个性化推荐知识汇总
知识图谱支持下的个性化教学模式的总结
知识图谱支持下的个性化教学模式的总结近年来以人工智能为代表的产业技术为学习方式变革提供了契机，如何促进个性化学习已然成为教育领域关注的重要话题之一。
知识图谱作为知识可视化发展的最新技术，拥有较强的表达能力，不仅能在不同知识点之间建立非线性的语义联系，还能解决在线学习中推荐、监控、评价、反馈等个性化学习支持问题，可以助力学习者系统高效地建构知识体系、优化学习决策，为个性化学习支持研究提供了新的视角。
以下研究在分析个性化学习及相关研究现状基础上，立足学习者导向视角，在自我决定理论等指导下，构建了基于知识图谱的个性化学习模型及“四位一体”协同支持机制，设计了基于知识图谱的个性化学习系统原型，为给个性化学习研究提供一定参考。
基于知识图谱的个性化学习模型构建(一)设计理念▪设计视角：学习者导向▪▪理论指导：自我决定与自我调节▪▪技术基础：知识图谱▪▪运行机制：人机协同▪(二)模型构建基于上述设计理念，研究构建了如下图所示的基于知识图谱的个性化学习模型。
该模型体现了知识图谱作为学习支持工具与学习者的个性化学习过程的深度融合，在记录与追踪学习者的基本信息、认知水平、能力水平、情感态度等个性特征基础上，将学习者个性特征与知识图谱中实体属性进行关联。
知识图谱在学习者学习过程中一方面通过关系推理从路径推荐、资源推荐、同伴推荐、试题推荐、系统引导等方面提供个性化支持，另一方面则发挥其图示优势为学习者动态展示个人图谱建构情况。
学习者在知识图谱的支持下，在目标设定、路径选择、资源选择、知识建构、监控评价、反馈调节等学习过程环节中发挥个人感知、决策判断与修正等主体作用，积极主导并完成学习活动。
基于知识图谱的个性化学习模型基于知识图谱的个性化学习“四位一体”协同支持机制分析在个性化学习模型指导下，研究立足为不同学习者提供适合的个性化学习，从学习者主体作用发挥与学习系统个性支持协同交互的角度出发，基于学习者动机激发、知识建构、意志增强、能力养成四个维度构建了基于知识图谱的个性化学习“四位一体”协同支持机制，具体如下图所示。
《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》
《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》一、引言随着信息技术的发展，教育领域正逐渐步入智能化时代。
其中，基于知识追踪的个性化习题推荐系统成为了一个研究热点。
该系统旨在根据学生的学习情况、知识掌握程度以及学习习惯，为其推荐适合的习题，从而提高学习效率和学习效果。
本文将详细介绍基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现过程。
二、研究背景与意义在传统的教学模式中，教师往往难以针对每个学生的实际情况进行个性化的教学。
而基于知识追踪的个性化习题推荐系统，可以通过分析学生的学习数据，为其推荐符合其知识掌握程度和学习需求的习题。
这样不仅可以提高学生的学习效率，还可以帮助学生更好地掌握知识，提高学习成绩。
同时，该系统还可以为教师提供教学辅助，帮助教师更好地了解学生的学习情况，从而进行针对性的教学。
三、相关技术综述1. 知识追踪技术：知识追踪技术是通过对学生的学习行为进行分析，从而追踪其知识掌握情况的技术。
该技术可以通过分析学生的答题数据、学习时间、正确率等数据，判断学生对知识的掌握程度。
2. 推荐系统：推荐系统是一种通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，为其推荐符合其需求的内容的技术。
在个性化习题推荐系统中，推荐系统可以根据学生的知识掌握情况和学习需求，为其推荐适合的习题。
3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，可以通过对大量数据进行训练，自动发现数据中的规律和模式。
在个性化习题推荐系统中，机器学习技术可以用于分析学生的学习数据，从而为其推荐适合的习题。
四、系统设计与实现1. 系统架构设计：本系统采用分布式架构，包括数据采集层、数据处理层、知识追踪层和推荐层。
其中，数据采集层负责收集学生的学习数据；数据处理层负责对数据进行清洗和预处理；知识追踪层负责分析学生的知识掌握情况；推荐层则根据学生的需求和知识掌握情况，为其推荐适合的习题。
2. 数据采集与处理：本系统通过对学生在学习过程中的答题数据、学习时间、正确率等数据进行采集，然后进行清洗和预处理。
