推荐系统学习汇报
汇报上级月度总结
汇报上级月度总结1. 引言本文档旨在向上级汇报本团队在过去一个月内所取得的工作成果、问题和挑战，以及对于下一个月的工作计划和目标的总结和展望。
2. 工作成果在本月内，团队取得了以下几个方面的工作成果：2.1 项目完成情况我们在本月内成功完成了项目A的开发任务。
项目A是一个电商网站，我们团队负责前端和后端的开发。
通过对用户需求的深入理解和团队协作，我们按时交付了高质量的产品，受到客户的一致好评。
2.2 销售业绩本月我们取得了出色的销售业绩。
与上个月相比，销售额增长了20%，客户满意度也有明显提高。
我们不断优化销售流程，在客户需求的反馈下，推出了新的产品，并在市场上得到了良好的回应。
2.3 新技术研究和应用团队成员积极学习新技术，并在实践中应用于项目中。
我们成功应用了机器学习算法来改进产品推荐系统，并在测试中获得了显著的效果提升。
3. 问题和挑战在工作过程中，我们也面临了一些问题和挑战：3.1 人员调整由于某位成员离开了团队，我们在项目开发过程中遇到了人员不足的问题。
为了保证进度不受影响，我们采取了一些措施，如加班和重新分配任务。
虽然我们最终成功完成了项目，但这也给团队带来了一定的压力。
3.2 技术难题在项目开发过程中，我们遇到了一些技术难题，如性能优化和代码的可维护性等方面。
为了解决这些问题，我们组织了技术分享会，提升团队的综合能力。
虽然在一开始我们遇到了一些困难，但通过团队的努力和学习，最终解决了这些难题。
4. 下月工作计划和目标下个月，我们将致力于以下几个方面的工作：4.1 项目A的维护和优化我们将继续为项目A提供维护和优化服务，及时修复bug并进行性能优化，以提升用户体验。
4.2 新产品研发通过市场调研和用户反馈，我们确定了一个新产品的需求，并计划在下个月开始研发。
我们将加强与设计团队的合作，确保新产品的功能和界面设计满足用户需求。
4.3 团队学习和技术分享为了进一步提升团队的技术能力，我们将继续组织技术分享会，分享团队成员的学习和研究成果，以促进团队间的合作和知识共享。
在2023年“学习强国”学习平台推广使用工作会上的讲话稿
在2023年“学习强国”学习平台推广使用工作会上的讲话稿各位领导、亲爱的同事们：大家好！很高兴能够在这个重要的会上与大家共同探讨学习强国学习平台的推广使用工作。
我代表公司向大家汇报我们近期的工作成果，并分享一些关于2023年学习强国学习平台的推广使用工作的想法。
首先，我想回顾一下我们过去几年在学习强国学习平台上取得的成果。
通过全面推广学习强国学习平台，我们已经成功激发了广大员工学习的热情，提升了员工的综合素质和技能水平。
学习强国学习平台为员工提供了海量的学习资源，涵盖了各个领域的知识和技能。
通过学习强国学习平台，我们的员工已经积累了大量的专业知识，提升了工作能力，为公司的发展做出了重要贡献。
然而，学习强国学习平台的推广使用工作仍然存在一些挑战。
其中一个挑战是如何让更多员工主动参与学习强国学习平台。
我们需要通过多种形式的宣传推广，如内部通讯、培训班和推广活动等，进一步提高员工的使用率。
另一个挑战是如何提供更加个性化的学习服务。
我们需要根据员工的不同需求和学习兴趣，定制化学习路径，使学习过程更加高效和有针对性。
为了更好地推广使用学习强国学习平台，我提出以下几点建议：第一，加强内外部宣传。
内部宣传可以通过公司内部媒体、公告栏和内部推特等渠道，向员工推荐学习强国学习平台的优势和成果。
外部宣传则可以通过行业媒体、参加学习强国学习平台举办的培训和沙龙等方式，吸引更多人了解和使用学习强国学习平台。
第二，挖掘学习资源，提供个性化的学习服务。
