随着在线用户和物品数量的不断增长,有必要通过追踪和筛选历史数据,为用户提供机制可参考的决策建议。构建统计预测算法是实现启发式预测用户兴趣的有效机制。因此,在充分利用用户自身历史偏好和潜在偏好的前提下,提出兴趣相似度传递思...随着在线用户和物品数量的不断增长,有必要通过追踪和筛选历史数据,为用户提供机制可参考的决策建议。构建统计预测算法是实现启发式预测用户兴趣的有效机制。因此,在充分利用用户自身历史偏好和潜在偏好的前提下,提出兴趣相似度传递思想,分析用户的社交关联强度,计算用户的邻近社交兴趣和选择趋向特征,设计并实现了可扩展的局部敏感哈希(Improved Local Sensitivity Hashing,ILSH)统计预测算法。实验表明,该算法在有利于相似度计算量剧增的背景下,在提高兴趣预测的准确性和可靠性方面优于其他近似算法。展开更多
现有的运作策略不能实现定制产品的即时交付。在T R IZ创新理论的指导下,通过综合按(传统需求)预测生产实现即时交付和按订单生产实现定制的机理,提出了按个性化需求预测生产的运作策略;为了提高个性化需求预测的准确率,提出了个性化需...现有的运作策略不能实现定制产品的即时交付。在T R IZ创新理论的指导下,通过综合按(传统需求)预测生产实现即时交付和按订单生产实现定制的机理,提出了按个性化需求预测生产的运作策略;为了提高个性化需求预测的准确率,提出了个性化需求预测的七条基本原则,并对传统需求预测和个性化需求预测进行了比较;在此基础上,进一步分析得出了采取按个性化需求预测生产运作策略时实现即时顾客化定制的可能域,实现即时顾客化定制可能域为即时顾客化定制的进一步研究指明了方向;最后对按个性化需求预测生产运作策略进行了案例分析,结果表明该运作策略的可行性。展开更多
文摘随着在线用户和物品数量的不断增长,有必要通过追踪和筛选历史数据,为用户提供机制可参考的决策建议。构建统计预测算法是实现启发式预测用户兴趣的有效机制。因此,在充分利用用户自身历史偏好和潜在偏好的前提下,提出兴趣相似度传递思想,分析用户的社交关联强度,计算用户的邻近社交兴趣和选择趋向特征,设计并实现了可扩展的局部敏感哈希(Improved Local Sensitivity Hashing,ILSH)统计预测算法。实验表明,该算法在有利于相似度计算量剧增的背景下,在提高兴趣预测的准确性和可靠性方面优于其他近似算法。
文摘现有的运作策略不能实现定制产品的即时交付。在T R IZ创新理论的指导下,通过综合按(传统需求)预测生产实现即时交付和按订单生产实现定制的机理,提出了按个性化需求预测生产的运作策略;为了提高个性化需求预测的准确率,提出了个性化需求预测的七条基本原则,并对传统需求预测和个性化需求预测进行了比较;在此基础上,进一步分析得出了采取按个性化需求预测生产运作策略时实现即时顾客化定制的可能域,实现即时顾客化定制可能域为即时顾客化定制的进一步研究指明了方向;最后对按个性化需求预测生产运作策略进行了案例分析,结果表明该运作策略的可行性。