知识图谱的构建与应用：实现智能问答与个性化推荐
知识图谱的构建与应用：实现智能问答与个性化推荐引言随着互联网的快速发展，人们对于快速、准确地获取信息的需求日益增强。
传统的信息检索技术已经无法满足人们对于信息获取的精度和效率的需求。
知识图谱作为一种以图形化方式表示知识的工具，能够将复杂的知识体系和数据关联起来，为智能问答和个性化推荐等应用提供强大的支持。
本文将探讨知识图谱的构建与应用，以及如何利用知识图谱实现智能问答与个性化推荐。
图1知识图谱的构建与应用一、知识图谱的基本原理与特点1、知识图谱的基本原理知识图谱是一种以图形化方式表示知识的工具，它以实体、属性和关系为基础元素，通过连接不同实体之间的关系，呈现出丰富的知识结构和语义信息。
知识图谱的构建包括五个主要步骤：数据采集、实体识别、关系抽取、知识表示和学习与推理。
2、知识图谱的特点（1）语义丰富：知识图谱能够以图形化的方式呈现知识的丰富语义信息，帮助机器理解人类语言中的复杂概念和关系。
（2）可扩展性强：知识图谱可以通过不断添加新的实体和关系来扩展其覆盖范围，实现知识的持续更新和优化。
（3）可交互性好：知识图谱可以与其他应用程序进行集成，实现数据的共享和交互，提高工作效率和准确性。
二、知识图谱的构建数据采集：知识图谱的构建需要从多源、异构的数据中提取有用的信息。
数据来源可以包括文本、图像、音频等多种形式。
实体识别：实体识别是知识图谱构建中的重要步骤，它旨在从文本中识别出具有相同含义的不同表达形式，并将其抽象为知识图谱中的实体。
关系抽取：关系抽取是知识图谱构建中的核心步骤之一，它旨在从文本中提取实体之间的关系信息。
这些关系可以包括实体之间的联系、相互作用、依赖等。
知识表示：知识表示是将现实世界中的知识以计算机可以理解的方式表示出来的过程。
常用的知识表示方法包括一阶谓词逻辑、产生式规则、面向对象表示法等。
学习与推理：学习与推理是知识图谱构建中的重要环节之一，它旨在通过对已有知识的推理和学习，实现对新知识的获取和理解。
智能媒体知识点总结
智能媒体知识点总结智能媒体是指通过人工智能技术和大数据分析等先进技术实现的媒体形态。
它可以根据人们的兴趣和需求，快速生成、推荐和传播内容，为用户提供更精准、个性化的信息服务。
智能媒体正在逐渐改变人们获取信息和娱乐的方式，对媒体产业和社会生活产生了深远的影响。
下面将从智能媒体的定义、特点、应用等方面进行总结。
一、智能媒体的定义智能媒体是指利用人工智能技术和大数据分析等先进技术实现的媒体形态。
它能够根据用户的兴趣和需求，快速生成、推荐和传播内容，为用户提供更精准、个性化的信息服务。
二、智能媒体的特点1. 个性化推荐：智能媒体能够根据用户的浏览历史、兴趣爱好等信息，推荐与用户兴趣相关的内容，提高用户体验。
2. 智能生成：智能媒体能够通过算法和数据分析，快速生成符合用户需求的内容，降低了内容制作的成本和时间。
3. 多平台传播：智能媒体能够实现内容的多平台传播，满足用户在不同平台上获取信息的需求。
4. 数据驱动：智能媒体可以通过大数据分析，了解用户行为和需求，以此为依据进行内容生产和推荐。
三、智能媒体的应用在新闻媒体领域，智能媒体可以通过数据分析和算法实现新闻内容的个性化推荐，提高用户的阅读体验。
同时，智能媒体还能够快速生成新闻报道，降低人工成本，提高新闻报道的效率。
在社交媒体领域，智能媒体可以通过算法对用户的社交行为进行分析，实现内容的个性化推荐和社交圈子的拓展，为用户提供更丰富的社交体验。
在广告营销领域，智能媒体可以通过大数据分析和算法，实现广告内容的定向推送，提高广告的精准度和投放效果。
在娱乐媒体领域，智能媒体可以通过算法实现音视频内容的个性化推荐，提高用户的娱乐体验。
四、智能媒体的挑战和展望1. 隐私保护：智能媒体在使用大数据分析和算法时可能涉及用户的隐私数据，如何保护用户的隐私成为一个迫切需要解决的问题。
2. 算法歧视：智能媒体的推荐算法可能存在歧视性，需要通过合理的算法调优和监管机制确保内容的公正性和多样性。
基于知识图谱的教育信息资源个性化推荐方法
基于知识图谱的教育信息资源个性化推荐方法
覃湘荔
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2024(21)8
【摘要】现有推荐方法的推荐准确程度低,文章提出一种基于知识图谱的教育信息资源个性化推荐方法。
