基于内容的推荐系统概述
基于内容的推荐系统概述
(2012-05-06 09:32:42)
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一、系统的概述
协同过滤方法只考虑了用户评分数据, 忽略了项目和用户本身的诸多特征, 如电影的导演、演员和发布时间等, 用户的地理位置、性别、年龄等. 如何充分、合理的利用这些特征, 获得更好的推荐效果, 是基于内容推荐策略所要解决的主要问题.
基于内容的推荐系统：根据历史信息(如评价、分享、收藏过的文档)构造用户偏好文档, 计算推荐项目与用户偏好文档的相似度, 将最相似的项目推荐给用户.例如,在电影推荐中,基于内容的系统首先分析用户已经看过的打分比较高的电影的共性(演员、导演、风格等),再推荐与这些用户感兴趣的电影内容相似度高的其他电影.
二、基于内容的推荐系统的层次结构
如上图所示，生成推荐的过程主要依靠三个部件：
第一、内容分析器：从原先的商品信息（例如文档、网页、新闻、产品描述）中提取有用的信息用一种适当的方式表示。例如（将网页表示成关键词向量）该表示形式将作为属性学习器和过滤部件的输入结点。
第二、文件学习器：该模块收集、泛化代表用户偏好的数据，生成用户概要信息。通常，是采用机器学习方法从用户之前喜欢和不喜欢的商品信息中推出一个表示用户喜好的模型。例如，一个基于网页的推荐系统的属性学习器能够实现一个相关反馈的方法，将表示正面和负面例子的向量与表示用户概要信息的原型向量混合在一起。训练样例是那些附有用户正面和负面反馈信息的网页。
第三、过滤部件：通过学习用户概要信息，匹配用户概要信息和商品信息，推荐相关的商品，结果是一个二元的连续型的相关判断（相似度度量）。后者将生成一个用户可能感兴趣的潜在商品评分列表。该匹配是计算原型向量和商品向量的余弦相似度。
三、主要算法
1.基于关键词的空间向量模型
用户偏好文档和推荐项目文档都采用关键词表示特征,进而采用T F—IDF方法为每个特征分配一个权重.
采用 k 维向量和分别表示项目文档和用户 c 的偏好文档,k 是关键词的个数。
关键词Ki在文档dj中的词频 TFi定义为:
关键词 Ki在文档集中出现的逆频IDFi 定义为：
最终的权值为：
其中N为文档集包含的文档数，ni为文档集中包含关键词Ki的文档数， fij 为关键字Ki在文档 dj 中出现的次数。
项目文档和用户偏好文档的余弦相似度为：
2.Rocchoi 算法——用户反馈
空间向量模型中的相关反馈方法都是基于Rocchoi方法的，在这种方法中查询条件的改变是通过所有文档特中征项权值的变化来实现的。最基本的Rochcoi中心向量方法可以表示为:
其中，q是初始查询向量，DR是相关文档集，向量Xi是第i个相关的文档向量，向量 Xj 是第j个不相关的文档向量，α、β是Rocchoi权重。
四、系统的优缺点
与基于协同过滤的推荐系统相比，基于内容的推荐系统有以下三个优点：
1.用户独立性：基于内容过滤的推荐系统只需要分析当前用户的偏好文档，而协同过滤还在用户
群中找到当前
用户的相似用户并综合这些相似用户对某项目的评价，即可以不受打分稀疏性问题的约束。
2.透明性：通过列出推荐项目的特征，解释为什么推荐这些产品，使用户在使用时具有更
好的用户体验。
3.新产品问题：新项目进入推荐系统后,基于内容的推荐方法为其提取特征,进而建立刻画
其内容的特征向量,
然后根据用户偏好文档决定是否向用户推荐。
然而，基于内容的推荐系统也存在着以下一些缺点：
1.有限的内容分析：只能分析一些容易提取的文本类内容(新闻、网页、博客)，而自动提取
多媒体数据（图
形、视频流、声音流等）的内容特征具有技术上的困难。
2.过度规范问题：不能为用户发现新的感兴趣的资源，只能发现和用户已有兴趣相似的资
源。
3.新用户问题：当一个新的用户没有或很少对任何商品进行评分时，系统无法向该用户提供
可信的推荐。
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/bf8710765.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。
物联网概述18-56节课后习题
