学报（自然科学版） 2007年第5期28卷 656-659页

作者：刘铮张骞文学志东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

现有的单粒度信任模型不能很好地解决可信度计算的粒度问题,而多粒度模型在度量节点可信度时,仅考虑了相关领域的包含关系,欠缺对相交关系的考虑.据此,提出了一种新的Peer-to-Peer环境下的多粒度信任模型,该模型可以针对节点在具体的领... 详细信息

现有的单粒度信任模型不能很好地解决可信度计算的粒度问题,而多粒度模型在度量节点可信度时,仅考虑了相关领域的包含关系,欠缺对相交关系的考虑.据此,提出了一种新的Peer-to-Peer环境下的多粒度信任模型,该模型可以针对节点在具体的领域计算其可信度,并在计算过程中考虑了相关领域的相交关系.首先给出了领域模型的定义,在此基础上给出了信任模型的定义,然后对模型的迭代收敛问题以及可信度的分布式放置和获取问题作了深入的探讨.分析表明,该模型较已有模型在可信度计算的粒度及工程可行性等方面有较大的提高.

关键词：对等网络本体领域模型推荐度信任模型

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面向访问序列模式的页面推荐方法

计算机工程与应用 2010年第25期46卷 127-130页

作者：王海波李朋轩徐一秋牡丹江医学院教育技术与信息中心黑龙江牡丹江157011 阿里巴巴(中国)网络技术有限公司杭州310099

为了提高页面推荐质量,给出面向访问序列模式的页面推荐方法。此方法采用Web访问序列模式结果进行推荐,用树形结构存储挖掘得到的Web访问序列模式,在树形结构的基础上进行页面匹配。采用可变活动窗口技术,并引入页面选择关注度和页面平... 详细信息

为了提高页面推荐质量,给出面向访问序列模式的页面推荐方法。此方法采用Web访问序列模式结果进行推荐,用树形结构存储挖掘得到的Web访问序列模式,在树形结构的基础上进行页面匹配。采用可变活动窗口技术,并引入页面选择关注度和页面平均访问度概念,将页面选择关注度、页面平均访问度与规则的可信度相结合作为页面推荐度进行推荐。实验验证了面向访问序列模式的页面推荐方法的可行性和有效性,此方法可以有效地提高推荐的准确率,并具有较好的综合测度。

关键词：序列模式活动窗口推荐度

旅游目的地形象对游客购后行为的影响研究——基于来杭日韩游客视角的分析

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旅游学刊 2008年第10期23卷 40-46页

作者：宝贡敏胡抚生浙江大学管理学院浙江杭州310058

以往的旅游形象与游客购后行为研究中,常常是将旅游形象作为整体来研究。本文则是以旅游形象因子作为研究对象,提取出旅游形象的6个因子,从来杭的日本及韩国游客视角出发,运用结构方程模型分析了旅游形象各因子对游客满意度、回游度及... 详细信息

以往的旅游形象与游客购后行为研究中,常常是将旅游形象作为整体来研究。本文则是以旅游形象因子作为研究对象,提取出旅游形象的6个因子,从来杭的日本及韩国游客视角出发,运用结构方程模型分析了旅游形象各因子对游客满意度、回游度及推荐度的直接和间接影响,研究结果发现,并非所有旅游形象因子与游客满意度、推荐度之间存在显著的相关,旅游形象因子与回游度之间无显著的相关,而满意度与回游度、推荐度之间存在显著的正相关。研究结果对于提升目的地旅游形象有重要的启示。

关键词：旅游形象满意度回游度推荐度

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跨类型的学术资源优质推荐算法研究

情报学报 2017年第7期36卷 715-722页

作者：尹丽玲刘柏嵩王洋洋宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 宁波大学图书馆与信息中心宁波315211

提出一种新的融合内容特征和非内容特征以及用户行为的推荐算法ER(Excellent Recommendation),快速准确地为用户推荐感兴趣的、高质量的5类学术资源,以实现学术资源的优质推荐。ER算法从资源类型、学科分布、关键词分布和LDA(Latent Dir... 详细信息

