个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述

【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。

【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化

1.个性化推荐系统

1.1个性化推荐系统的概论

推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。

一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。

1.2国内外研究现状

推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。

个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

国内外大学生个性化职业生涯规划指导研究综述-陈美婧.教学总结

2013年 Vol.28 No.12南昌教育学院学报高等教育收稿日期:2013-11-21 作者简介:陈美婧(1984-,女,福建南平人,研究实习员,泉州师范学院就业指导中心科员,从事大学生就业指导工作研究。基金项目:2012年度泉州师范学院校级自选项目(项目编号2012XGB02。 一、引言 据测算,在整个“十二五”期间,我国高校毕业生将处于一个就业人数的高峰期,年均达到700万人左右,就业形势极为严峻。加强职业生涯规划指导工作,帮助了解并突破学生个体就业的瓶颈,引导学生主动就业,可以很大程度地缓和这一社会矛盾。目前,高校的就业指导通常是利用讲座和课程的形式介绍就业政策、求职常识等应急性内容,缺乏针对性和系统性。指导形式单一,内容单调,使得职业指导收效微弱。而大学生普遍希望学校针对其个性特点帮助设计职业人生,即为提供个性化职业生涯规划指导。个性化职业生涯规划指导是当前高等教育中一个较新的理念,它提倡以生为本,顺应科学发展观的要求,体现了高校教育从管理向服务的转变,对增强大学生职业生涯规划指导工作的针对性、有效性,提高高等教育的质量具有重要的现实意义。 二、国外相关研究综述 (一理论研究 相对来讲,国外职业生涯理论已逐步趋于完善和成熟,主要的相关理论有职业人格理论、职业锚理论、生涯发展理论等。西方学者的研究从各个维度涉猎了职业生涯规划指导理论的不同领域。 美国作为职业指导理论的发源地,较早在学校中进行职业生涯教育,职业生涯教育已成为学校咨询活动和心理辅导的重要组成部分。美国在职业生涯规划指导相关的理论和实践研究上经历了五个发展阶段:第一阶段强调学生的特性与职业因素相

个性化推荐系统分析与设计

课程设计报告 课程名称系统分析设计与开发方法 课题名称个性化推荐系统的分析与设计 专业信息管理与信息系统 班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲 指导教师唐志航 2014年元月4 日

一、设计内容与设计要求 1．设计内容： 见附录 2．设计要求： 1）．设计正确，方案合理。 2）．界面友好，使用方便。 3）．建模语言精炼，结构清晰。 4）．设计报告4000字以上，含建模语言说明，用户使用说明，UML建模图。 5）．上机演示。 二、进度安排 第十七周星期四下午：课题讲解，查阅资料、系统分析 星期五上午：总体设计、详细设计 第十八周星期一：建模，上机调试、撰写课程设计报告 星期二下午：答辩 附： 课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。 正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

设计课题：个性化推荐系统的分析与设计 一、问题描述： 对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计，对购物流程进行分析，对购物中关键环节进行设计，实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。 二、功能要求： 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告，说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图；及组件图和配置图） 三、建模提示： 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。 四、其它 对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，完善系统的其它功能，特别是售后以及客户关系管理。

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 张永锋 清华大学计算机系人工智能研究所 zhangyf07@https://www.sodocs.net/doc/1013173567.html, 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然，基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展，这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向，这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前，推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上，大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台，都不同程度地集成了推荐算法，如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示，亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

