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基于信息化平台的英语个性化学习路径构建——评《大学在线英语学习个性化资源推荐系统设计与实现》
1
作者 关继东 《中国电化教育》 北大核心 2025年第10期I0008-I0008,共1页
诸如大数据、云计算、人工智能等现代信息技术在英语教学中的应用,不仅有利于优化教学模式、多元化教学媒体、情境化学习环境、趣味化学习过程、多样化评价方式,还有利于帮助学生实现个性化学习,提升学习效率。由陈耀华著的《大学在线... 诸如大数据、云计算、人工智能等现代信息技术在英语教学中的应用,不仅有利于优化教学模式、多元化教学媒体、情境化学习环境、趣味化学习过程、多样化评价方式,还有利于帮助学生实现个性化学习,提升学习效率。由陈耀华著的《大学在线英语学习个性化资源推荐系统设计与实现》一书,综合采用文献研究、专家访谈、准实验研究、机器学习等研究方法,在探讨国内外关于在线英语学习研究与发展、学习资源推荐研究与发展以及在建构在线英语学习资源个性化推荐系统框架的基础之上,重点解决了在线英语学习者模型构建问题、英语学习资源模型构建问题、在线英语学习资源个性化推荐方法设计问题、在线英语学习资源个性化推荐系统设计问题,理论价值与实用价值显著,可为基于信息化平台的英语个性化学习路径构建提供有益参考。回顾全书,其具有以下几方面价值。 展开更多
关键词 个性化学习 资源推荐系统 在线英语学习
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基于大模型的服装推荐智能问答系统构建
2
作者 游小荣 李淑芳 邵红燕 《毛纺科技》 北大核心 2025年第5期87-94,共8页
为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针... 为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针对服装推荐任务的优化模型;其次,对H&M个性化时尚推荐数据集中的部分数据进行向量化处理,并引入检索增强生成技术,以提升模型的准确性与透明度;最后,基于微调和检索增强生成技术设计了一套服装推荐智能问答系统。实验结果表明,相较于未进行微调与检索增强生成技术优化的基准系统,本文所构建的系统在余弦相似度、BLEU及人工评估指标上分别提升了59.74%、103.64%、22.22%;在具体问答案例分析中,本文构建系统在个性化服装推荐智能问答的细节表现上也优于ChatGPT 3.5。本文所构建的系统在服装推荐大模型应用领域具有较高的应用价值和推广潜力。 展开更多
关键词 服装推荐 大模型 个性化 问答系统 检索增强生成
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个性化推荐系统评价方法综述 被引量：134
3
作者 刘建国 周涛 +1 位作者 郭强 汪秉宏 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2009年第3期1-10,共10页
根据推荐系统任务的不同,介绍了不同的准确性度量指标以及各自的优缺点;介绍了准确度之外的其它指标,例如推荐多样性、覆盖率等;指出了目前评价指标存在的缺陷,以及未来可能的改进方向。
关键词 个性化推荐系统 准确率指标 推荐多样性 覆盖率
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个性化推荐系统综述 被引量：343
4
作者 王国霞 刘贺平 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第7期66-76,共11页
信息超载是目前网络用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统是解决该问题的一个有力工具,并受到了众多的关注和研究。给出推荐系统的定义,同时阐述了推荐系统的几项关键技术,包括用户建模、推荐对象的建模和推荐算法。后来总结了推荐系... 信息超载是目前网络用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统是解决该问题的一个有力工具,并受到了众多的关注和研究。给出推荐系统的定义,同时阐述了推荐系统的几项关键技术,包括用户建模、推荐对象的建模和推荐算法。后来总结了推荐系统的体系结构和性能评价指标,并尝试给出了推荐系统未来研究的重点、难点和热点问题。 展开更多
关键词 推荐系统 信息超载 推荐算法 个性化
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用户个性化推荐系统的设计与实现 被引量：13
5
作者 邵秀丽 乜聚科 +1 位作者 田振雷 侯乐彩 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第20期4681-4685,共5页
