导读:本文包含了跨系统个性化服务论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:认知风格,数字图书馆,个性化服务
跨系统个性化服务论文文献综述
杨燕[1]（2019）在《基于认知风格的数字图书馆检索系统个性化服务设计》一文中研究指出通过主题检索和引文追溯收集相关文献,将检索到的文献进行了归纳总结,分析了认知风格在数字图书馆中的应用,以"场独立—场依存"的认知风格为主要依据分析了用户信息行为的差异,提出了建立高效个性化数字图书馆的建议。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年12期）
岑磊[2]（2017）在《面向用户学习风格的E-learning系统个性化推荐服务研究》一文中研究指出E-learning作为互联网+时代一种重要的学习方式,受到业界广泛关注。针对目前E-learning系统资源呈现负效应、智能化推荐欠缺等诸多问题,本文尝试从用户学习风格的视角出发,通过系统设计、建模和算法设计叁个方面提出了一种E-learning系统个性化推荐服务解决方案。(本文来源于《广西教育学院学报》期刊2017年05期）
赵学孔,徐晓东,龙世荣[3]（2015）在《B/S模式下自适应学习系统个性化推荐服务研究》一文中研究指出针对学习者差异性构建个性化学习系统受到国内外众多研究者的关注。本文从学习者角度出发,提出了一种基于B/S模式的自适应学习系统(Adaptive Learning System,ALS)个性化推荐模型,以学习者和领域知识建模为基础,并通过对学习者的学习风格、认知水平与领域知识元对象特征之间进行关联规则匹配实现个性化推荐。最后,通过实验设计、实施以及数据分析对系统原型的有效性进行了验证。实验结果表明,本研究成果能够较好地促进学习者知识建构,有效改善学习者的学习效率和学习效果。(本文来源于《中国远程教育》期刊2015年10期）
岳玲玲,解金兰,张葆霞[4]（2014）在《网络级科研发现系统个性化服务研究》一文中研究指出阐述了网络级科研发现系统及个性化服务的概念,针对用户的检索行为,分别从检索界面、检索过程、检索结果 3个方面具体论述了网络级科研发现系统的个性化服务,探讨了该系统个性化服务的优势和深入挖掘个性化服务的重要性。(本文来源于《科技情报开发与经济》期刊2014年16期）
贾长伟[5]（2012）在《基于Agent的跨系统个性化服务隐私保护方法研究》一文中研究指出跨系统个性化服务需要用户同意共享其个人信息，并在多个不同的个性化服务系统之间传递这些用户信息，最大限度的综合并重用它们。但是，用户信息被分散在多个个性化服务系统中，当系统之间进行协作计算时，可能会泄露用户的个人隐私，并且由于不同个性化服务系统的用户模型不同，用户概貌的匹配是跨系统个性化服务的难点，所以跨系统个性化服务的异构性和隐私保护已成为亟待解决的问题。本文在综合分析国内外研究现状的基础上，对跨系统个性化服务的隐私保护问题进行了深入的研究。首先，分析比较了目前各种跨系统隐私保护方法的优缺点，从安全性、有效性的角度出发，提出了一种基于聚类的l-多样性匿名保护方法。该方法采用基于距离的层次化聚类算法划分元组，并对不同类型的准标识符采用不同的数据概化策略，在保证用户信息安全的同时，有效地减少了概化数据带来的信息损失。其次，对跨系统个性化服务中的用户识别及数据信息在多个个性化系统之间安全传送进行了深入的研究，提出了一种基于Agent的跨系统个性化隐私保护方法。该方法在Agent的辅助下完成，采用基于主题相关度的搜索方法在大量存储复杂的数据信息中搜索相似用户；针对无法判断用户概貌相似性的问题，提出了采用相似度匹配算法评估用户的相似度，并根据本文提出的识别概率公式确定相似度最高的用户，得到不同系统中的相同用户。为了能使多个个性化服务系统安全正确地得到用户信息，采用安全性较高的非对称加密算法传送用户信息。最后，对本文提出的算法进行了实验验证，与现有的跨系统个性化隐私保护算法进行了对比分析，并且对下一步的研究方向进行了总结展望。(本文来源于《燕山大学》期刊2012-08-01）
王丹丹[6]（2012）在《面向跨系统个性化服务的用户建模方法研究》一文中研究指出以一种用户为中心的方式,共享和整合分布在多个应用系统中的多样的、异构的数据是当前个性化服务面临的最大挑战。以分布式多应用环境下,实现来自不同系统,有关同一用户的多样化数据共享和整合的技术方法为研究对象,在分析面向单应用系统的用户建模方法局限性,提炼多应用环境下用户建模基本问题与核心目标的基础上,对实现多系统用户数据整合的技术方法进行梳理,按照构建的视角将其划分为自上而下的基于标准的方法和自下而上的基于映射的方法两大派系,对代表性研究成果进行评述,并指出发展趋势。(本文来源于《情报杂志》期刊2012年06期）