客户关系管理研究综述

客户关系管理研究综述 摘要:文章通过对国内外有关客户关系管理文献的研究，回顾了客户管理理论的发展历程，梳理了其理论发展脉络，分析了目前研究的主要成果，进而展望了客户关系管理的发展趋势。关键词：客户关系管理；管理理念；管理技术；管理体制 随着新经济时代的来临, 企业的战略中心正从“以产品为核心”向“以客户为核心”转变。客户已经成为企业最重要的资源。CRM 的产生, 是市场需求和管理理念更新的需要, 是企业管理模式和企业核心竞争力提升的要求,是电子化浪潮和信息技术支持等因素推动和促成的结果。 客户关系管理的理论基础来源于西方的市场营销理论,最早诞生于20 世纪90 年代的美国, 其前身是80 年代的接触管理和90 年代初的客户关怀,在美国最早产生并得以迅速发展回顾客户关系管理的提出及发展过程,国内外学者和软件企业做了大量工作,相关的研究分析主要从以下角度展开。 一、基于CRM 为管理理念的研究 这种观点把CRM 定义为一种管理理念, 并在此基础上展开研究。CRM 的核心思想是将企业的客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)视为最重要的企业资产,通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的个性化需求, 提高客户的满意度和忠诚度, 进而保证客户终生价值和企业利润增长的实现。这方面学者往往从组织结构、企业文化、战略管理、核心竞争力等角度来研究. 1.国外研究 20 世纪90 年代中期Gartner Group 率先提出客户关系管理思想。Garther Group 认为: CRM 是企业的一项商业策略, 它按照客户细分情况有效地组织企业资源, 培养以客户为中心的经营行为及实施以客户为中心的业务流程, 并以此来最大化企业的获利能力、收入及客户满意度。商业战略家和演讲家弗列德·威尔斯马在《客户联盟》中通过对大量国际上享有盛名企业的调查和细致研究,全面阐述了被这些成功企业大量运用并被证明是行之有效的新型商业运作模式—客户联盟,同时对客户关系管理及客户联盟的概念及关系做了深入的阐述;罗杰·卡特怀特的《掌握顾客关系》中指出:使顾客满意已不再是最终目标，只有让顾客感到愉悦才能带来回头客的生意,而这才是最重要的;品牌创建、发展和管理方面最杰出的世界顶级专家保罗·唐波拉,马丁·特鲁特在《与客户亲密接触:通过客户关系管理实现品牌价值最大化》一书中, 讨论了品牌建设中的CRM 原理, 想品牌获得成功,必须彻底转向以客户为中心,进行“结构思维的变化”,建立严格以客户为中心的公司,将所有精力放在客户身上,并给员工授权为客户提供好的服务。 2.国内研究 国外先进管理理念的传入信息代的到来,为我国客户关系管理研究奠定了理论基础和技术支持。严格地说, CRM 的理念全面在中国传播开始于1999 年。1999 年8 月6日朗讯科技(中国) 公司商业通讯系统部在北京举办了以/ 营造完美电信呼叫中心0 为主题的研讨会, 介绍了其全新的客户关系管理( CRM ) 解决方案, 并强调指出, 商业部门必须着眼于客户关系, 提供独具特色的个性化服务, 才能在网络经济时代立于不败之地。1999年9月27 日《计算机世界》报连载Oracle 细说客户关系管理( CRM )文章。陈旭研究了CRM 的内涵和管理思想, 分析了CRM 的主要功能，辨析了CRM 与SCM 和ERP 的关系,讨论了CRM 的发展趋势;成栋、宋远方在研究当前各种客户关系管理的管理理论的基础上提出了客户关系管理的理论框架体系,以澄清客户关系管理与其他管理理论的关系；安实等分析了CRM 价值创造机理,指出目前对客户关系管理的应用研究忽视了CRM 项目的理念基础和人的因素。 二、基于CRM 为管理机制的研究

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/1013173567.html,/journal/hjdm https://https://www.sodocs.net/doc/1013173567.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学，辽宁大连 收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日 摘要 近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的