提出一种新的融合内容特征和非内容特征以及用户行为的推荐算法ER(Excellent Recommendation),快速准确地为用户推荐感兴趣的、高质量的5类学术资源,以实现学术资源的优质推荐。ER算法从资源类型、学科分布、关键词分布和LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题分布共4个内容特征对5类学术资源建模,融合用户行为后进行用户兴趣偏好建模,根据权威度、社区热度和时新度等3个非内容特征对学术资源的质量值进行评估,最终根据学术资源的兴趣值和质量值进行Top-N推荐。通过预测准确度对推荐结果进行评估,实验表明ER算法的推荐效果最佳,证明了ER算法的有效性。

关键词：学术推荐用户行为兴趣值质量值推荐度

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一种新的基于推荐的流媒体代理缓存替换机制

燕山大学学报 2015年第2期39卷 139-144,151页

作者：胡玉琦李晓娜燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

流媒体代理服务器缓存是有效缓解服务器负载、减少主干网传输的关键技术,而推荐算法是根据用户历史点播行为预测将被点播的可能性。现有的缓存算法没有考虑用户推荐对点播的影响,为此本文首先提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法CFCD... 详细信息

流媒体代理服务器缓存是有效缓解服务器负载、减少主干网传输的关键技术,而推荐算法是根据用户历史点播行为预测将被点播的可能性。现有的缓存算法没有考虑用户推荐对点播的影响,为此本文首先提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法CFCD。其次,针对CFCD算法的推荐结果,定义反映流媒体文件被用户推荐程度的推荐度,并依此定义缓存价值函数,提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法CRA_CFCD。仿真实验表明,CFCD算法能够提高流媒体对象的推荐精度,而提出的CRA_CFCD算法在缓存命中率和启动延迟方面改善了点播系统的性能。

关键词：代理缓存缓存替换算法协同过滤推荐算法相异度推荐度

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智能试衣系统功能的研究及实现

智能试衣系统功能的研究及实现

作者：李珍珍上海工程技术大学

学位级别：硕士

本文利用问卷调研法、价值工程分析法、数据库管理以及网页设计等技术,从消费者以及市场的需求出发,在原有系统(RIIT系统)的基础上改进出符合市场需求的智能试衣系统。该智能试衣系统设计分为前台客户系统以及后台管理系统,为了更好的... 详细信息

本文利用问卷调研法、价值工程分析法、数据库管理以及网页设计等技术,从消费者以及市场的需求出发,在原有系统(RIIT系统)的基础上改进出符合市场需求的智能试衣系统。该智能试衣系统设计分为前台客户系统以及后台管理系统,为了更好的实现系统功能,前台客户系统主要包括四部分:用户信息系统;服装产品展示;三维人模及试衣效果的展示;结账以及企业资讯浏览等。后台管理系统主要是后台数据库的建立与管理,包括人模库、服装库、三维试衣效果数据库等。后台管理系统主要作用是管理员能查看整个系统的运行状况,可对网络平台上的服装信息进行修改、增加、删除等动作。同时处理和管理客户需求。系统通过客户端与后台数据库信息的有效集成与更新,获取客户的体型信息和购买、试穿信息,直接为客户展示其三维人体模型及三维试衣效果,帮助客户做购买决策。在客户确定购买信息后,将客户的相关购买及试穿信息经过自动的处理与格式转换,直接发送到后台的管理系统后,以便下次顾客购买时生成顾客推荐单。实现了服装零售的快速反应,满足客户需求。文章首先通过文献分析比较国内外对于智能试衣系统的应用现状以及特征分析,总结出国内系统的不足之处以及发展趋势。再从试衣间自身、消费者以及市场所需功能出发,进行初次访谈调研,了解消费者以及市场所需功能。在此基础上通过问卷调研和专家访谈法确定智能试衣系统的功能,主要利用SPSS20.0软件进行信度、效度分析,通过因子分析,确定消费者以及企业对于智能试衣系统的需求。然后根据价值工程分析法中的强制分析法,权衡功能与成本之间的关系,确定最终文章的智能试衣系统的功能。再将原有系统(RIIT系统)的运作流程、结构以及功能进行分析,最终得出需要增加模拟真人试衣、保存顾客资料及意见、显示服装位置功能。文章通过针对不同系统的人体尺寸参数的定义互异且参数系列不互相对应的情况,以相关国家标准与国际标准为基准,通过数学建模、曲线拟合等手段,实现集成系统内人体尺寸参数的统一、对应和补缺的数据接口。针对不同系统的不同软件的数据不能转换的情况,以工具软件为开发平台,通过底层数据编码技术,实现集成系统内数据自动转换的软件接口。后台数据库的建立;包括体型库、款式库、板型库、面料库、细节库等。实现系统的功能。在实践中将改进后的系统结合实际情况将其应用到“三枪”集团中去,解决企业试衣中的问题,利用顾客服务系统,根据顾客的购买以及试穿记录,通过过滤算法,计算每件服装对于顾客的推荐度,根据推荐度的大小生成推荐单,以此促进顾客的再消费欲望。