牛亚真,祝忠明[7]（2012）在《个性化服务中跨系统用户建模方法研究综述》一文中研究指出系统地分析和总结跨系统用户建模的主要方法:基于统一用户模型的方法,主要是试图通过构建标准的本体或者通用的用户模型来满足不同系统的个性化需要;基于用户模型间映射和融合的方法,主要通过一定的映射规则对不同系统中用户模型进行映射和融合,实现跨系统的个性化服务;分布式开放用户建模方法,主要是基于社交网络、互操作、关联开放数据等来构建用户模型。通过对这些方法的比较分析,指出跨系统用户建模的发展趋势。(本文来源于《现代图书情报技术》期刊2012年05期）
孙颖,邓康桥[8]（2011）在《智能搜索系统个性化服务的研究》一文中研究指出随着互联网技术的不断发展与成熟,人们进入了信息爆炸的时代。人们想要更加方便快捷的获取所需要的信息。因此,能够提供个性化服务的超级门户也就孕育而生。人们可以在此随时获取自己所需要的信息,随时更改自己的定制。同时,在搜索信息时,搜索引擎将会根据用户平时搜索的领域和内容,更加准确的搜索到用户所需要的信息。智能化搜索提供的个性化服务将形成以用户为中心的服务模式,本文介绍了个性化聚类与推荐的K-Mean算法。(本文来源于《电子商务》期刊2011年10期）
王敬涛[9]（2010）在《跨系统个性化服务中隐私保持问题研究》一文中研究指出随着互联网上信息资源的日益增多,用户对个性化服务的要求不断提高。跨系统个性化服务通过在系统间共享用户的模型使用户的信息可以在系统间得到最大限度的重复利用,从而提高了个性化服务的质量。然而由于系统之间的生疏性以及共享信息的敏感性,许多用户不愿意提供自身的个人信息,因此,如何在保证私有信息不被泄露的前提下实现有效的信息共享,成为跨系统个性化服务中的关键问题。根据跨系统信息共享中隐私保护的内容不同,本文所做的研究工作大体上可以分为以下叁个方面。首先,针对跨系统个性化服务中的用户模型共享问题,考虑到在网络传输过程中可能会被未授权的第叁方窃听、篡改等问题,在基于注册中心的跨系统个性化服务框架中,加入数字签名、身份认证等多种加密技术,提出一种混合加密体制来实现系统间数据的安全交换。保证数据在传输过程中的数据保密性、数据完整性以及不可抵赖性。其次,考虑到商业竞争性或者其他原因用户不愿意提供个性化信息的情况,基于多方安全计算理论,结合安全矢量积技术,提出一种保护用户隐私的跨系统隐私保持协同过滤推荐算法。该算法基于茫然传送协议,可以有效防止第叁方与系统间的恶意串通,同时还可以提高协同过滤推荐算法的精度。最后,对基于注册中心的跨系统安全数据交换方案中的关键技术进行了分析,并针对跨系统隐私保持协同过滤推荐算法从时间性能和预测准确性进行了对比实验并对实验结果进行了分析。(本文来源于《燕山大学》期刊2010-12-01）
阮娟[10]（2010）在《基于Web挖掘的高校教务管理系统个性化服务模型系统设计》一文中研究指出本文阐述了服务模型的原理和基本功能,并分析该模型实现的相关技术。(本文来源于《电脑学习》期刊2010年03期）
跨系统个性化服务论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
E-learning作为互联网+时代一种重要的学习方式,受到业界广泛关注。针对目前E-learning系统资源呈现负效应、智能化推荐欠缺等诸多问题,本文尝试从用户学习风格的视角出发,通过系统设计、建模和算法设计叁个方面提出了一种E-learning系统个性化推荐服务解决方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
跨系统个性化服务论文参考文献
[1].杨燕.基于认知风格的数字图书馆检索系统个性化服务设计[J].内蒙古科技与经济.2019
[2].岑磊.面向用户学习风格的E-learning系统个性化推荐服务研究[J].广西教育学院学报.2017
[3].赵学孔,徐晓东,龙世荣.B/S模式下自适应学习系统个性化推荐服务研究[J].中国远程教育.2015
[4].岳玲玲,解金兰,张葆霞.网络级科研发现系统个性化服务研究[J].科技情报开发与经济.2014
[5].贾长伟.基于Agent的跨系统个性化服务隐私保护方法研究[D].燕山大学.2012
[6].王丹丹.面向跨系统个性化服务的用户建模方法研究[J].情报杂志.2012
[7].牛亚真,祝忠明.个性化服务中跨系统用户建模方法研究综述[J].现代图书情报技术.2012
[8].孙颖,邓康桥.智能搜索系统个性化服务的研究[J].电子商务.2011
[9].王敬涛.跨系统个性化服务中隐私保持问题研究[D].燕山大学.2010
[10].阮娟.基于Web挖掘的高校教务管理系统个性化服务模型系统设计[J].电脑学习.2010