个性化推荐技术综述

个性化推荐技术综述 在互联网时代，各类信息层出不穷，用户往往面临着“信息过载”的困扰，难以在大量信息中找到有价值的信息。而个性化推荐则通过用户的兴趣特点和历史行为快速高效的为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。通常情况下，根据推荐方式的不同，推荐技术大概可以分为以下几个类型： 1.协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法由Goldberg、Nicols、Oki和Terry 在1992年提出，该算法应用在Tapestry系统。Breese 等人将协同过滤推荐技术分为两种类型，一种是基于内存的协同过滤方法，另一种是基于模型的协同过滤方法，各自常用的算法如图1所示。基于内存的协同推荐( memory-based collaborative filtering) 也称为启发式的协同推荐，主要直接利用用户的历史数据来提供预测结果。根据相似性度量的对象的不同，基于内存的协同过滤又分为User-based 协同过滤和Item-based协同过滤。User-based 协同过滤的基本原理是如果一些用户对一些物品评价的分数比较接近，那么通常情况下他们评价其它物品的分数也会很接近。那么我们要得到某个用户对物品的评分时，就可用和该用户评分相似的其他用户对目标物品的评分去估计。Item-based协同过滤的基本原理是如果一些物品的典型特征具有相似性，那么同一个用户对他们的评分是接近的。基于上述原则，如果我们得到用户对和目标物品相似的其它物品的评分时，那么我们就可以通过这些分数来逼近用户对目标物品的评分。基于模型（Model-based）的推荐算法是首先通过用户-项目评分矩阵训练得到一个决策模型，在为目标用户进行推荐时，利用该离线模型为用户进行预测产生推荐结果。大致理念就是通过机器学习算法，在数据中找出模式，并将用户与物品间的互动方式模式化。

个性化服务——一些内涵

个性化服务是一种有针对性的服务方式，根据用户的设定来实现，依据各种渠道对资源进行收集、整理和分类，向用户提供和推荐相关信息，以满足用户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的以被动服务模式，能够充分利用各种资源优势，主动开展以满足用户个性化需求为目的的全方位服务。 个性化服务，作为一种服务思想和经营理念，不同的学者都提出了自己的见解。史丹（2006）指出所谓个性化服务（Personal Service），是指以顾客需求为中心，在满足顾客共性需求的基础上，针对顾客的个性特点和特殊需求，主动积极的为顾客提供差异性的服务，让顾客有一种自豪感、满足感，留下深刻的印象，赢得他们的忠诚而成为回头客。[14] 苏洪文（2002）认为个性化服务，是服务人员根据每位宾客的特别要求，提供相应的优质服务，使其在接受服务的同时满足生理、心理要求。[3] 邱萍（2004）认为个性化服务又称特殊服务，是服务人员在标准化的服务基础上，针对客人不同的兴趣爱好和个别要求所提供的服务，具有鲜明的针对性和灵活性。张延、金惠君（2005）认为：个性化服务( Personalized Service 或Individualized Service)有两层含义:一是指以标准化服务为基础,但不囿于标准,而是以客人需要为中心去提供各有针对性的差异化服务及超常规的特殊服务,以便让接受服务的客人有一种自豪感和满足感,并赢得他们的忠诚;二是指服务企业提供有自己个性和特色的服务项目。[23] 以上所列的四种定义是比较有代表性的。业界对个性化服务没有统一的定义，很多研究者都认为个性化服务是针对客人的个别的、特殊的需求提供的。邱萍和张延等人认为个性化服务是以标准化服务为基础，苏洪文认为个性化服务是满足客人生理、心理要求的优质服务，把心理要求的满足突出来。史丹则是从顾客需求的角度，指出个性化服务能够使顾客获得自豪感和满足感而成为回头客，这是个性化服务的结果和目标。相比苏洪文，史丹把客人心理精神方面的满足更加具体化。张延的定义还扩展到饭店本身的个性和特色项目，比起其它三个定义内涵进一步扩展，这个定义也更加符合个性化服务的发展方向。 二、个性化服务内涵 苏洪文（2002）认为个性化服务内涵包括两个方面：满足顾客的个性化需求和体现员工的个性。并把它分为：灵活服务、癖好服务、意外服务、自选服务、心理服务和全能大师服务。苏洪文从员工与顾客的服务关系的角度来说明个性化服务的内涵，并且最先把个性化服务的内容分为六种形式，基本把个性化服务的内容包括进去。 和苏洪文的观点不同，李晴（2006）认为个性化服务的内涵有3层：一是服务人员根据服务对象的特别需要提供有针对性的服务，并对客人的各种个别的需要进行归类、整理与分析,推出符合不同客人个性要求的服务；二是针对客人个性需要提供“特别关照”和“区别对待”的服务；三是既满足客人的个性化,又发挥企业和服务人员的个性特色。以上三方面的内容比起苏洪文内涵扩大了，指出要对客人的各种需求进行个归类、整理分析，找出规律以便为更多客人提供个性化服务。

