智能推荐

摘要： 现代生活中,因工作、学习和生活压力导致的抑郁症的发生率有所增加。为了及时发现抑郁情绪并进行积极的心理疏导,本文开发了一款智能情绪检测与疏导的应用程序。该系统通过不断深度学习,最终做到能够识别用户情绪并给出相应的情绪疏导。

摘要： 为了帮助学生选择合适的网课平台,建立一个综合性的网课平台评价推荐系统是十分必要的。本文提出了一个第三方网课平台评价系统的搭建方案。系统通过对各大网课平台的信息进行收集整理,为用户提供符合其自身的网课平台,最大限度地提高网络学习的效率。通过该系统的搭建,能给用户提供更加客观的评价,避免虚假宣传和过度营销。

摘要： 随着生活质量的提高,看电影、旅游成为了人们休闲娱乐的方式。伴随着互联网产业的蓬勃发展,也为在线旅游行业提供了发展条件。各个平台为了满足在线旅游市场的细分要求,提供了旅游咨询、旅游预订、旅游出行等各类服务。而其中针对影视旅游的研究主要是针对影视城的开发、影视旅游兴起的原因以及影视旅游的影响等方面。针对这一背景,对于基于用户喜好的协同过滤推荐算法以及基于最短路径算法的智能规划进行了一定程度的优化,对于实现电影经典场景的个性化推荐具有一定意义。

摘要： 该文基于法律快车网的智能推荐与分析系统展开研究,该系统根据用户的历史浏览记录,采用协同过滤算法为需要法律援助的群众推荐合适的律师,达到让律师有效服务社会、为节约群众时间成本的目的。该系统采用了大数据技术对法律数据进行分析与可视化,能够有效地维护法律服务市场秩序,为国家的法制化提供技术支撑。

摘要： 以直播带货供应链为背景,研究大数据智能推荐技术水平在何种条件下才能使得供应链中的零售商引入直播带货盈利的问题。研究认为对于中小型电商企业而言,只有在大数据智能推荐技术水平处于一定范围,且直播带货的潜在市场份额也满足一定条件时,零售商才能从中盈利。

摘要： 本文研究设计一款高校易物平台进行来闲置物品交易,实现资源的再利用。智能易物平台的设计与建设基于SpringBoot和SpringCloud框架,采用分布式和微服务的方式进行搭建,采用了MySQL数据库开发结合Elasticsearch,通过Maven项目管理工具实现。平台前端页面提供检索和展示信息,后端管理包括商品管理、发布,首页信息展示以及其他服务信息。易物平台的开发给大学校园物品交易带来了极大方便。

摘要： 本文介绍了一种第三方网课评价平台,详细论述了平台的设计思路和实现方法,包含数据采集、数据可视化、前端开发和后端开发等相关技术,并且应用了智能推荐和自然语言处理等人工智能技术,为有在线学习需求的用户提供一个了解真实网课信息的渠道。

摘要： 随着互联网视频平台的快速发展以及短视频平台的兴起,个性化推荐技术始终处于新媒体领域研究的热点。传统的推荐算法只考虑影视作品的浅层特征、依赖惯用数据,难以有效解决推荐内容的多样性和冷启动问题。本文提出一种融合图嵌入、表示学习及时间注意力的智能推荐算法(FBNT),通过图嵌入和表示学习对节目做特征提取,并对提取的特征进行融合,同时引入时间注意力机制,以客观反映用户兴趣,有效挖掘节目深层次的联系,提高推荐精度,同时推荐结果有较好的可解释性。实验表明,相比较于单一的基于图嵌入模型或表示学习模型,FBNT的推荐准确率最大提高了12.343%,召回率最大提高了6.369%。算法已实际应用于某省广电热点媒资推荐系统。

摘要： 智能推荐是目前IPTV互联网电视的一个新兴功能,智能推荐的使用能够大大提升用户的使用感受,并快速找到符合用户需求的内容。本文利用大数据挖掘技术搭建计算模型,通过采集用户的行为数据进行数据治理和数据分析,从而实现不同用户收视需求的适配、媒资内容的适配以及栏目位的适配,经过不断优化算法,实现持续推荐合适的媒资内容。