关键词：智能试衣系统价值工程 RIIT系统数据库推荐度

基于协同过滤推荐的流媒体代理缓存替换机制研究

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基于协同过滤推荐的流媒体代理缓存替换机制研究

作者：李晓娜燕山大学

学位级别：硕士

随着视频资源的不断增多和网络视频用户规模的迅速扩展，流媒体服务器和传输网络的带宽成为传统C/S架构下视频点播系统的瓶颈。流媒体代理服务器缓存是有效缓解流媒体服务器负载、减少主干网传输的关键技术。缓存替换算法是决定流媒体... 详细信息

随着视频资源的不断增多和网络视频用户规模的迅速扩展，流媒体服务器和传输网络的带宽成为传统C/S架构下视频点播系统的瓶颈。流媒体代理服务器缓存是有效缓解流媒体服务器负载、减少主干网传输的关键技术。缓存替换算法是决定流媒体代理服务器性能的核心问题，它需要获知数据未来点播的可能性。而协同过滤推荐算法能够通过分析用户历史点播行为，预测用户未来点播的可能性。因此，本文应用协同过滤推荐算法来设计缓存替换算法。首先，提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法CFCD(Collaborative FilteringRecommendation Algorithm Combined with Dissimilarity)。传统的相似度计算方法在一定程度上忽视了用户非共同评分项目中隐藏的能够反映用户相异关系的信息。本文定义了基于改进L1范式的相异度概念，并将其运用到传统协同过滤推荐算法中，提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法。其次，提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法CRAFCD(CacheReplacement Algorithm Based on CFCD)。对CFCD算法的推荐结果进行分析，定义了推荐度RD(Recommended Degree)的概念，表示流媒体文件被用户推荐的程度，反映流媒体文件未来点播的可能性。继而，根据流媒体文件的推荐度计算数据块的推荐度，并依此定义缓存价值函数，提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法。最后，设计实验方案，对提出的协同过滤推荐算法和缓存替换算法进行验证。本文以平均绝对误差MAE(MeanAbsolute Error)为性能评价指标，对CFCD算法进行分析验证。并且，分别从缓存命中率和用户平均启动延迟这两个性能指标来对本文提出的缓存替换算法和典型算法进行对比分析。

关键词：流媒体代理缓存缓存替换算法协同过滤推荐推荐度

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基于体测大数据的SFD运动好友推荐模型

华北理工大学学报（自然科学版） 2021年第3期43卷 119-124,142页

作者：李世森张春英吴万斌兰思武华北理工大学体育部河北唐山063210 华北理工大学理学院河北唐山063210

大学生体能测试是当前检测大学生体质的重要测试之一,其反映了大学生身体体质的综合情况,是大学生学习、工作的重要保障。但是我国大学生群体体质却呈现逐步下降态势,许多学生甚至无法通过常规的大学生国家体育测试,通过体能测试数据,... 详细信息

大学生体能测试是当前检测大学生体质的重要测试之一,其反映了大学生身体体质的综合情况,是大学生学习、工作的重要保障。但是我国大学生群体体质却呈现逐步下降态势,许多学生甚至无法通过常规的大学生国家体育测试,通过体能测试数据,结合集对分析构建好友推荐算法,计算用户双方的推荐度,希望通过以好友之间互相学习的方式,提升双方对体育的知识与兴趣。

关键词：体能测试集对分析好友推荐算法推荐度