1、NGN是一个____，它提供包括电信业务在内的多种业务，能够利用多种带宽和具有QoS能力的传送技术，实现业务功能与底层传送技术的分离，它提供用户对不同业务提 供商网络的自由地接入，并支持通用移动性，实现用户对业务使用的一致性和统一性。 令狐采学 A 承载网络 B 业务网络 C 电路交换网络 D 分组网络 1、NGN是一个____，它提供包括电信业务在内的多种业务，能够利用多种带宽和具有QoS 能力的传送技术，实现业务功能与底层传送技术的分离，它提供用户对不同业务提供商网络的自由地接入，并支持通用移动性，实现用户对业务使用的一致性和统一性。 A 承载网络 B 业务网络 C 电路交换网络 D 分组网络 1、以统一IMS为基础的NGN发展目标：在用户数据层面，全网统一的用户属性数据库，实现____的网络运营。 A 以网络为核心 B 以用户为核心 C 以数据为核心 D 以承载为核心正确答案B 2、以统一IMS为基础的NGN发展目标之一：以IP为基础的承载网，______；呼叫控制与业务分离；各种业务承载在统一的IP网络上，大大降低成本。 A 接入与承载分离 B 管理与网络分离 C 管理与控制分离 D 承载与控制分离正确答案D 1、针对构建物联网应用系统时的共性需求，提供____，通过集成化技术为用户提供有针对性的组合服务，支持自主开发或第三方合作开发的行业客户的智慧应用，并提供完备的运营支撑。 A 共享服务 B 集成服务 C 分布服务 D 共性服务正确答案D 1、面向物联网应用的综合业务支撑平台采用_____的水平化业务支撑框架，以提供物联网和移动通信网融合环境下的多业务接入能力，包括传感网能力开放功能、移动通信网能力开放功能、业务支撑功能、系统管理功能、业务生成环境、业务执行功能和业务调用接口。 A 分层架构 B 集成架构 C 分布架构 D 分散架构正确答案A 1、从物联网的体系结构而言，物联网除了面对传统TCP/IP网络、无线网络和移动通信网络等传统网络安全问题之外，还存在着大量自身的特殊安全问题，并且这些特殊性大多来自 ____。
个性化推荐知识汇总
一 基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。 目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。 一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型 二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。 个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。
物联网概论知识要点
物联网知识要点 1、智慧地球：2008 年11 月IBM 提出“智慧地球”概念，2009 年1 月，美国奥巴马总统公开肯定了IBM “智慧地球”思路,009年8月，IBM又发布了《智慧地球赢在中国》计划书，正式揭开IBM “智慧地球”中国战略的序幕。 2、感知中国：自2009 年8 月温家宝总理在江苏无锡提出“感知中国”以来,物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，写入“政府工作报告”。 3、我国传感网创新示范新区：无锡 4、物联网是世界信息产业第三次浪潮。 5、信息传感设备又有哪些？传感网、射频识别系统、红外感应器、激光扫描器 6、物联网应用需克服的“三座大山”（微型化、低成本、网络技术，实时处理海量感知信息并将其存储） 7、物联网体系构架原则：多样性、时空性、安全性 8 、无线通信技术，影响物联网节点间无线通信的因素：节点能量、障碍物、天气；9、传感器的组成元件：敏感元件、转换元件、基本转换电路三部分组成。 10 、无线传感器节点的组成作用：传感器模块、数据处理模块、无线通信模块和能力供应模块。集成了无线传感器和微处理器，分析处理、网络传输 11 、无线传感网的关键技术：无线传感网络中的功率控制问题、无线传感网的拓扑控制、无线传感网络的定位技术、无线传感网络的时间同步机制、无线传感网络的数据管理、无线传感网络的数据融合、无线传感网络的安全技术。 12 、数据管理系统结构：集中式、分布式、半分布式、层次式。 13 、ZigBee 堆栈式在IEEE 802.15.4 协议上建立起来的，
14 、Zig Bee 体系结构及每层功能： 1）物理层（PHY ）:提供无线物理传输介质的接口。 2）媒体访问控制子层（MAC）:负责为一个节点和它的相邻节点之间提供可靠通讯，帮助避免碰撞和提高效率。MAC层还负责打包和分解数据包和帧。 3）网络层（NWK）:通过在MAC层的调用来处理网络地址和路由。它的任务包括启动网络（协调器）、分配网络地址、添加和删除网络设备、路由信息、请求安全和执行路由发现。 4）应用层（APL）:由应用框架层（AF ）、Zigbee设备对象层（ZDO ）、应用支持子层（APS）组成。 应用框架层（AF）：提供了一个如何在Zigbee协议栈上及案例一个规范的描述。它规定了 规范的一系列的标准数据类型，协助服务发现的描述符，传输数据的帧格式等等。 