摘要： 智能推荐依据大数据算法和人工智能技术在信息分发方面具有绝对便利优势,在各大平台、门户网站、移动客户端运用中高度流行。但建立在匹配用户画像定制内容精准推送、营造同质信息消费环境隐性渗透、臆测需求引导用户取向上的内容推荐侵蚀着青年的价值取向,产生了窄化青年价值偏好、解构青年价值认知、消解青年价值确立、加速青年价值分化等风险。要实现对青年价值的解蔽与匡正,应当发挥智能技术优势建构青年自我认同,融入人文价值精神感召青年思想,完善治理构筑清明的网络主流价值空间,提升主体素养增强青年理性能力等多场域综合作用,以引导智能推荐业态正向发展,引领新时代青年端正价值取向。

摘要： 提出构建基于大数据的智能推荐导泊系统，采用“物联网技术+大数据分析”的方法，依靠NB-IoT+地磁传感器实时采集传输车位状态信息，传输至大数据分析平台，通过大数据的分析、处理、推荐算法等为用户智能推荐最合适的车位信息，并利用手机终端进行车位的引导。

摘要： 随着中国烟草行业市场化取向改革日益深入以及计算机技术的快速发展,如何利用新技术更准确的洞察市场、了解卷烟零售客户销售特征、针对性的为零售户提供适销对路的卷烟商品成为了行业内所共同关注的问题.本文探索了一种基于大数据技术及K-means算法的卷烟零售户特征画像,并在此基础上实现了对零售户订货的智能推荐.

摘要： 本文从分析智能推荐在云媒体平台中使用的核心驱动力出发,梳理出智能推荐的核心需求和典型使用场景.本文中的智能推荐系统融合了基于内容的过滤方式和基于协同过滤的方式的优势,给出了关键实现的说明,包括匹配模型、用户Profile生成、标签系统及效果评估等.

摘要： 主要分析了移动互联网运营活动中向用户推荐信息的模型需要具备的特点,指出模型应该兼具以下特点：数据源范围广；有已经处理完成的用于计算的数据；计算公式同时考虑通信网络和互联网数据，易于计算，计算复杂度低；针对不同的推广渠道或手段有全面的、彼此不同的计算引擎；能够避免对特定用户的干扰。模型由数据源层、数据层、个性化推荐引擎等部分构成，建设并应用好用户智能推荐模型，有助于电信运营商做好智能管道，加强电信运营商和互联网服务提供商的互动，为客户创造更大价值。

摘要： 目前,网络购物已经成为电子商务中增长最快的领域之一.随着网络顾客数量的激增,如何通过分析顾客的购买行为来识别其对商品的偏好,并为之推荐满意的商品,已经成为在线企业面临的重要挑战之一.本文提出了五阶段购买行为模型,并在此基础上设计了智能推荐系统.该系统综合利用了粗糙集理论和模糊成员函数,通过分析商品数据库,顾客数据库和交易历史数据库中的信息,确定商品关键属性,获取顾客偏好,并向顾客推荐与其偏好最接近的商品,提高推荐效率.系统还能够根据顾客的反馈信息进行自动调整,不断提高推荐的精确度,具有较好的智能性.

摘要： 随着"互联网+加油站"、"智慧加油站"等理念的提出,加油站用户消费数据不断增加,可利用的有效数据也越来越多,利用数据来指导加油站进行精准营销,成为了增加加油站营业额的一种重要手段.通过对加油站用户构建用户信息向量,利用协同过滤算法,计算用户之间的相似度,对用户可能购买的产品做预测,用以给用户推荐加油合同、或者常加油品号等等,采用个性化营销策略,增加营业额,以达到智能推荐的效果,经过对比实验.推荐效果明显好于随机推荐效果.

摘要： 电信产品的目标市场划分日益细致,但产品数量的激增反而给用户带来产品匹配与抉择的困扰.本文为"千人千面"的市场营销提供了一种可行的方案,通过建立基于用户的协同过滤算法智能应用推荐模型,大幅提升电信产品推荐的准确率和成功率.