我们可以与行业专家、高校和研究机构合作，提供专业的学习资源和课程，丰富学习强国学习平台的内容。
此外，我们还可以通过智能化的推荐系统和学习记录分析，提供个性化的学习推荐，满足不同员工的学习需求。
第三，赋予学习成果更高的价值。
我们可以通过学习积分、学习证书和学习奖励等方式，鼓励员工主动学习并展示自己的学习成果。
通过对学习成果的认可和奖励，可以进一步激发员工的学习动力，建立起学习强国学习平台的良好氛围。
技能答辩个人汇报材料
技能答辩个人汇报材料尊敬的评委老师，大家好！我是本次技能答辩的第一位参赛选手，以下是我的个人汇报材料。
首先，我参与的项目是一个基于机器学习的智能推荐系统的开发。
该系统旨在根据用户的浏览历史、兴趣爱好和行为模式，向其推荐符合其个人喜好的产品或内容。
对于该项目，我主要负责数据预处理和模型训练两个方面的工作。
在数据预处理方面，我面临的主要问题是数据质量较差和数据规模庞大。
为了解决这些问题，我首先进行了数据探索和清理工作，删除了重复数据、缺失值和异常值。
然后，我对数据进行了特征选择和编码，以便在后续的模型训练中能够更好地表示用户的兴趣和行为。
最后，我对数据进行了分割，用于训练和测试模型。
在模型训练方面，我选择了一种基于协同过滤的推荐算法，并进行了参数调优和性能评估。
具体而言，我使用了基于用户的协同过滤算法，通过计算用户之间的相似度来生成推荐结果。
为了提高算法的准确性和效率，我尝试了不同的相似度度量方法和邻居选择策略，最终找到了最优的参数组合。
并通过交叉验证和评价指标的计算，验证了模型的性能和推荐效果。
在项目的实施过程中，我遇到了一些挑战，如数据处理的效率低和模型的训练时间长等。
为了解决这些问题，我学习了一些数据处理和模型优化的技巧，如批处理和并行计算。
通过合理地应用这些技巧，我成功地提高了数据处理的效率，并在一定程度上减少了模型训练的时间成本。
在总结和展望方面，我认为这个项目对我个人的技能提升和职业发展有着重要的意义。
通过参与项目的实践工作，我不仅学到了很多机器学习和数据处理的知识，还提高了解决实际问题的能力。
未来，我将继续深入学习和探索，不断提高自己在人工智能领域的技术水平和创新能力。
感谢评委老师的聆听，请提问。
系统述职报告
系统述职报告
尊敬的领导：
我是公司技术部门的系统工程师，我在过去一年里，全力以赴，努力工作，完成了我在岗位上的工作职责。
在此，我向您汇报一下
我的工作情况和成绩。
在过去一年里，我主要负责公司网络系统的维护和管理工作。
我积极参与了公司网络系统的升级和改造项目，确保了系统的稳定
运行和安全性。
我及时解决了各种网络故障和问题，保障了公司员
工的工作效率和信息安全。
同时，我还参与了公司内部培训计划，
提升了自己的技术能力和知识水平。
在工作中，我始终秉承“以用户为中心，以问题为导向”的原则，努力为公司提供高效、稳定的网络系统支持。
我注重团队合作，与同事们密切配合，共同解决了许多技术难题，为公司的发展做出
了贡献。
在未来的工作中，我将继续努力学习，不断提升自己的技术水
平和专业能力，为公司的发展贡献自己的力量。
我将继续关注行业
的最新发展动态，不断完善公司的网络系统，为公司的业务发展提供更加稳定和高效的技术支持。
最后，我衷心感谢公司对我的信任和支持，我会继续努力，为公司的发展贡献自己的力量。
谢谢！。
企业创新技术应用总结汇报
企业创新技术应用总结汇报
随着科技的迅猛发展，企业在创新技术应用方面也取得了长足的进步。
在过去
的一年里，我们公司在创新技术应用方面取得了一系列成就，为此我将对这些成就进行总结汇报。
首先，在人工智能领域，我们公司引入了最新的机器学习算法，通过对大数据
的分析和挖掘，成功开发出了一套智能推荐系统。