个性化推荐算法概述与展望

个性化推荐算法概述与展望 近年来，随着网络信息技术的不断发展与进步，网民数量激增，网络覆盖率日益增高。互联网行业发展迅速，购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代，网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。 为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐算法，力求降低用户的信息检索难度，为用户提供最优的个性化推荐结果。在汉斯出版社《数据挖掘》期刊中，有论文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述，并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历，对未来个性化推荐算法的发展提出期望。 基于信息超载的情况，个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”，采集并分析用户的网络行为与消费偏好，根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活，对于用户而言，不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼，对于商家而言能够更好地分析用户行为，提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。 个性化推荐方法分为协同过滤推荐、基于内容的推荐以及混合推荐。协同过滤推荐主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为，对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。基于内容推荐是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录，确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。混合推荐算法来提高推荐结果的准确程度，是为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度，研究者将两种

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统的文献综述 个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，

为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。1995年3月，卡内基?梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统

个性化推荐系统中的多样性综述

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(3), 172-178 Published Online June 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/1013173567.html,/journal/sea https://https://www.sodocs.net/doc/1013173567.html,/10.12677/sea.2019.83021 A Survey of Diversity in Personalized Recommendation Systems Shuhao Jiang1,2, Liyi Zhang1,2, Na Zhou1 1School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 2School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin Received: June 6th, 2019; accepted: June 21st, 2019; published: June 28th, 2019 Abstract Diversity has become one of the main directions of recommendation system research. Improving the diversity of recommendation content is not only an important way to solve the problem of over-fitting, but also a way to improve user’s experience satisfaction. In order to elaborate the work in the field of recommendation diversity, this paper introduces diversity recommendation from three aspects: the definition and evaluation of diversity, the impact of diversity on recom-mendation quality and the development of diversity algorithm. Keywords Personalized Recommendation, Diversity, Recommendation Quality, Evaluation 个性化推荐系统中的多样性综述 姜书浩1,2，张立毅1,2，周娜1 1天津大学电气自动化与信息工程学院，天津 2天津商业大学信息工程学院，天津 收稿日期：2019年6月6日；录用日期：2019年6月21日；发布日期：2019年6月28日 摘要 多样性已成为推荐系统研究的主要方向之一，提高推荐内容的多样性不仅是解决过度拟合问题的重要方法，也是提高用户体验满意度的方法。为了更好地阐述推荐多样性领域的工作，本文分别从多样性的定义和评价、多样性对推荐质量的影响以及多样化算法本身的发展三个方面对多样性推荐进行了介绍。

2013―2014年我国数字图书馆个性化服务研究综述_1711

2013―2014年我国数字图书馆个性 化服务研究综述 数字图书馆的个性化服务就是以用户为中心，在研究用户行为、兴趣、爱好、专业和习惯的基础上，根据用户的个性化需求而开展的信息服务。它具有很强的针对性、主动性、易用性、知识性、专业性和安全性，能够充分提高用户对数字图书馆信息服务的满意度。国内对数字图书馆个性化服务研究始于21世纪初，研究成果丰硕，近几年更是达到了高峰，为了从总体上了解国内数字图书馆个性化服务的研究状况，通过搜集整理2013-2014年间我国数字图书馆个性化服务研究领域发表的论文，揭示该领域研究的发展轨迹、研究重点和热点、学术成果及存在的问题等，加强对数字图书馆个性化服务研究基本情况的了解，为后续研究者提供依据和参考。 1.论文统计分析 本文研究选择CNKI中国期刊全文数据库作为信息来源，检索高校有关数字图书馆个性化服务的研究文献。本研究检索的主题分为“数字图书馆”和“个性化服务”两部分，检索时间调整为2013.01.01-2014.12.31，根据检索结果可知：2013-2014年国内关于数字图书馆个性化服务研究的文献发表共计117篇，2013年发表69篇，7篇硕士论文，62篇期刊论文；2014年发表48篇，3篇硕士论文，