首先,通过协同过滤采集教育信息资源使用者的行为数据,获取用户的兴趣偏好。
其次,运用知识图谱计算使用者兴趣和资源实体属性匹配度,获得资源实体与语义关系属性匹配度。
最后,通过匹配使用者和教育信息资源特征,比较不同推荐结果隶属度值,判断与使用者兴趣的匹配程度,产生个性化推荐结果。
实验结果表明,实验组的稀疏度为80%,推荐准确率为96.3%,所提方法达到良好的匹配效果,可以提供更加精准的推荐内容。
【总页数】3页(P80-82)
【作者】覃湘荔
【作者单位】广西现代职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于知识图谱可视化方法的信息资源建设热点研究
2.我国高校成果导向教育研究的热点与趋势分析——基于知识图谱研究方法
3.基于知识图谱的高校创新创业资源个性化推荐方法
4.基于知识图谱的工商管理线上教学资源个性化推荐方法
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推荐算法知识点总结
推荐算法知识点总结一、引言随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们已经不再满足于 passively 接收信息，而是希望能够获取到更符合个人兴趣和需求的信息。
因此，推荐算法作为一种能够帮助用户发现个性化信息的技术手段，已经成为了各大互联网平台和电商企业的核心竞争力之一。
本文就推荐算法的基本原理、常用技术以及发展趋势做一些简要总结。
二、推荐算法的基本原理1. 推荐算法的定义推荐算法，顾名思义就是指能够根据用户的历史行为和兴趣，为其自动化生成个性化的信息列表的技术。
这些信息可以是商品、信息、音乐、视频等，根植于用户个性化需求，从而帮助其发现感兴趣的内容。
2. 推荐算法的分类推荐算法通常可以分为三个大类：基于内容的推荐算法（Content-based recommendation）、协同过滤推荐算法（Collaborative filtering recommendation）和混合推荐算法（Hybrid recommendation）。
其中，基于内容的推荐算法是根据用户对商品的行为和历史评价来推荐相似的商品，协同过滤推荐算法则是根据用户的历史行为和偏好来找到与其兴趣相似的用户，从而向其推荐产品。
3. 推荐算法的核心原理推荐算法的核心原理在于挖掘用户的兴趣模式和行为特征，找到与之相似的用户或商品，从而向其推荐个性化的信息。
基于内容的推荐算法会将用户的行为和偏好与商品的内容联系起来，从而帮助用户发现更符合其兴趣的产品。
协同过滤推荐算法则是基于用户和商品之间的相似性，将用户的兴趣扩展到其他用户和商品，找到与之相似的用户或商品，从而帮助用户发现新的内容。
三、推荐算法的常用技术1. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是根据用户对商品的行为和历史评价来推荐相似的商品。
其核心技术是利用机器学习和自然语言处理技术从商品的内容特征中提取有用信息，从而构建用户和商品的兴趣模型。
2. 协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法是根据用户的历史行为和偏好来找到与其兴趣相似的用户，从而向其推荐产品。
基于人工智能的在线教育平台个性化推荐研究
基于人工智能的在线教育平台个性化推荐研究近年来，随着互联网技术的迅猛发展，在线教育平台成为了越来越多人求学的首选。
然而，面对海量的教学资源，学生往往难以找到最适合自己的学习内容。
为了解决这一问题，研究人员开始利用人工智能技术，建立起基于人工智能的在线教育平台个性化推荐系统。
个性化推荐系统是指根据用户的个体差异，通过分析用户的行为数据、兴趣偏好等信息，从海量的教学资源中筛选出最符合用户需求的学习内容。
该系统的建立主要依赖于人工智能领域中的机器学习、深度学习等技术。
首先，个性化推荐系统需要建立用户画像。
通过用户的学习行为、浏览记录、兴趣偏好等数据，系统可以了解到用户的学习习惯、学术背景以及个人兴趣。
通过这些信息，系统可以对用户进行个性化的学习内容推荐。
例如，对于对数学感兴趣的学生，系统可以向其推荐与数学相关的课程、试卷等学习资料，从而帮助学生更好地提高数学水平。
其次，个性化推荐系统需要利用机器学习和深度学习等算法进行数据分析和学习模型的建立。
通过对海量用户数据的分析，系统可以提取出用户的行为规律和兴趣偏好。