为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类... 为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类方法建立推荐库。基于从客户端采集的用户兴趣信息建模,以及根据该模型和推荐库的相似度,给用户推荐信息。此外,给出了基于该模型的推荐原型系统的实现,使用查准率来评价该系统。试验结果表明,系统较好地实现了基于用户兴趣来推荐阅读的信息。 展开更多
关键词 个性化服务 推荐系统 兴趣模型 VSM SVM
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基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统的研究 被引量：13
6
作者 赵鹏 耿焕同 +1 位作者 王清毅 蔡庆生 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期512-518,共7页
由于缺乏足够的反映用户兴趣的知识,以及巨大的在线计算量,导致互联网上现有文章自动推荐系统普遍存在盲目性和低效性的问题.针对以上问题,提出了一种基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统,利用机器学习的方法隐式地获取用户模型,并... 由于缺乏足够的反映用户兴趣的知识,以及巨大的在线计算量,导致互联网上现有文章自动推荐系统普遍存在盲目性和低效性的问题.针对以上问题,提出了一种基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统,利用机器学习的方法隐式地获取用户模型,并根据用户模型为用户提供个性化的文章自动推荐服务.该系统包括离线用户模型及用户群获取子系统和在线个性化文章推荐子系统两大部分,前者对文章进行聚类形成聚类兴趣点,构建基于聚类兴趣点的用户模型,并根据用户兴趣聚类形成各兴趣点的用户群;后者对待推荐文章进行分类,搜索到其所属的兴趣点,向该兴趣点的用户群进行主动推荐.理论分析和实验结果表明,该系统能够显著提高有效性和在线响应速度.所述的设计思想和技术也适用于其它互联网个性化信息自动推荐系统. 展开更多
关键词 聚类 分类 个性化 推荐系统 用户模型
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一个基于Agent的个性化推荐系统 被引量：19
7
作者 胡迎松 韩苹 陈中新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第4期78-80,共3页
目前的推荐系统有基于文本过滤、基于协同过滤、基于W eb挖掘等多种类型,但都只适用于某个应用领域,难以满足推荐应用的多种推荐需求。引入网络智能的思想,利用多Agent(智能代理)技术提出了一个基于Agent的个性化推荐系统架构———ABPR... 目前的推荐系统有基于文本过滤、基于协同过滤、基于W eb挖掘等多种类型,但都只适用于某个应用领域,难以满足推荐应用的多种推荐需求。引入网络智能的思想,利用多Agent(智能代理)技术提出了一个基于Agent的个性化推荐系统架构———ABPRS。该推荐系统能满足多种推荐需求,在用户看来网络具有一定智能。 展开更多
关键词 个性化 推荐系统 网络智能 智能代理
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个性化推荐系统隐私保护策略研究进展 被引量：20
8
作者 王国霞 王丽君 刘贺平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第6期2001-2008,共8页
个性化推荐系统能较好地帮助用户获得个人所需的信息,但它要获得好的推荐效果,需要收集大量的用户个人信息;这些信息可能泄露个人隐私,用户会因对隐私泄露的担心而放弃对推荐系统的信任,所以大量的研究集中于如何在获得高效推荐的同时... 个性化推荐系统能较好地帮助用户获得个人所需的信息,但它要获得好的推荐效果,需要收集大量的用户个人信息;这些信息可能泄露个人隐私,用户会因对隐私泄露的担心而放弃对推荐系统的信任,所以大量的研究集中于如何在获得高效推荐的同时保护用户的个人隐私。主要就个性化推荐系统中使用的隐私保护技术进行了综述,在给出了隐私和隐私保护定义的同时讨论了隐私保护的相关技术,包括隐私策略描述语言和目前使用的隐私保护技术。最后尝试给出了今后的研究重点和方向。 展开更多
关键词 个性化 推荐系统 隐私 隐私保护 隐私保护技术
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个性化推荐系统用户建模技术综述 被引量：104
9
作者 吴丽花 刘鲁 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2006年第1期55-62,共8页