45篇期刊论文。论文主要涉及图书情报与数字图书馆、计算机软件与计算机应用、档案及博物馆、医学教育与医学边缘学科、医药卫生方针政策与法律法规研究、民商法与计算机硬件技术学科，在这些论文中，国家自然科学基金支持的有6篇，浙江省教委科研基金支持的有2篇，国家社会科学基金支持的有2篇，江苏省教育厅人文社会科学研究基金与甘肃省教委科研基金支持的各1篇。 2.数字图书馆个性化服务研究内容分析 论文的研究主题在一定程度上反映了数字图书馆个性化服务研究领域的热点和重点，有助于了解该领域的研究现状和水平，帮助研究人员正确预测该领域的发展趋势和方向。本文对2013-2014年国内关于数字图书馆个性化服务研究的论文进行统计分析，根据统计结果将论文研究内容分为三大主题，即综述类研究、技术类研究、建模类研究，本文限于篇幅原因，仅对每类研究主题中的典型文章进行概述。 2.1综述类研究 冯新民从高校移动数字图书馆个性化服务的现状入手，针对个性化服务发展中存在资源的严重匮乏、个性化信息服务应用规模小、数量少等问题予以分析，研究了我国高校移动数字图书馆个性化服务的预约服务模式、信息检索个性化服务模式、课题协助服务模式、远程

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然，基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展，这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向，这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前，推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上，大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台，都不同程度地集成了推荐算法，如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示，亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

个性化推荐系统在当当网中的运用分析

目录 一、摘要 二、当当网概述 1）当当网简介 三、个性化推荐系统营销理论综述及原因 1）个性化推荐系统营销概念及分类 a 基于内容的推荐系统 b 协同过滤推荐系统 c 混合推荐系统 2）个性化推荐系统的发展历程 3）当当网使用个性化推荐系统的原因 四、个性化推荐系统的结构及在当当网运用中的具体表现 1）个性化推荐系统在电子商务网站中的结构 a 输入功能模块 b推荐引擎模块 c输出功能模块 2）个性化推荐系统在当当网中的具体运用 a商品信息页面 b购物车、收藏夹 c Email邮件 d独立的个性化页面 3）个性化推荐系统在当当网中的新运用 4）个性化推荐系统在当当网未来的发展趋势 五、个性化推荐系统在当当网运用中的特点 1）“当当推荐”系统功能分析及推荐效果评价 a 当当推荐系统功能 b 推荐效果评价 2）当当网特性化推荐2.0 六、个性化推荐系统在当当网运用中的不足与风险 1）个性化推荐系统在当当网运用中的不足 2）当当网个性化推荐运用中的风险

3）在个性化推荐上当当网和亚马逊的对比分析 七、通过当当网浅谈个性化推荐系统对电子商务发展的影响 1）电子商务新时代的到来 2）由推网的兴起 八、结语与建议 九、注解与参考文献