该系统能够根据用户的历史行为和偏好，为其推荐个性化的产品和服务，大大提升了用户体验和销售转化率。
其次，在物联网领域，我们公司与合作伙伴共同研发了一款智能家居控制系统。
该系统可以实现家电设备之间的互联互通，用户可以通过手机App随时随地对家
里的灯光、空调、窗帘等进行远程控制，极大地方便了生活。
另外，在生物技术领域，我们公司投入了大量资金进行基因编辑技术的研究与
开发。
通过基因编辑，我们成功研发出了一种抗病虫害的新品种作物，不仅提高了农作物的产量和质量，也减少了农药的使用，对环境保护起到了积极的作用。
最后，在数字化转型方面，我们公司全面推进了信息系统的升级和智能化生产
设备的引进。
通过数字化管理和智能制造，我们提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本，为企业的可持续发展奠定了坚实的基础。
总的来说，我们公司在创新技术应用方面取得了显著的成绩，这些成绩不仅提
升了企业的竞争力，也为行业的发展做出了积极的贡献。
我们将继续不断探索创新，不断提升技术水平，为客户和社会创造更大的价值。
博士思想汇报
博士思想汇报博士作为高等教育体系中的最高学位，拥有深厚的学识和广阔的思辨能力。
在研究生阶段，我们不仅要致力于学术研究，还需要具备出色的思想汇报能力，以展示我们的科研成果和成长过程。
一、引言思想汇报旨在总结与反思博士研究生阶段的学术成果与思考过程。
本次汇报将重点介绍我的研究主题、研究方法和取得的重要成果，并分享在学术交流中遇到的挑战和感悟。
通过这次汇报，希望能够得到各位专家和同行的宝贵意见，推动我研究的深入发展。
二、研究主题及背景在信息时代，互联网技术不断更新迭代，给人们的生活带来巨大的变化。
作为一名计算机科学的博士研究生，我选择的研究主题是“智能推荐系统的优化与应用”。
智能推荐系统通过分析用户的历史行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐，以节省用户时间和提升信息获取效率。
三、研究方法本次研究主要采用了数据挖掘和机器学习的方法。
首先，我们从大量的用户行为数据中提取特征，并建立了用户兴趣模型。
接着，我们应用协同过滤、内容过滤和深度学习等技术，通过算法模型进行推荐内容的个性化排序和推荐结果的生成。
最后，我们通过实验和评估，验证了所提出方法的有效性和可行性。
四、研究成果在智能推荐系统的优化与应用方面，我取得了以下重要成果。
1. 提出了一种基于用户兴趣模型的推荐算法。
通过构建用户兴趣模型，我们能更准确地捕捉用户的兴趣和行为习惯，从而提升推荐结果的质量。
2. 发展了一种混合推荐算法。
我们将协同过滤和内容过滤相结合，通过综合考虑用户与物品之间的关系以及物品本身的特征，进一步提高了推荐系统的推荐准确度。
3. 设计了一种新颖的评估指标来评估推荐结果的质量。
我们提出了一种基于信息熵的评估指标，通过测量推荐结果的多样性和新颖性，客观地评价了我们所提出算法的性能。
五、学术交流与挑战在整个研究过程中，我积极参与了学术交流和合作。
通过参加国内外学术会议和研讨会，我深入了解了其他学者的研究成果和前沿领域。
同时，这些学术交流也暴露了我的研究中存在的不足和改进的空间。
毕业设计成果说明
毕业设计成果说明我所进行的毕业设计主题为《基于机器学习的智能推荐系统设计与实现》。
通过几个月的努力，我成功完成了这一设计，并在此向各位导师和评审委员会汇报我的研究成果。
首先，我的毕业设计旨在应用机器学习技术构建一个智能推荐系统。
在当今信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息，如何更有效地找到感兴趣的内容成为一个重要的问题。