摘要： 应用系统的日志包含丰富的用户访问信息.利用日志进行分析和挖掘,提升用户体验,已经成为应用热点.本文将以石化某企业的应用系统为例,以应用系统日志为基础,提出一种智能化的推荐方法.通过计算用户访问特征和最佳聚类数目,对用户进行分类,实现以用户类别为单位的系统功能推荐.

摘要： 本文设计了一个基于MAS的智能服装交易系统,并运用模糊集合理论,对顾客的模糊需求信息进行处理,将需求和在乎程度量化成特征向量,并将服装服务信息也量化成特征向量,运用符合度计算,分析交易可能性。通模糊理论的综合评价,实现了服装选购的智能推荐和交易,体现了系统的智能化和人性化。

摘要： 本文提出了一种基于Multi-agent技术的个人电脑客户定制服务推荐系统,结合客户的具体需求,运用网络分析法ANP对电脑硬件进行综合评价,并由智能推荐技术给出较为合理的方案供用户抉择,以解决在购买个人电脑时困扰消费者的"信息迷航"问题.

摘要： 本发明涉及一种智能服装推荐系统及智能服装推荐方法。智能服装推荐系统(100)具备：摄像单元(11)，其拍摄顾客的图像；显示单元(12)，其实时显示摄像单元拍摄到的图像；关注点检测单元(13)，其基于摄像单元拍摄到的图像，检测顾客对于试穿商品的关注点，关注点是预先规定的商品的部位信息；人机交互单元(14)，其将检测到的关注点提示给顾客，并通过人机交互而最终确定顾客的关注点；以及商品推荐单元(15)，其基于确定的关注点，向顾客推荐与该确定的关注点相关的其他商品，并将推荐的商品显示在显示单元上。通过上述智能服装推荐系统，能够自动识别顾客的关注点并结合顾客的关注点进行商品推荐。

摘要： 本发明涉及一种智能服装推荐模型建立方法和智能服装推荐方法。该智能服装推荐模型建立方法包括：获取不同类型的智能服装数据，其中，所述智能服装数据包括智能服装图像和智能服装文本；基于所述智能服装图像对第一预设模型进行训练，获得图像相似性度量模型，基于所述智能服装文本对第二预设模型进行训练，获得文本相似性度量模型，所述图像相似性度量模型与所述文本相似性度量模型经决策融合后，构成智能服装推荐模型。本发明的技术方案有助于提高智能服装推荐的准确性和有效性。

摘要： 本公开实施例提供一种基于人工智能的内容推荐方法及人工智能内容推荐系统，通过会话兴趣路径匹配会话服务流程的目标会话主题分布矩阵与会话服务流程的加权有向操作业务图，以综合会话服务流程的兴趣点挖掘数据与会话服务流程的加权有向操作业务图，提取到丰富的会话服务流程的开放主题关系，从而便于在关键兴趣对象挖掘过程中基于开放主题的关系进行高效地关键兴趣对象挖掘；另外，通过会话服务流程的目标会话主题分布矩阵，对会话服务流程进行关键兴趣对象提取，得到会话服务流程的关键兴趣对象集，从而便于后续进行内容推荐，提高推送精度。

摘要： 本公开提供了一种用于智能推荐的排序模型训练方法、智能推荐方法及装置，涉及数据处理、机器学习技术领域。方法包括：获取目标域的第一用户数据和第一资源数据，以及获取源域的第二用户数据和第二资源数据；根据第一用户数据、第一资源数据、第二用户数据和第二资源数据，确定隐式特征；基于隐式特征，训练排序模型，排序模型用于对目标域的用户进行资源推荐。本公开技术方案中，通过隐式特征的形式引入源域数据，可以避免直接将源域数据作为训练样本产生的“负迁移”现象，可以提升排序模型应用到资源推荐中的推荐效果。

