导读:本文包含了个性化决策论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:个性化服务,改进支持向量机算法,决策分析体系,大数据挖掘
个性化决策论文文献综述
郭力,边根庆[1]（2019）在《基于大数据挖掘与决策分析体系的高校图书馆个性化服务系统研究》一文中研究指出针对传统高校图书馆服务体制存在的信息融合能力较差、处理个性化诉求失效、馆藏资源与实际效能失衡、信息检索速度随读者需求的细化度呈迟滞变化等固有弊端,提出了一种基于大数据挖掘与决策分析体系的高校图书馆个性化服务系统。通过构建体量较大的基于用户行为的日志数据库,引入改进过的支持向量机(SVM)算法,并融入决策分析体系机制,建立面向多维应用的高校图书馆个性化服务模型,在python 3.5.2环境下仿真验证了模型实际效能。以我国西部某高职院校图书馆为效能评价载体,利用VS2012平台开发了验证环境并对模型进行了实证分析,分析结果表明,本文所提模型可以实现全方位的高校图书馆个性化服务,在服务适应性、模型拟合度、信息过载处理效率等方面具有明显优势。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年16期）
池炜成[2]（2019）在《基于移动用户画像的个性化PCC决策技术》一文中研究指出为了实现高度的用户差异化,满足用户的个性化移动网络连接需求,首先描述PCC控制的层次结构,分析现有PCC决策方法的用户差异化问题,然后阐述移动用户画像与典型画像标签,最后提出基于移动用户画像的个性化PCC决策方案,以提高PCC决策的智能化水平,满足用户的个性化网络需求,优化移动网络资源分配。(本文来源于《移动通信》期刊2019年07期）
吴海波[3]（2019）在《个性化推荐对读者网络阅读决策影响模型的构建》一文中研究指出文章借鉴已有的个性化推荐对用户行为影响模型研究,引入技术接受模型中的认知价值和信任对用户行为的中介作用关系,构建个性化推荐服务对阅读决策的影响模型,具体从个性化推荐服务自身特性、网站平台特性、用户特性和交互特性4个方面分析读者网络阅读决策的影响指标体系,并对指标的合理性进行检验。(本文来源于《江苏科技信息》期刊2019年16期）
法良国,S.K.Kang,W.C.Huang,E.B.Elkin,P.V.Pandharipande[4]（2019）在《小肾癌的个性化治疗:多种致死竞争性原因的决策分析》一文中研究指出摘要目的小肾癌(直径<4 cm)的个性化治疗和常规部分肾切除治疗(PN)疗效的对比研究,以及肾癌致死的各种竞争性原因的分析。材料与方法构建一个可以转换状态的微(本文来源于《国际医学放射学杂志》期刊2019年03期）
罗映宇[5]（2019）在《个性化推荐解释、矛盾性追评对消费者在线购买决策的影响》一文中研究指出心理因素营销(psychographic marking),即依据对象的性格特征开展针对性的推广活动。2018年闹得沸沸扬扬的剑桥分析(Cambridge Analytical)正是采取这样的方式,国内各种心理测试小平台也期望通过了解用户心理来形成“用户心理画像”,从而为各大电商平台服务。对于心理因素营销的效果,学界的褒贬不一,甚至在程度上也未能探索出一个满意结果。这项矛盾的背后,潜藏的可能是人对事物认知的复杂性和对外界因素的敏感性。调节定向理论将人分为促进型定向和防御型定向:促进型定向关注于自我实现和积极的行为,防御型定向关注于自我保护和消极结果的避免。当推荐解释信息与用户心理一致时,则产生调节匹配效应。线索利用理论将用户关注线索分为:内部线索和外部线索;内部线索是产品本身的属性,基于商品属性的推荐解释是内部线索的一种,外部线索与商品本身属性无关,本研究选取矛盾性追评作为用户可以观测的线索。同时,研究采用脑电研究方法,观测用户决策行为中的注意力分配,决策冲突感知,对行为数据进行二重解释。研究分为两部分,选取38名被试,研究1采用2(调节定向:促进定向/防御定向)*(推荐解释:想要面子/保护面子)的组间设计;研究2(调节定向:促进定向/防御定向)*(推荐解释:想要面子/保护面子)*(矛盾性追评:反转正向追加评论/反转负向追加评论)的组间混合设计。结果发现:(1)推荐匹配效应与个体早期注意力资源的分配有关(2)调节定向个体在信息辨识和信息处理方式上存在显着差异。(3)矛盾性追评显着影响调节定向个体决策;N2、LPP成分的振幅差异也做出了相应解释。(4)个体整体决策过程中脑电成分N1、N2和P2存在显着差异。研究证实了调节定向特质对推荐解释类型和矛盾性追加评论类型之间存在调节匹配效应,并且产生调节匹配效应的组合对应较高的N1和P2波幅(防御定向个体N1未产生差异),这说明消费者对视觉营销信息提取、评价的过程与枕叶和前额叶脑区的激活息息相关。实验二发现不同调节定向消费者对矛盾性追评认知加工的路径差异。促进定向消费者对信息提取更为精细;更容易从矛盾性追加中知觉到认知冲突;防御定向消费者侧重对风险因素的知觉,信息提取方式较为粗糙,更愿意把矛盾性追评看作一个风险性的整体。(本文来源于《华侨大学》期刊2019-05-10）