因此，我选择了研究和设计一种基于机器学习的智能推荐系统，以提高用户体验，帮助用户更快速地获取他们感兴趣的信息。
在我的毕业设计中，我首先进行了相关领域的文献综述，深入了解了机器学习、推荐系统和相关技术的最新研究动态。
然后，我选择了合适的机器学习算法，通过对用户行为数据的分析和处理，构建了推荐模型。
在设计中，我考虑了个性化推荐、实时性和系统的可扩展性等因素，确保了系统在实际应用中的稳定性和可用性。
在实现阶段，我采用了流行的编程语言和开发框架，如Python 和TensorFlow，以加速系统的开发和部署。
我设计了友好的用户界面，使得用户可以轻松地使用推荐系统，同时，我还为系统添加了监控和日志记录功能，以便随时追踪系统的性能和用户行为。
经过一系列的实验和测试，我验证了我的智能推荐系统的有效性和性能优越性。
系统在推荐准确性、响应速度和用户满意度等方面取得了良好的成绩。
此外，我还收集了用户反馈，不断对系统进行优化和改进，以更好地满足用户的需求。
总的来说，我的毕业设计成功地实现了一个基于机器学习的智能推荐系统，具有一定的创新性和实用性。
我深知在整个设计过程中遇到的困难和挑战，但正是这些困难让我更深刻地理解了所学知识，也提高了我的实际问题解决能力。
我希望这个智能推荐系统能够在实际应用中发挥积极的作用，为用户提供更好的信息服务。
最后，我衷心感谢导师和评审委员会在毕业设计中的指导和支持，使我能够顺利完成这一学业阶段的任务。
部门AI的个人工作汇报与季度总结
部门AI的个人工作汇报与季度总结尊敬的领导：我是部门AI的员工XXX，谨向您呈上个人工作汇报与季度总结。
一、工作概述本季度以来，我主要负责AI部门的数据分析与模型优化工作。
为了更好地满足公司的业务需求，我积极主动地参与了多个项目，并取得了一定的成绩。
下面将从项目参与情况、数据分析结果和模型优化效果等方面进行总结和分析。
二、项目参与情况1. 项目一：销售预测模型建立与优化该项目旨在通过AI技术对公司产品的销售情况进行预测与分析，以辅助决策制定。
我参与了该项目的数据清洗、特征工程与模型建立工作，并对模型进行了效果优化。
经过测试，新模型在准确度和稳定性方面均有明显提升，对销售预测的准确性也有较大的提高。
2. 项目二：用户画像与推荐系统该项目旨在通过AI技术分析用户行为与偏好，并基于此进行个性化推荐。
我在该项目中负责数据采集、建模与推荐算法的优化工作。
通过系统的数据分析和模型优化，用户画像的准确性有了明显提升，并且推荐算法的效果也取得了较好的改善。
三、数据分析结果1. 销售预测模型数据分析通过对历史销售数据的挖掘和分析，我们发现了销售量与时间、价格、促销等因素之间的相关性。
基于此，我们建立了以时间序列分析为基础的销售预测模型，并通过交叉验证和误差分析对模型进行了验证和优化。
最终，我们实现了对未来销售情况的准确预测。
2. 用户画像与推荐系统数据分析通过对用户行为数据的分析，我们发现了用户在不同时间、地点和设备上的行为模式差异，以及用户对不同类型商品的偏好。
基于这些发现，我们建立了用户画像模型，并进行了推荐算法的改进与优化。
经过测试，新模型在精准度和效果上均有明显提升。
四、模型优化效果1. 销售预测模型优化效果通过对优化后的销售预测模型进行实际测试，我们发现通过时间序列分析和交叉验证得到的预测结果较之前的模型更加准确稳定。
该模型已经在公司的销售决策中得到应用，对于提前预测市场需求、制定合理计划起到了积极的作用。
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人工智能
Linux操作系0 1
0
0 0
0
0 1
—— ——
—— —— ——