摘要： 本发明提出了一种精确度高的智能推荐系统及其智能推荐方法。所述方法包括：对供应商物流服务的历史数据进行分析，并获得供应商服务画像；通过对卖家历史物流方案选择的数据分析，获取具有卖家画像；设定数据更新周期，根据所述数据更新周期内产生的历史数据对所述供应商服务画像和卖家画像进行自动更新；利用供应商服务画像和卖家画像，通过计算获取所述供应商服务图像与用户图像之间的匹配度，并将所述匹配度按照从高到底的顺序，依次将所述供应商服务图像以及对应的匹配度推荐展示给卖家；卖家根据提供的供应商服务图像选择物流方案。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。

摘要： 本公开提供了一种用于智能推荐的排序模型训练方法、智能推荐方法及装置，涉及数据处理、机器学习技术领域。方法包括：获取目标域的第一用户数据和第一资源数据，以及获取源域的第二用户数据和第二资源数据；根据第一用户数据、第一资源数据、第二用户数据和第二资源数据，确定隐式特征；基于隐式特征，训练排序模型，排序模型用于对目标域的用户进行资源推荐。本公开技术方案中，通过隐式特征的形式引入源域数据，可以避免直接将源域数据作为训练样本产生的“负迁移”现象，可以提升排序模型应用到资源推荐中的推荐效果。

摘要： 本申请提供了一种项目管理任务的智能推荐方法和智能推荐装置，有利于提高项目管理效率。该方法包括：根据目标项目的执行团队和目标项目的项目信息，从多个历史项目中筛选出执行团队执行过的、且与项目信息相同的至少一个历史项目，项目信息包括目标项目的项目类型、执行团队在目标项目中的角色或者目标项目的实施周期中的至少一个，至少一个历史项目中的每个历史项目包括项目执行阶段和项目执行阶段对应的任务；将至少一个历史项目中满足第一预设条件的项目执行阶段确定为目标项目的目标项目执行阶段；将至少一个历史项目中满足第二预设条件的任务确定为目标项目的目标任务；基于目标项目执行阶段和目标任务，输出推荐结果。

摘要： 本发明提供了一种智能设备、服务器、菜品智能推荐系统及其推荐方法，其中智能设备包括内存设有相互切换的第一操作界面和第二操作界面的触摸控制显示屏、第一发送模块和第一接收模块，第一操作界面具有用餐需求选项和用餐需求输入项，用餐需求选项包括用餐成员选项，第二操作界面具有人员档案编辑项目，所述人员档案包括人员的个性信息，第一发送模块配置为将用户选择和输入的用餐需求、人员档案发送给服务器，以使服务器根据用餐需求、用餐成员的个性信息和现有食材情况筛选食材和筛选菜谱，并使服务器将筛选的食材和筛选的菜谱进行匹配，以输出符合用餐需求的匹配菜谱，从而简化用户操作，并针对性地向用户推荐所需菜谱，提高用户的使用体验。

摘要： 本发明提出了一种精确度高的智能推荐系统及其智能推荐方法。所述方法包括：对供应商物流服务的历史数据进行分析，并获得供应商服务画像；通过对卖家历史物流方案选择的数据分析，获取具有卖家画像；设定数据更新周期，根据所述数据更新周期内产生的历史数据对所述供应商服务画像和卖家画像进行自动更新；利用供应商服务画像和卖家画像，通过计算获取所述供应商服务图像与用户图像之间的匹配度，并将所述匹配度按照从高到底的顺序，依次将所述供应商服务图像以及对应的匹配度推荐展示给卖家；卖家根据提供的供应商服务图像选择物流方案。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。

摘要： 本公开涉及一种智能推荐终端及图书资料智能推荐装置，涉及推荐技术领域。所述的智能推荐终端，包括：控制器、用于获取探测信息的探测机构及提示机构；所述探测机构与所述控制器的输入端连接，所述提示机构与所述控制器的输出端连接；所述控制器，用于根据预存的推荐信息以及所述探测信息控制所述提示机构进行推荐提示。本公开实施例能够根据快速找到预存的推荐信息对应的物体。