例如，通过分析用户的学习行为，系统可以了解到用户对不同学科的兴趣程度，从而从海量的学习资源中选取最符合用户需求的学习内容。
同时，利用深度学习算法，系统可以提取出更为复杂的用户特征，从而对用户的兴趣进行更精准的推荐。
另外，个性化推荐系统还需要考虑到用户的学习目标和实时需求。
不同的用户可能有不同的学习目标，有的可能是提高学业成绩，有的可能是学习兴趣爱好。
系统需要根据用户的学习目标，定制个性化的推荐策略。
同时，针对用户的实时需求，系统需要能够及时地给用户推荐与其当前学习内容相关的学习资源。
例如，当用户在学习一门知识点时，系统可以根据用户的学习进度和理解程度，推荐与该知识点相关的习题、视频教程等学习资料，帮助用户更好地理解和掌握知识点。
此外，个性化推荐系统还可以通过社交网络等方式，引入用户的社交信息，从而进一步提升推荐准确度。
基于知识图谱的在线课程资源个性化推荐模型研究
情报理论与实践 ,2020,v.43;No.314(03):135-141. [4] 常亮 , 张伟涛 , 古天龙 . 知识图谱的推荐系统综述 [J]. 智能
系统学报 ,2019,14(2):207-216.
（2）创建章，包括章节名称、章节 ID、章节描述，隶属于哪 门课程，难度等级以及包含的知识点，同时还需要建立不同章节之
●基金项目：湖南省自然科学基金科教联合资助项目 (2019JJ70062)；湖南省教育厅科学研究资助项目 (18C1437)。
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电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
为了更好地理解课程资源的知识图谱，针对个性化学习平台提 供的资源建立了学习对象知识图谱，将课程对象划分为 6 个子本体， 分别是应用学习风格、难度级别、访问率、文件大小、应用知识点 和媒体类型。课程资源管理组件使用基于课程本体的标注工具对学 习资源进行标注，被标注的实体作为学习对象本体的实例；这些与 资源对象相关的信息都存储在学习对象库中，因此可以在学习过程 中自动丰富学习对象库。
1.2 系统组件
1.2.1 学习者建模组件
学习者建模组件收集学习者个人信息，在学习过程中对其进行 建模和更新。事实上，学习者概况代表了学习者的兴趣、偏好、背景、 需求和知识。为了描述个人信息和学习偏好，可以在 FSLSM 的基 础上构建了 leaner 本体。该模型有四个维度来区分学习者的风格， 即感知、输入、处理和理解。
定义 1：level（学习者的学习水平）：假设 level = {L1, L2, L3} 是一组学习水平，包括低、中、高三个学习水平。例如，L1 表示低， 量化为 -1。
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一基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。
协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。
目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。
使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。
一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。
OntoECRec推荐模型二1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。
组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。
2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。
个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。
用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。
个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。
当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。
