中国知网文献在线阅读工具
便捷高效的CNKI文献在线阅读解决方案，支持多种文献格式，提供舒适的阅读体验和实用的文献管理功能。
多格式支持
支持CAJ、PDF等多种文献格式在线阅读，无需安装额外插件。
高级阅读功能
提供高亮、批注、目录导航等功能，提升文献阅读效率。
云端同步
自动同步阅读进度和笔记，随时随地继续您的研究工作。
文献搜索
热门文献
-
基于深度学习的自然语言处理研究进展
计算机学报, 2023
-
人工智能在医疗领域的应用与挑战
中国医学杂志, 2022
-
新能源技术发展现状与未来趋势
能源科学进展, 2023
-
数字经济对区域发展不平衡的影响研究
经济研究, 2022
基于大数据技术的智能推荐系统研究
张三, 李四, 王五
北京大学 信息科学技术学院
摘要
随着互联网技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，智能推荐系统在电子商务、社交媒体等领域发挥着越来越重要的作用。 本文研究了基于大数据技术的智能推荐系统的架构与实现方法，分析了协同过滤、内容推荐等主流推荐算法的优缺点。 针对传统推荐算法存在的冷启动和数据稀疏性问题，提出了一种融合用户画像和深度学习的混合推荐模型。 实验结果表明，该模型在推荐准确率和用户满意度方面均有显著提升。
关键词
1. 引言
近年来，随着信息技术的快速发展，人们面临着日益严重的信息过载问题。如何从海量信息中精准获取用户感兴趣的内容，成为学术界和工业界共同关注的焦点。 智能推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段，通过分析用户的历史行为数据，预测用户的潜在需求并提供个性化推荐服务。
传统的推荐算法主要包括协同过滤、内容基于推荐和基于知识的推荐等。然而，这些算法在处理大规模数据时往往面临效率低下、推荐精度不高等问题。 随着大数据技术和深度学习的兴起，为智能推荐系统的发展带来了新的机遇。本文旨在结合大数据技术和深度学习方法，构建一个高效、准确的智能推荐系统。
文献内容继续...
用户评价
李教授
2023-05-12
非常实用的工具，阅读CNKI文献变得非常方便，批注功能尤其好用，推荐给各位学者！
王同学
2023-04-28
界面简洁，操作流畅，如果能增加文献对比功能就更好了，总体来说很满意。