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个性化学术推荐系统的研究与设计 　　中图分类号：F274.6 文献标识码：A 　　内容摘要：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有哪些信誉好的足球投注网站引擎，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。 　　关键词：个性化推荐 学术有哪些信誉好的足球投注网站 推荐系统 　　 　　随着网络技术的飞速发展，人们当前面临的最大问题不是信息的缺乏，而是在浩瀚的信息中如何迅速获得对自己有用的信息。随着网络技术的飞速发展和网页数量成几何级数的急剧增长，用户需要花费大量的时间才能找到自己所需要的信息。这种浏览大量无关的信息过程无疑会使淹没在信息过载问题中的用户不断流失。此外，信息检索技术虽然满足了人们一定的需要，但由于其通用性，仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的用户查询请求。为了解决上述问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐可以为不同用户提供不同的服务，满足用户不同的需求，网络用户可以按照自己的目的和需求，在某种特定的网络功能和服务方式中，自己设定网上信息的来源方式、表现形式、特定网上功能以及其他的网上服务方式等，以达到最为快捷地获取自己所需的网上信息服务内容的目的。个性化推荐系统强调“以用户为中心”，尽可能地满足用户的需求。 　　 　　研究背景 　　 　　（一）个性化推荐系统的发展历程 　　推荐系统属于数据挖掘的一个分支。它能够根据用户喜好、需求提供相关的、精确的推荐，而且这种喜好和需求收集必须尽量减少用户的干预，而且推荐的结果能够做到实时计算，使用户在离开网站之前就可以获得所需要的推荐内容，并且能够及时对推荐结果做出相应的反馈。 　　推荐系统应用领域范围非常广泛（查大元，2011）。在1997年以前，推荐系统主要用于信息过滤方面，如电子邮件的过滤、新闻组文章的过滤等。1995年3月，卡耐基#8226;梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统Web Watcher；斯坦福大学的Marko Balabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统LIRA。1995年8月，麻省理工学院的Henry Lieberman在国际人工智能联合大会（IJCAI）上提出了个性化导航智能体Litizia。1996年，Yahoo 推出了个性化入口My Yahoo。1997年，ATT实验室提出了基于协同过滤的个性化推荐系统PHOAKS和Referral Web。1997年以后，个性化推荐系统被引入电子商务应用领域。在电子商务中，个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，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。个性化推荐的最大优点在于，它能收集用户特征资料并根据用户特征，如兴趣偏好，为用户主动做出个性化的推荐。而且，系统给出的推荐是可以实时更新的，即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时，给出的推荐序列会自动更新，从而大大提高了电子商务活动的简便性和有效性，同时也提高了电子商务企业的服务水平。个性化推荐系统的引入，使电子商务网站的浏览者转变为购买者，能够向用户推荐他们所感兴趣的商品，从而促成了购买行为，同时还提高了电子商务网站的交叉销售能力，并在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐。用户能够从系统提所供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品。 　　此外，与传统的商务模式相比，由于电子商务系统使得用户拥有更多的选择。用户只需要点击一两次鼠标就可以在不同的电子商务系统和商家之间方便快捷地跳转。所以，个性化推荐系统可以从中分析用户的购买习惯，根据用户需求向用户提供有价值的商品推荐。如果推荐系统的推荐质量很高，那么用户会对该推荐系统产生依赖。因此，个性化推荐系统不仅能够为用户提供个性化的推荐服务，而且能与用户建立长期稳定的关系，从而有效保留客户，提高客户的忠诚度，防止客户流失。个性化推荐系统在电子商务领域越来越有良好的发展和应用前景。不少公司和机构都开始投入大量的人力物力进行研究。 　　1999年，德国Dresden技术大学的Tanja Joerding实现了个性化电子商务原型系统TELLIM；2000年，NEC研究院的Kurt等人为有哪些信誉好的足球投注网站引擎CiteSeer增加了个性化推荐功能；2001年，纽约大学的Gediminas Adoavicius和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro；2001年，IBM公司在其软件平台Websphere中增加了个性化服务功能，以便商家开发个性化电子商务网站；美