三尽管协同过滤技术在个性化推荐系统中获得了极大的成功，但随着站点结构、内容的复杂度和用户人数的不断增加，协同过滤技术的一些缺点逐渐暴露出来，主要有：①稀疏性(sparsity )：在许多推荐系统中，每个用户涉及的信息量相当有限，在一些大的系统如亚马逊网站中，用户最多不过就评估了上百万本书的1 ％～2 ，造成评估矩阵数据相当稀疏，难以找到相似用户集，导致推荐效果大大降低．②扩展性(scalability )：“最近邻居”算法的计算量随着用户和项的增加而大大增加，对于上百万之巨的数目，通常的算法将遭遇到严重的扩展性问题．③精确性(accuracy ) ：通过寻找相近用户来产生推荐集，在数量较大的情况下，推荐的可信度随之降低．四一个完整的推荐系统由3个部分组成:收集用户信息的行为记录模块,分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块.行为记录模块负责记录用户的喜好行为,例如问答、评分、购买、下载、浏览等.问答和打分的信息相对好收集,然而有的用户不愿意向系统提供这些信息,那么就需要通过其他方式对用户的行为进行分析,例如购买、下载、浏览等行为.通过这些用户的行为记录分析用户的潜在喜好产品和喜欢程度.这就是模型分析模块要完成的工作.模型分析模块的功能能够对用户的行为记录进行分析,建立合适的模型来描述用户的喜好信息.最后是推荐算法模块,利用后台的推荐算法,实时地从产品集合中筛选出用户感兴趣的产品进行推荐.其中,推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分.协同过滤推荐系统最大的优点是对推荐对象没有特殊的要求,能处理音乐、电影等难以进行文本结构化表示的对象.基于用户的协同推荐算法随着用户数量的增多,计算量成线性加大,其性能会越来越差.因此有的推荐系统采用基于产品相似性的协同过滤算法,在产品的数量相对稳定的系统中,这种方法是很有效的,例如Ama-zon的书籍推荐系统[10].但是对于产品数量不断增加的系统,例如Del. lici. us系统,这种方法是不适用的.基于内容的推荐系统不可避免地受到信息获取技术的约束,例如自动提取多媒体数据(图形、视频流、声音流等)的内容特征具有技术上的困难,这方面的相关应用受到了很大限制.网络环境下的个性化推荐表现方式大体分为个人化推荐、社会化推荐和基因化推荐三种，（1）个人化推荐。
是基于用户过往的行为模式进行推荐，即依据用户的历史行为，判断用户的需求和偏好，为其提供相应产品或服务。
商业网站中，比较常见的方式是用户最近的浏览历史、你可能比较感兴趣的商品。
比较典型的是基于个人交易和反馈数据的推荐机制.（2）社会化推荐。
是根据需求和偏好相似的用户群的过往行为数据进行推荐。
它不同于个人推荐方式，并不分离地判断一个用户的行为，而是针对偏好相似的用户群体行为进行分析，然后为用户群提供推荐。
（3）基因化推荐。
是根据产品本身的特性进行推荐。
这种推荐方式在一定程度上也基于社会学的原理：一人的喜好是大体相互联系的，并且是相对固定的。
六在网络购物时代，商家通过购物网站提供了大量的商品信息，消费者无法快速地了解所有的商品信息，所以，消费者需要一种电子购物助手，能根据消费者对服装的需求信息推荐给消费者可能感兴趣或者满意的商品。
个性化推荐系统就是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，它帮助网站为消费者购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
购物网站的推荐系统为消费者推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足消费者的个性化需求。
随着互联网的不断普及，网络成为一种不可或缺的信息来源，但相对整个互联网的全局信息空间而言，用户感兴趣的只是一个很小的领域。
信息技术的发展，使网络信息空间呈几何级数膨胀，而有限的个性化信息却显得更加分散。
人们处在信息迷航的怪圈中，很希望有个网站能够揣摩用户的心理，按照用户的需求推荐用户感兴趣的内容，给用户提供一个良好的冲浪环境，这些潜在的需求在商业网站中体现的更为淋漓尽致。
按照用户的兴趣推荐商品，可以提高用户对网站的忠诚度，增加交叉购买力，增加商家的效益。
各种信息尤其是互联网信息的指数增长所导致的“信息过载”和“信息迷航”问题已日益制约人们高效地使用各种信息资源⋯。