Zigbee设备对象层（ZDO ）:定义了一个设备在网络中的角色（协调器、路由器或者终端节点），发起或者应答绑定和发现请求，并在网络设备间建立一个安全关系。它同时也提供定 义了Zigbee设备规范里的一套丰富的管理指令。Zigbee设备对象总是为端点0。 应用支持子层（APS）：负责提供了一个数据服务给应用和Zigbee设备规范。它也提供一 个管理服务以维护绑定链接和它字节绑定表的存储。 15、MAC层采用的CAMA-CA （碰撞避免机制），避免发送数据时的竞争和冲突。 16、ZigBee自组织功能，能够自主感知其它节点，确定连接关系，组成结构化网络。 17、ZigBee网络结构（网络最大节点数65000、一个主节点最多可管理254个子节点） 18、ZigBee网络设备及其功能
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/bf8710765.html,/journal/hjdm https://https://www.sodocs.net/doc/bf8710765.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/bf8710765.html,/journal/sea https://https://www.sodocs.net/doc/bf8710765.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。
物联网概述
物联网概述 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是：“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。 活点定义：利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的设备、资源及通信等）都是个性化和私有化的。 起源 1990年物联网的实践最早可以追溯到1990年施乐公司的网络可乐贩售机——Networked Coke Machine。 1991年美国麻省理工学院（MIT）的Kevin Ash-ton教授首次提出物联网 的概念。
1995年比尔盖茨在《未来之路》一书中也曾提及物联网，但未引起广泛重视。 1999年美国麻省理工学院建立了“自动识别中心（Auto-ID）”，提出“万物皆可通过网络互联”，阐明了物联网的基本含义。早期的物联网是依托射频识别（RFID）技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大变化。 2003年，美国《技术评论》提出传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首。 2004年日本总务省（MIC）提出u-Japan计划，该战略力求实现人与人、物与物、人与物之间的连接，希望将日本建设成一个随时、随地、任何物体、任何人均可连接的泛在网络社会。 2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，引用了“物联网”的概念。物联网的定义和范围已经发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网。 2006年韩国确立了u-Korea计划，该计划旨在建立无所不在的社会（ubiquitous society），在民众的生活环境里建设智能型网络（如IPv6、BcN、USN）和各种新型应用（如DMB、Telematics、RFID），让民众可以随时随地享有科技智慧服务。2009年韩国通信委员会出台了《物联网基础设施构建基本规划》，将物联网确定为新增长动力，提出到2012年实现“通过构建世界最先进的物联网基础实施，打造未来广播通信融合领域超一流信息通信技术强国”的目标。
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。
物联网概述 2020