刘帅[6]（2019）在《基于安全场的智能汽车个性化换道决策与规划算法研究》一文中研究指出智能汽车是目前汽车技术的主流发展方向,有望在未来提供更加安全、经济、舒适、便捷的出行方案。决策规划算法作为智能汽车技术体系的重要组成部分,已经得到了研究人员的广泛关注,但是现有研究对驾乘人员个性化需求的考虑非常少。实际上,不同驾乘人员倾向的车辆行驶风格是不同的,以车道保持和换道工况为例:激进型驾乘人员往往偏好跟车距离较近、换道过程紧凑的风格;而保守型驾乘人员则希望保持较大的跟车距离,同时在换道过程中尽可能使车辆在两车道之间进行平缓过渡。在研究决策规划算法的过程中,对这种差异的忽略会导致车辆行驶状态与驾乘人员的期望水平出现较大偏差,降低用户体验。为此,本文依托国家重点研发计划课题(2016YFB0100904)、国家自然科学基金(51775235)、吉林省自然科学基金(20170101138JC)等项目,在驾驶人驾驶数据分析的基础上开展了基于安全场方法的智能汽车个性化换道决策与规划算法研究。主要研究内容包括:(1)驾驶人驾驶数据采集与分析为获取真实环境下的驾驶人跟车及换道数据,利用高精度惯性导航系统和数据采集系统搭建了驾驶人驾驶数据实车采集平台;随后根据换道决策和轨迹规划需求设计了涵盖跟车、换道和超车等驾驶行为的五种典型工况,并从多个维度选取驾驶人样本进行了数据采集试验;最后从车间时距、制动跟车和换道操作的触发时机、制动调节减速度、换道用时等方面进行数据统计分析,表明了驾驶人决策规划行为的差异性。(2)基于安全场的智能汽车个性化换道决策方法研究通过对制动过程的分析建立了以车辆间相对速度和相对距离为输入,以临界制动减速度为输出的安全场,用以表征车辆行驶安全性;随后根据驾驶人在操作习惯和对危险敏感程度上的差异,设立了不同的决策参数阈值,从而进行个性化换道意图与可行性判断;在此基础上,综合考虑本车道前方、目标车道前方以及侧后方交通车,建立了个性化换道策略;最后利用CarSim和Simulink/Stateflow软件对自由换道工况、多车工况以及变速调节工况进行了离线仿真试验,试验结果表明换道决策算法能够在保证安全性、舒适性的同时适应不同风格驾乘人员的换道习性。(3)基于安全场的结构化道路轨迹规划算法研究从宏观路径搜索和微观换道轨迹规划两个层面对结构化道路环境下的规划任务进行研究。在宏观路径规划方面,采用Dijkstra算法和A*算法进行路径搜索,通过加入对交通环境约束的考虑使路径搜索算法适用于动态行驶环境;在微观轨迹规划方面,对多项式曲线、B样条曲线、正反梯形加速度曲线这叁种换道轨迹形式进行了分析和对比,随后提出基于回旋曲线的换道轨迹规划方法;最后利用四种曲线进行了个性化的换道轨迹规划,并结合自由换道工况下的换道决策规划仿真试验,验证了回旋曲线换道轨迹在跟随稳定性和舒适性方面的优势。(4)基于安全场的非结构化道路轨迹规划算法研究在现有RRT以及RRT*算法的基础上,通过加入目标偏向策略、带有角度约束和安全场引导的节点扩展策略以及双向搜索策略建立了一种适应非结构化道路环境的改进RRT*算法;以剪枝处理和B样条曲线平滑的方式对RRT*算法的搜索结果进行后处理,从而使轨迹长度更短并且平滑可跟随;最后,通过仿真对RRT算法、RRT*算法以及改进RRT*算法进行了对比,结果表明,改进RRT*算法具备生成满足航向角约束的平滑轨迹的能力,并且可以大大提高搜索效率。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
高宇璇,杜跃平,孙秉珍,王锐[7]（2019）在《考虑患者个性化需求的医疗服务匹配决策方法》一文中研究指出伴随着我国医疗服务事业的蓬勃发展,提升互联网医疗健康平台中医生和患者双方匹配的效率已经成为医疗服务领域中重要的问题之一。为此,本文针对考虑患者个性化需求的医疗服务匹配决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,给出稳定和满意匹配方案的相关定义;在此基础上,根据患者个性化的需求类型,计算患者对医生的满意度;然后,根据医生提出的期望和患者的实际评价信息,计算医生对患者的满意度。进一步地,构建兼具满意且稳定的目标导向的匹配决策模型,通过运用求解模型的变步长算法,获得相应的最优匹配方案;最后,通过实例分析表明了所提出方法的可行性。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年04期）