个性化推荐系统在当当网中的运用分析 摘要：在完善用户购物体验方面，当当网还针对用户需求推出了“为你推荐”功能，通过对顾客历史数据的分析，根据不同顾客的购物习惯向他们推荐针对其个人的商品。这样的定制推荐把用户从海量的商品信息中解放出来，极大的减少了用户的时间成本，通过强大的系统分析，实际上做到了顾客给自己推荐商品，成为自己的顾问。一个好的个性化推荐就好像网站里的智能导购员一样，只不过它是隐形的，对于购物者来说，它是无处不在的。它能将隐形而无处不在的特性发挥到极致，让购物者不讨厌它，也时刻能使用到它，最终，它能够为网站创造更多的销量。 关键词：个性化推荐；当当网；应用；电子商务；信息超载。 Personalized recommendation system in dangdang network analysis of the application Abstract: To improve the user shopping experience,dangdang also according to user needs introduced a \"recommend\" function,through the analysis of the historical data of customers,according to different customers' shopping habits to their recommended according to the personal goods.This custom recommend the user from mass of commodity information liberate, greatly reduce the user's time cost, through the powerful system analysis, in fact do the customer to recommend commodities, to become their own advisers. A good personalized recommend like website intelligent shopping guide，only it is invisible, for shoppers for, it is everywhere. It can store and the ubiquity of characteristics to acme, let shoppers don't hate it, time can be used to it, eventually, it can create more sales for the web site Key words:Personalized recommendation ; dangdang; apply ; electronic commerce；information overload

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述(全)

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献 综述 一、引言 互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，用户很难从中发现自己感兴趣的部分，传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务。信息的爆炸使得信息的利用率反而降低。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也编的更加复杂，用户常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息系统超载问题最有效的工具之一。推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和兴趣，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。但是推荐系统存在各种缺陷，Rashmi等人提出，相对于使用推荐系统来说，人们更愿意从自己认识的朋友或者熟悉的人那边获取推荐信息[1]。这体现了在互联网环境下，人们更加倾向于从自己信任的人获取推荐信息。 本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及信任概念、信任模型。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。电子商务个性化推荐系统的正式定义由Resniek&Varian在1997年给出：电子商务个性化推荐系统是利用电子商务网站向用户提供产品信息和相关建议，帮助用户决定购买什么产品，通过模拟销售人员帮助用户完成购物过程的系统。这个定义现在已经被广泛的应用。推荐系统的使用者是用户(电子商务活动中的用户)，推荐的对象是项目。项目是推荐系统提供给用户的产品和服务，也即最终的推荐内容。 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网

浅谈酒店个性化服务

浅谈酒店个性化服务 摘要：21 世纪是人性化的社会，也是个性化的社会，包括旅游消费在内的任何消费都形成了个性化取向。这是符合人类社会发展潮流的,也表现出社会进步的价值取向。标准化服务在饭店服务中受到广泛的挑战，个性化服务在满足客人各种特殊,复杂的需求,提高饭店的经营效益,提升竞争力等方面发挥着越来越重要的作用。本文主要从个性化服务的定义,内涵,特点和必要性,与标准化服务的关系及饭店个性化服务的策略等方面对当前饭店个性化服务的研究做了综述，以期能对我国饭店的个性化服务发展提供依据和借鉴，促进饭店个性化服务更好地发展。 关键词：饭店；个性化服务：标准化服务；策略

目录 1前言 (3) 2酒店个性化服务的意义和内涵 (3) 2.1个性化服务定义 (3) 2.2酒店个性化服务的内涵 (4) 3酒店个性化服务重要性 (4) 3.1满足顾客的个性需求,创造自己特有的服务品牌 (4) 3.2酒店个性化服务寻找新的机会,抢占新的市场 (4) 3.3树立良好的企业形象,在竞争取胜 (4) 3.4在行业中取得竞争优势 (5) 4酒店个性化服务存在问题 (5) 5酒店个性化服务的策略和方法 (5) 5.1建立顾客资料库和客史档案 (5) 5.2保证员工素质和数量 (6) 5.3结合内部营销和全员营销 (6) 5.4培育细节文化 (6) 5.5运用情感战略 (6) 5.6建立保障机制 (6) 5.7提高服务人员的素质和加强员工培训 (6) 5.8设立专门的服务项目 (6) 5.9开展网络营销 (7) 参考文献 (7) ---------------------------------------------------------精品文档 ---------------------------------------------------------------------