物联网概述 主讲人：邓卉 主讲人单位：工信部电子一所 咨询工程师继续教育课件——电子专业 中国工程咨询协会电子专业委员会 课程内容 物联网的起源与发展 物联网的核心技术 物联网的典型应用 物联网概述 物联网的起源与发展 （一）历史进程 物联网的基本思想出现于20世纪90年代 被誉为继计算机、互联网之后的第三次信息技术革命浪潮 ·2005年11月，在突尼斯举行的世界信息社会峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU 互联网报告2005：物联网》，报告指出，无所不在的“物联网”通信时代即将来临，世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术（RFID）、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将得到更加广泛的应用。 ·2008年11月，IBM首席执行官彭明盛提出“智慧地球”构想，即“互联网+物联网=智慧地球”，以此作为经济振兴战略。奥巴马对“智慧地球”构想提出积极回应，并提升到国家级发展战略。 ·2009年8月，温总理在无锡调研时，对微纳传感器研发中心予以高度关注，提出了把“感知中国”中心设在无锡、辐射全国的想法。 （二）物联网的定义 定义1：物联网是由具有标识、虚拟个性的物体/对象所组成的网络，这些标识和个性等信息在智能空间使用智慧的接口与用户、社会和环境进行通信。 2008年5月，欧洲智能系统集成技术平台（EPoSS）《物联网报告2020》 定义2：物联网是未来互联网的一个组成部分，可以被定义为基于标准的和可互操作的通信协议且具有自配置能力的动态的全球网络基础架构。物联网中的“物”都具有标识、物理属性和实质上的个性，使用智能接口，实现与信息网络的无缝整合。
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
个性化推荐技术综述
个性化推荐技术综述 杨莉云 （广东商学院华商学院， 广州 511300） 摘要： Internet 的发展在给用户带来丰富信息资源的同时也给用户快速找到自己需要的信息带来了很大的困难，用户迫切需要一种能够根据自身特点组织和调整信息的服务模式，个性化服务应运而生。本文根据推荐原理的不同分别介绍了基于内容的推荐技术、协同过滤推荐技术、混合推荐技术及其它的推荐技术，分析各种技术的优缺点及适用条件，并对今后个性化推荐技术的研究热点和发展方向进行了展望。 关键词：推荐系统；基于内容的推荐；协同过滤；关联规则 0 引言 信息技术的发展和互联网的普及使用户更方便地接触到更多的信息，但用户在享受信息技术带来的便利的同时，也遇到了信息“过载”的问题，用户无法从海量的信息中提取自己所需要的信息。一些搜索引擎通过用户输入关键字可以检索出相关内容，但由于缺乏用户兴趣的知识，会把所有与之相关的信息全部呈现给用户，不能过滤掉用户不感兴趣的信息。也有一些电子商务网站会有“热点推荐”的功能，但是面向所有用户的非个性化推荐。用户如何在一个网站上快速而有效地找到自己所需要的项目和信息？个性化推荐系统是解决这一问题的有效途径。 1基于内容的推荐 基于内容的推荐起源于信息检索领域，它利用资源和用户兴趣的相似性来过滤信息。首先分析项目的内容，根据用户评价过的项目建立用户的兴趣模型，即用户描述文件。根据用户描述文件的不同又可以分为基于向量空间模型的推荐、基于关键词分类的推荐、基于领域分类的推荐和基于潜在语义索引的推荐。 1.1基于向量空间模型的的推荐 基于向量空间模型的推荐是基于内容推荐的最常用的方法。该方法将用户描述文件及项目表示成一个n 维特征向量)},),...(,(),,{(221,n n w t w t w t 。向量的每一维由一个关键词及其权重组成。权重可取布尔型和实数值，分别表示了用户是否对某个概念感兴趣及感兴趣的程度[1] 。关键词根据推荐项目的不同可以是项目不同的属性值，对文本项目来说，关键词就是从文档中抽取的单词，权重可以通过TF-IDF 技术计算得到。对目标用户进行推荐时，将用户描述文件看成目标项目，可采用多种方式（如欧氏距离、余弦相似性、相关相似性等）计算其它项目与目标项目的相似性，按相似性从大到小的顺序将项目输出给用户。 1.2基于关键词分类的推荐 Mooney 提出了基于文档特征词分类的预测思想：将推荐看成是项目分类问题。首先定义一组类（评分），并让用户对一组训练项目进行评价，基于这个评价计算每个关键词属于某个类的条件概率，从而得出用户的特征描述。然后根据这个特征描述计算推荐候选集中各个项目属于某个类的后验概率。最后将这个后验概率作为项目的推荐预测并将具有最高得分的推荐提交给用户 [2]。 用户的兴趣也是通过关键词来表达，与向量空间模型不同，用户描述文件用特征词－类别矩阵n m X 来表示，m 是特征词个数，n 是类别数，每一个元素j i x ,表示第i 个特征词属于第j 类的条件概率 )|(j i c a p ，项目通过特征词来表达，没有项目描述文件。 作者简介：杨莉云，女，1984年生，汉族，河南驻马店人，讲师；主要研究方向：电子商务、管理
个性化推荐系统代码
Newstj.h #include