林鑫,桑运鑫,龙存钰[8]（2019）在《基于用户决策机理的个性化推荐》一文中研究指出[目的/意义]针对基于内容的个性化推荐策略,提出资源特征选择与权值计算优化策略,从而改善个性化推荐的效果。[方法/过程]构建基于用户决策机理的个性化推荐模型,模型以用户决策机理为背景知识进行资源特征的选择、用户兴趣模型的构建与语义表示、用户决策函数构建。为验证模型效果,以4 748位用户的观影数据为例进行实验,实验以向量空间模型为参照模型,P@N为评价指标。[结果/结论]实验结果显示,在N取值为5、10、20、50、100、200的情况下,基于用户决策机理的个性化推荐模型效果都显着优于向量空间模型,从而验证模型的有效性。(本文来源于《图书情报工作》期刊2019年02期）
彭红超,祝智庭[9]（2019）在《人机协同决策支持的个性化适性学习策略探析》一文中研究指出大数据技术的兴起萌发了个性化适性学习的新型学习方式。研究从个性化学习与适性学习理念的对比中,解析出它的核心要素:个体特征、个人表现、个人发展、适性调整。基于核心要素进一步界定了个性化适性学习的核心理念:通过技术赋能,实时监测学习者在个体特征、个人表现、个人发展方面的差异与变化,基于这些差异与变化及时地适性调整教学方略,从而实现有效教学。之后,研究从个性化适性学习的两大支柱——"个性""适性"出发,构建了它的理念框架,并从人机协同理念的角度出发,详细论述了个性化适性学习的数据决策策略,构建了一种人机协同决策支持的适性调整教学策略的方案谱系。最后,文章建议个性化适性学习的实施可从学习者画像、能基发展、个人学习路径、柔性学习环境四个方面切入,并详细解读了一种面向精准教学的个性化适性学习实施策略。希望研究可以为学者进行后续研究以及教育工作者探究实践途径提供参考。(本文来源于《电化教育研究》期刊2019年02期）
罗寰[10]（2018）在《基于大数据挖掘与决策分析体系下高校图书馆个性化服务的思考》一文中研究指出大数据时代下,数据信息的重要性不断提升,已成为国家发展的关键因素。基于大数据挖掘与决策分析体系,对高校图书馆个性化服务展开了全面思考。具体地,简单了解高校图书馆大数据挖掘与决策体系分析架构流程和建设基础,以外购电子资源使用率、外部声誉舆论监控、科研信息检索、大数据+微服务四个实际案例为例,进行了详细分析。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2018年16期）
个性化决策论文开题报告
（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：
为了实现高度的用户差异化,满足用户的个性化移动网络连接需求,首先描述PCC控制的层次结构,分析现有PCC决策方法的用户差异化问题,然后阐述移动用户画像与典型画像标签,最后提出基于移动用户画像的个性化PCC决策方案,以提高PCC决策的智能化水平,满足用户的个性化网络需求,优化移动网络资源分配。
（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。
个性化决策论文参考文献
[1].郭力,边根庆.基于大数据挖掘与决策分析体系的高校图书馆个性化服务系统研究[J].电子测量技术.2019
[2].池炜成.基于移动用户画像的个性化PCC决策技术[J].移动通信.2019
[3].吴海波.个性化推荐对读者网络阅读决策影响模型的构建[J].江苏科技信息.2019
[4].法良国,S.K.Kang,W.C.Huang,E.B.Elkin,P.V.Pandharipande.小肾癌的个性化治疗:多种致死竞争性原因的决策分析[J].国际医学放射学杂志.2019
[5].罗映宇.个性化推荐解释、矛盾性追评对消费者在线购买决策的影响[D].华侨大学.2019
[6].刘帅.基于安全场的智能汽车个性化换道决策与规划算法研究[D].吉林大学.2019
[7].高宇璇,杜跃平,孙秉珍,王锐.考虑患者个性化需求的医疗服务匹配决策方法[J].运筹与管理.2019
[8].林鑫,桑运鑫,龙存钰.基于用户决策机理的个性化推荐[J].图书情报工作.2019
[9].彭红超,祝智庭.人机协同决策支持的个性化适性学习策略探析[J].电化教育研究.2019
[10].罗寰.基于大数据挖掘与决策分析体系下高校图书馆个性化服务的思考[J].信息与电脑(理论版).2018