摘要：提出了基于协同过滤算法的自动化隐式评分音乐双重推荐系统;在异构普适环境推荐框架下,对系统总体结构进行设计;其中硬件部分采用四元件组成方式,使用W900710型号芯片作为播放器核心板,并将隐式评分提取器与推荐引擎结合起来,可避免噪声干扰;而软件部分设计场景模拟衰减现象,采用协同过滤算法描述衰减过程,根据描述结果,设立双重推荐机制来实现抗人为影响的音乐双重推荐系统;由实验结果可知,对于大规模音乐数据推荐具有良好可扩展性。

摘要：在科技日新月异的时代人们需要了解技术发展趋势并获取精准有效的学习内容。学习资源推荐平台基于协同过滤技术预估用户偏好,提供个性化推荐。系统对于用户没有给予评分的资源采用隐式评分规则,降低评分矩阵的稀疏度,从而提高资源推荐的精度和效率。

摘要：随着计算机技术的发展,越来越多的书籍采用数字化方式进行出版,为解决信息过载,帮助读者快速查找到需要的图书资源,本文利用数字图书管理系统已有的用户信息、用户借阅等信息,采用线性加权融合模式,设计了一种基于图书资源内容过滤和用户隐式行为评分相混合的,并能应用于实际工程环境的图书资源个性化推荐模型,从而为读者提供快速、准确的个性化推荐服务。