// CRecommendApp: // 有关此类的实现，请参阅 Recommend.cpp // class CRecommendApp : public CWinApp { public: CRecommendApp(); // 重写 public: virtual BOOL InitInstance(); // 实现? DECLARE_MESSAGE_MAP() }; extern CRecommendApp theApp; Recommend.cpp // Recommend.cpp : 定?§义°?应?|用??程¨?序¨°的ì?类¤¨¤行D为a。?ê // #include"stdafx.h" #include"Recommend.h" #include"RecommendDlg.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // CRecommendApp BEGIN_MESSAGE_MAP(CRecommendApp, CWinApp) ON_COMMAND(ID_HELP, &CWinApp::OnHelp) END_MESSAGE_MAP() // CRecommendApp 构造 CRecommendApp::CRecommendApp() { // 支持重新启动管理器 m_dwRestartManagerSupportFlags = AFX_RESTART_MANAGER_SUPPORT_RESTART; // TODO: 在此处添加构造代码 // 将?所¨′有?D重?要°a的ì?初?始o?化?￥放¤?置?在¨2 InitInstance 中D } // 唯?§一°?的ì?一°?个? CRecommendApp 对?象¨? CRecommendApp theApp; // Recommend.cpp : 定?§义°?应?|用??程¨?序¨°的ì?类¤¨¤行D为a。?ê // #include"stdafx.h" #include"Recommend.h" #include"RecommendDlg.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW
文献综述：个性化推荐算法的研究综述
杭州电子科技大学 毕业设计（论文）文献综述 毕业设计（论文）题目基于ASP的个人图书管理系统 文献综述题目个性化推荐算法的研究综述学院计算机学院 专业软件工程 姓名万佳琦 班级13108411 学号13108103 指导教师傅婷婷
个性化推荐算法的研究综述 一、前言 随着互联网的出现和普及，Web已经成为现代人类获取信息的一个重要途径。我们也逐渐从信息匮乏的时代进入到信息超载的时代，由于Web信息的日益增长，人们不得不花费大量的时间去寻找自己想要的信息。尤其是网络小说的兴起，使得无数的写手投入到写小说的队伍中。导致网络上的小说的质量参差不齐。人们很难在其中找到自己合意的小说。仅通过现有的Google、百度等搜索引擎来搜索有用信息就好像是大海捞针。而各个小说网站也不够齐全，各有各的偏重点，很难从一个中找出所有满意的。这就需要有一个具有良好用户体验的系统，会将海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前[1]。 在此背景下，推荐系统出现了，推荐系统的任务就是解决上述的问题，联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。一个成功个性化推荐系统，往往选择了合适的推荐算法作为系统核心。推荐算法在很大程度上决定了推荐系统类型和性能的优劣。除此之外，能否处理好新用户的冷启动问题和数据过多导致的稀疏问题，也是推荐系统面临的一大挑战。因此，开发人员在选择一种推荐算法之前，必须综合考虑实际应用场景、各推荐算法的特征与性能等要素。下文选择了几种推荐算法，就他们的特点以及优缺点进行分析综述。 二、主题 （1）推荐算法特点 1）基于内容的推荐 基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。它的核心思想[2]是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。系统首先对物品（图1中举电影的例子）的属性进行建模[3]，图中用类型作为属性。在实际应用中，只根据类型显然过于粗糙，还需要考虑演员，导演等更多信息。通过相似度计算，发现电影A 和C相似度较高，因为他们都属于爱情类。系统还会发现用户A喜欢电影A，由此得出结论，用户A很可能对电影C也感兴趣。于是将电影C推荐给A。这种推荐系统[4]多用于一些资讯类的应用上，针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词，继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似度。