在分析目前各类个性化推荐系统的基础上，从数据获取、用户模型的表示、学习和更新四个方面对推荐系统用户建模领域的相关技术进行系统评述，并着重分析了用户建模过程中所面临的关键议题。最后指出推荐系统用户建模领域的一些发展方向... 在分析目前各类个性化推荐系统的基础上，从数据获取、用户模型的表示、学习和更新四个方面对推荐系统用户建模领域的相关技术进行系统评述，并着重分析了用户建模过程中所面临的关键议题。最后指出推荐系统用户建模领域的一些发展方向。其目的是希望能够对构建准确、有效的推荐系统用户模型，提高推荐的质量和接受度带来启示。 展开更多
关键词 推荐系统 用户模型 信息过滤 个性化 电子商务
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个性化广告推荐系统及其应用研究 被引量：67
10
作者 张玉洁 董政 孟祥武 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期531-563,共33页
近年来,随着互联网及智能移动设备的发展和普及,丰富了广告的推送方式和投放平台.但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求,导致用户对广告产生抵触情绪,给广告推送带来极大的挑战.个性化广告推荐系统作为应对这些挑战的有效... 近年来,随着互联网及智能移动设备的发展和普及,丰富了广告的推送方式和投放平台.但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求,导致用户对广告产生抵触情绪,给广告推送带来极大的挑战.个性化广告推荐系统作为应对这些挑战的有效手段,成为个性化服务领域的研究热点之一.个性化广告推荐系统获取用户兴趣偏好,利用多种个性化广告推荐技术,通过PC端、移动终端等多平台为用户提供个性化广告,并且已经在一些应用系统中取得不错的效果.本文对个性化广告推荐系统的研究进展进行系统地综述,从个性化广告推荐的概述出发,对近年来个性化广告推荐的关键技术进行深入分析,包括数据采集与预处理、用户偏好获取、个性化广告推荐技术等.统计分析了个性化广告推荐中使用的多种数据集和评价指标,总结当前个性化广告推荐在传统互联网、移动服务、数字标牌、IPTV等场景下的应用.最后对个性化广告推荐系统存在问题和未来深入研究的方向进行讨论和展望. 展开更多
关键词 个性化广告 推荐系统 用户偏好获取 上下文推荐 应用领域 数据挖掘
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一种社会化标注系统资源个性化推荐方法 被引量：8
11
作者 郭伟光 李道芳 章蕾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期240-243,共4页
目前许多基于社化化标注的个性化资源推荐方法均忽视了用户长短期兴趣和多义标签问题对推荐的不同影响,为此,设计区分用户长短期兴趣的指标——用户的标签偏好权重和资源偏好权重;在此基础上,提出一种结合基于内容和基于协同过滤方法优... 目前许多基于社化化标注的个性化资源推荐方法均忽视了用户长短期兴趣和多义标签问题对推荐的不同影响,为此,设计区分用户长短期兴趣的指标——用户的标签偏好权重和资源偏好权重;在此基础上,提出一种结合基于内容和基于协同过滤方法优点的混合推荐方法,通过加入标注相同资源的标签向量相似度计算因子,来减小多义标签对推荐结果的影响。实验表明,将该方法引入社会化标注系统资源个性化推荐算法中,能提高推荐精度。 展开更多
关键词 社会化标注系统 个性化信息推荐 推荐算法 用户模型 标签
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基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统 被引量：12
12
作者 何波 王越 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第3期178-179,186,共3页
基于数据挖掘的Web个性化信息推荐日益成为一个重要的研究课题。文章设计了一个基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统(WPIRS)。在WPIRS中,提出了推荐策略,在推荐策略中考虑针对不同类型的用户采用不同的推荐算法。根据用户是否有新颖信... 基于数据挖掘的Web个性化信息推荐日益成为一个重要的研究课题。文章设计了一个基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统(WPIRS)。在WPIRS中,提出了推荐策略,在推荐策略中考虑针对不同类型的用户采用不同的推荐算法。根据用户是否有新颖信息的需求,WPIRS采用了两种推荐算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 推荐系统 个性化 WEB 信息推荐算法 用户