TCP：Vecl1=<1,1,1,0> 算：Vecl2=<0,1,1,0> 人：Vecl3=<1,1,0,0> Linux:Vecl4=<0,0,0,0> 概：Vecl5=<0,1,0,1> TCP与其他书目的相似度：Sim1，2=0.82 Sim1，3=0.82 Sim1，4=0.82 Sim1，5=0.41 人与其他书目的相似度：Sim2，1=0.82 Sim2，3=0.5 Sim2，4=0 Sim2，5=0.5
基于概念层次树的协同过滤
Movie
如图所示，用户A评分的电影为 {A1,A2,F1,F2},用户B评分的电影为 {A3,M1,F4}.若按传统的协同过滤， 稀疏的评分使用户A和用户B的相似 为0，他们没有对任何相同电影进行 评分。但从分类关系分析，用户A和 Sci-Fi 用户B应该具有一定相似性，因为他 们都喜欢Adventure和Fantasy类电 影。另外，虽然用户B喜好的M1属于 Military类，但是它和Adventure类 同属于Action类，在传统计算中， Fantasy 原本是无用项甚至破坏项 的M1，实际上对用户A和 用户B的相似性是有一定 贡献的，它使用户A和用 F1,F2,F3,F4 户B的在上层的Action类 上具有了一定的相似性。
建立模型：
用户模型，推荐对象模型 1.基于模型的方法不是基于一些启发规则进行预测计算，而是基于对已有数 据应用统计和机器学习生成的模型进行预测。目前，基于模型推荐的协同过 滤算法主要有聚类模型，Bayes模型，关联规则模型，语义生成模型等。 2.用户模型：建模方式主要有遗传算法，基于机器学习的方法，例如TF-LDF、 自动聚类、贝叶斯分类器，决策树归纳和神经网络方法等。 （1）遗传算法采用遗传结合、遗传交叉变异以及自然选择等操作实现建 模，通过遗传进化满足用户兴趣变化时完成模型的更新。 （2）机器学习：a.TF-LDF将用户感兴趣的文档表示成关键词向量，并计 算出每个关键词权重来建立用户模型 b.使用贝叶斯分类器的系统计算用户浏览或访问过的推 荐对象属于某个给定类的概率，然后依据概率将资源项目分类来建立用户对 这些资源项目的偏好模型
| D h| k 1 ik jk j
其中， vik和vjk为用户Ci和用户Cj对项目种类dk∈Dh的评分； 和 v j 为对所有项目种类的平均评分，v i = v j =S/|D|
(vik v ) (v jk v )
| Dh| | Dh | k 1 k 1 i j
2
2
参考文献：
冷启动
新进入的用户由于得不到他们 的兴趣偏好而无法获得推荐， 新的，新的推荐项目由于没有 用户评价它就得不到推荐 我们设置了一个阈值， The_value作为选择进行评分 预测或者内容过滤的临界值。 当Sparisty<The_value时，即 可认为系统处于“冷启动”或 者“准冷启动”状态，此时应 选择内容过滤作为对协同过滤 算法的修正。
基于概念层次树的协同过滤
基于概念层次树的用户模型的生成 1.表示用户Ci的偏好模型为vi={vi1,vi2,...vi|D|}其中，维数为概念层次树中结点的总数|D| vik表示用户ci对树中结点dk∈D的评价，以下介绍该用户模型的计算方法 | D| S v ik 2.设总分S为用户Ci对各个项目种类的评分之和，即 k 1 3.将S平均分配给用户Ci喜好的项目，再将各个项目分得的分值平均分配给该项目所属的各 S 个项目种类，由此得到用户ci喜好项目bj∈f(bj)的初始分值t(djk),即 t ( ) d jk | f ( ) | * | | b j Ri 其中，|Ri|为用户Ci喜好的项目数目；|f(bj)|为bj所属的项目种类数目 4.将djk分得的初始分值按一定规则分配给它的上层项目类别。用(p0,p1,…pr)表示从概念 层次树的顶层结点P0到底层结点Pr=djk的路径，则该路径，则该路径中各级结点Pt的分得的 分值s(Pt)为