个性化推荐技术正是解决这一严峻问题的有效方法，它根据用户的兴趣和特点，对信息资源进行收集、整理和分类，向用户提供和推荐符合其兴趣偏好或需求的信息。
七互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代．海量信息的同时呈现，一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取．九简单地说，个性化推荐系统就是根据消费者的个性化特征和需求，按照某种策略，进行产品推荐的一个辅助决策系统。
它的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的商品，为消费者提供个性化的购物体验。
电子商务推荐系统作用主要表现在以下几个方面：①将电子商务网站的浏览者转变为购买者；②提高电子商务网站的交叉销售能力；③减少消费者成本(时间、资金等)，满足顾客需求，增加其满意度；④增加卖家产品浏览度，从而提高卖家收益。
电子商务推荐系统根据其所采用的推荐技术大致可以分为下面几类：一是基于协同过滤技术的推荐系统，所采用的技术是协同过滤；二是基于内容过滤的推荐系统，所采用的技术是信息过滤；三是基于知识发现推荐系统，所采用的技术是知识发现，搜索与数据挖掘技术；四是组合技术，所采用的技术是几种推荐技术的组合；五是交互式推荐，采取的技术是用户与商家的交互；六是其他的一些非主流推荐系统，比如基于统计、效用的推荐系统，如贝叶斯网络、神经网络等。
其中使用较多的是协同过滤，内容过滤，知识发现和数据挖掘。
规则推荐是先根据销售数据发现不同商品在销售过程中的相关性，然后基于生成的关联规则模型和用户的购买行为产生推荐结果；分类挖掘推荐方法是通过聚类、Bayesi a 网络、神经网络等多种机器学习方法产生分类挖掘模型，再根据用户输入信息和产品的特征信息，预测是否向用户推荐该产品[1] 曾云，陈盈盈，张岳. 基于人体识别的在线虚拟试衣系统[J]．电视技术，2014，38(11)：206-210.[2] 陈利珍，邓中民．基于图像序列的三维人体建模方法研究[J]．针织工业，2013(1):54-56.[3] 吴义山,徐增波.虚拟试衣系统关键技术[J].丝绸,2014,12:24-29.[4]陈晓倩.虚拟试衣系统在电子商务中的应用模式探讨[J].纺织导报,2009,09:81-83.[5] 黄灿艺.网络化三维虚拟试衣技术构架分析[J].广西纺织科技,2010,03:46-48.[6] 范庆玲,李继云.基于照片的三维人体模型研究与实现[J].微型电脑应用,2006,03:5-6+42+66.[7] 胡新蕾.浅谈虚拟试衣和电商金融产品的结合[J].经贸实践,2015,16:38-39.[8] 胡婉月,李艳梅,王迎梅,吴小娜.虚拟试衣的发展现状及展望[J].上海工程技术大学学报,2014,02:162-165.[9] 丁嘉玲,王厉冰,庄梅玲,张永美.线上虚拟试衣技术构架的分析与展望[J].山东纺织科技,2015,01:42-45.[1]范忠勇,张志军,张鹏飞.本体技术在个性化推荐系统中的应用研究[J].山东科学,2016,02:101-105.[2]王浩.电子商务个性化信息推荐服务计量分析与发展对策研究[J].内蒙古科技与经济,2016,08:59-62.[3] 赵亮,胡乃静,张守志.个性化推荐算法设计[J].计算机研究与发展,2002,08:986-991.[4] 刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展,2009,01:1-15.[5] 朱岩,林泽楠.电子商务中的个性化推荐方法评述[J].中国软科学,2009,02:183-192.[6] 丁然.大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势[J].电子商务,2015,04:5+7.[7] 张苗苗,杨瑜.商业网站个性化推荐现状及对策分析[J].情报探索,2012,02:36-40.[8]王辉,高利军,王听忠.个性化服务中基于用户聚类的协同过滤推荐[J].计算机应用,2007,05:1225-1227.[9]林霜梅,汪更生,陈弈秋.个性化推荐系统中的用户建模及特征选择[J].计算机工程,2007,17:196-198+230.造型色彩面料辅料结构工艺图案部件装饰配饰形式搭配不可否认的是，关于推荐系统的研究仍然存在一些问题，具体包括⋯】【i2】：(1)实时性和推荐质量之间的问题。