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基于音乐基因组的个性化移动音乐推荐系统 被引量：6
13
作者 李瑞敏 闫俊 林鸿飞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第9期27-30,56,共5页
随着移动技术的不断发展,移动应用服务的市场前景广阔。其受限制的硬件条件,对移动应用服务的个性化提出了更高的要求。在此背景下,引入音乐基因组的概念,以用户对音乐的标注行为和社会化标签为基础,分析用户对不同音乐基因特征的偏好... 随着移动技术的不断发展,移动应用服务的市场前景广阔。其受限制的硬件条件,对移动应用服务的个性化提出了更高的要求。在此背景下,引入音乐基因组的概念,以用户对音乐的标注行为和社会化标签为基础,分析用户对不同音乐基因特征的偏好情况及用户兴趣,并利用不同用户之间的兴趣相似情况,构建用户之间的相邻关系,结合两方面的因素,提出了一个个性化移动音乐推荐系统。实验表明,该方法能够较好地满足移动音乐服务的个性化需求。 展开更多
关键词 个性化服务 混合推荐 移动音乐 推荐系统 音乐基因
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基于标签的个性化信息推荐系统动力学模型与仿真 被引量：5
14
作者 武慧娟 秦雯 +1 位作者 孙鸿飞 崔金栋 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2016年第3期12-16,共5页
基于系统与控制理论,通过分析标签系统中标签、用户、资源的关系,运用系统动力学的方法分析个性化信息推荐的过程及影响因素,在此基础上构建信息推荐的系统动力学模型,并采用vensim PLE软件对模型进行仿真,最后通过对模型的有效性验证分... 基于系统与控制理论,通过分析标签系统中标签、用户、资源的关系,运用系统动力学的方法分析个性化信息推荐的过程及影响因素,在此基础上构建信息推荐的系统动力学模型,并采用vensim PLE软件对模型进行仿真,最后通过对模型的有效性验证分析,揭示了信息推荐的特性及机理,为进一步研究基于标签的个性化信息推荐动态演变提供研究思路。 展开更多
关键词 标签 个性化 信息推荐 系统动力学 模型 仿真
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基于矩阵聚类的电子商务网站个性化推荐系统 被引量：8
15
作者 岳训 苗良 +1 位作者 巩君华 岳荣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第11期1922-1926,共5页
提出一种基于 "矩阵聚类 "的电子商务网站个性化推荐系统 ,通过分析 Web server日志文件中的访问页面序列行为数据 ,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型 ;并使用一种新型的 "矩阵聚类 "算法挖掘潜在购买者与较高... 提出一种基于 "矩阵聚类 "的电子商务网站个性化推荐系统 ,通过分析 Web server日志文件中的访问页面序列行为数据 ,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型 ;并使用一种新型的 "矩阵聚类 "算法挖掘潜在购买者与较高购买者的相似特征 ,从而帮助顾客发现他所希望购买的产品信息 ,用于提高实际购买量 .该技术特别适合于目前大型的电子商务网站 ,实验数据表明 。 展开更多
关键词 电子商务网站 个性化推荐系统 矩阵聚类 数据挖掘 线性关联 WEBSERVER 日志文件
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基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统 被引量：14
16
作者 王勋 凌云 费玉莲 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2005年第3期324-328,共5页
针对当前推荐系统中存在的问题,提出一个基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统.系统依据Web日志挖掘用户兴趣页面时综合考虑了访问次数、浏览时间和页面长度.通过对Web日志和缓存数据挖掘得到的兴趣页面的有效分类,构造不同用户... 针对当前推荐系统中存在的问题,提出一个基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统.系统依据Web日志挖掘用户兴趣页面时综合考虑了访问次数、浏览时间和页面长度.通过对Web日志和缓存数据挖掘得到的兴趣页面的有效分类,构造不同用户的兴趣模型.系统能依据用户兴趣模型实现内容过滤推荐,同时也能通过比较不同用户的兴趣模型实现协作过滤推荐.经模拟实验测试表明,本文提出的推荐方法是可行并且有效的. 展开更多
关键词 WEB日志 缓存数据挖掘 个性化推荐系统 偏爱度 搜索引擎 忠诚度
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基于分类和关联规则的个性化产品推荐系统 被引量：7
17
作者 周娜 廖文和 +1 位作者 杨浩 赵家伟 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2004年第11期51-55,共5页
提出了一种利用隐式简档记录和购物旧数据进行数据挖掘的个性化产品推荐系统，该系统有机地结合分类和关联的数据分析技术，为客户浏览访问信息和产品购买信息建立动态、实时、准确的产品推荐模型，利用模型提取出用户可能购买的产品信... 提出了一种利用隐式简档记录和购物旧数据进行数据挖掘的个性化产品推荐系统，该系统有机地结合分类和关联的数据分析技术，为客户浏览访问信息和产品购买信息建立动态、实时、准确的产品推荐模型，利用模型提取出用户可能购买的产品信息并通过推荐系统采取适当的方式推荐给用户。试验表明该系统是高效的，且可广泛使用。 展开更多
关键词 推荐系统 关联规则 行数据 实时 浏览 访问 模型 个性化产品 购买 客户
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个性化学术推荐系统的研究与设计 被引量：4
18
作者 涂伟 甘丽新 +1 位作者 黄乐辉 李艳 《商业时代》 北大核心 2011年第18期46-47,共2页
随着网络技术和电子商务的蓬勃发展,个性化推荐已经在电子商务领域有了良好的发展和应用前景,并将成为电子商务未来十年中最重要的革新之一。本文通过整合现有优秀的学术搜索引擎,结合用户信息的特点,构建一个个性化学术推荐系统,该系... 随着网络技术和电子商务的蓬勃发展,个性化推荐已经在电子商务领域有了良好的发展和应用前景,并将成为电子商务未来十年中最重要的革新之一。本文通过整合现有优秀的学术搜索引擎,结合用户信息的特点,构建一个个性化学术推荐系统,该系统采用内容提取和融合多种信息技术对检索结果进行分析后,对不同的用户提供个性化学术信息推荐服务。 展开更多
关键词 个性化推荐 学术搜索 推荐系统
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一种面向高校图书馆的个性化图书推荐系统 被引量：33
19
作者 王连喜 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2015年第12期41-46,共6页
个性化图书推荐主要是以用户特征和借阅行为为挖掘对象,通过获取用户的兴趣特征及隐含的需求模式,实现用户与图书相互关联的个性化图书推荐服务。本文通过挖掘用户的背景信息构建用户特征模型,然后在设计喜好值计算、用户相似度计算和... 个性化图书推荐主要是以用户特征和借阅行为为挖掘对象,通过获取用户的兴趣特征及隐含的需求模式,实现用户与图书相互关联的个性化图书推荐服务。本文通过挖掘用户的背景信息构建用户特征模型,然后在设计喜好值计算、用户相似度计算和内容相似度计算以及标签信息获取方法的基础上,研究多种不同的图书推荐方法,以挖掘用户的潜在信息需求。最后利用图书馆的真实数据设计面向高校图书馆的个性化图书推荐系统,同时以标准网络数据集通过实验验证来评估推荐方法的有效性。 展开更多
关键词 高校图书馆 推荐系统 个性化需求 图书推荐
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搜索引擎系统中的Web个性化信息推荐技术 被引量：6
20
作者 李树青 崔北亮 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2006年第9期84-87,共4页
Web个性化推荐技术在现代互联网中有着广泛的应用,它能将Web网络信息按照用户的个性化需求主动地向用户提供服务。但是由于现代搜索引擎通常缺乏用户的相关登录信息和网页访问路径信息,所以传统的Web个性化推荐服务并不完全适用于搜索... Web个性化推荐技术在现代互联网中有着广泛的应用,它能将Web网络信息按照用户的个性化需求主动地向用户提供服务。但是由于现代搜索引擎通常缺乏用户的相关登录信息和网页访问路径信息,所以传统的Web个性化推荐服务并不完全适用于搜索引擎。由于用户在访问搜索引擎时会产生大量的关键词访问序列,而这种关键词访问序列蕴含着丰富的用户个性化信息,基于此,提出了一种利用搜索引擎访问日志中的关键词访问序列来进行Web个性化推荐服务的方法,并分析了相关技术特点和实现细节。 展开更多
关键词 搜索引擎系统 WEB 个性化信息推荐技术 关键词
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