c:使用决策树归纳作为用户模型学习技术的系统将用户偏好的获取 过程表达成一颗决策树，用户从根节点开始，被引导完成一系列问题的回答。树 的每个节点表示了决策点，所采取的方向取决于问题的回答或者对可用数据的计 算。一旦叶节点被达到，则可得到对用户偏好的完整描述 d：运用神经网络建模的算法，对系统对用户偏好的输入假设进行 学习并调整网络连接权重，直到网络中的所有节点达到稳定激活状态。此时输出 层中被激活的节点所对应的模式类，如感兴趣/不感兴趣类，即表示了系统识别的 用户偏好 e：聚类将具有相似特征的项目或用户分类，使用这类技术的系统 一般建立用户群组的综合模型 3.推荐对象模型：基于内容和基于分类的方法
Comedy
Action
Romantic
Adventure
Military
R1,R2,R3
A1,A2,A3
M1,M2
基于概念层次树的协同过滤
将用户对商品的评分转化为对每个商品种类的评分，建立起基于概念层次树的新用户模型； 利用新的用户模型计算用户在不同商品种类上的相似性，寻找在该商品种类上的最近邻居； 综合各商品种类上的邻居推荐产生top-n推荐。 相关符号的定义 C={c1,c2,}:用户集 B={b1,b2,...bm}:项目集，即商品集 R={R1,R2,...Rn}:用户评价集，R1⊆B为根据隐式访问记录发现的用户Ci所喜好项目的集 合 D={d1,d2...dl}:项目种类集 T:根据领域分类知识由D中所有元素组成的概念层次树，T中各结点互异 f：B→2D：项目种类分配描述，即把项目bj∈B分配到项目种类dj∈Dk下，Dk⊆D由T中的 叶子结点组成，通常具体分配由网站或领域专家给出
数据支持 1.用户信息库 2.学习行为数据 3.资源信息库 4.用户评分库
数据处理 1.数据清理 2.数据转化 3.归一化
形成模型
计算数据稀疏度 计算匹配 度，产生 推荐
内容过滤
冷启动
否
相 似 用 户 的 聚 类
是否大于阈值 预测评分， 产生推荐 协同过滤 是
数据支持：
1.获取数据的方式，即为用户的特征提取，有显式获取，隐式获取，启发式获取 2.数据存在于数据库的管理系统中。数据库管理系统用于数据的存储和管理，主 要涉及到原始数据和转化数据的存放及表之间关系的确立，并便于程序访问和使 用。 数据处理： 1.数据清理具体来说是一个数据优化的过程。删除那些不合要求的记录，能够 更加有效地为用户获取高质量的推荐商品。随着时间的变化，用户的学习或感 兴趣的内容会发生变化，对于需要的商品会产生与之前较大差别。删除时间太 早的用户记录，能够更好的把握用户当前的需求。 2.数据转化式是将用户的信息用向量来表示。 3.归一化处理是把数据值限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面 数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。
《个性化推荐系统综述》--王国霞，刘贺平（主要对模型的理解与定义） 《一种基于用户聚类的协同过滤个性化图书推荐系统》--孙守义，王蔚（fcm聚类） 《基于概念层次树的个性化推荐算法》--张晓敏，王茜（概念层次树） 《基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究》--王永固，邱飞岳，赵建龙，刘晖 《个性化推荐系统的研究与实现》--查大元
学习汇报2
蒋炎红 2016.5
contents
1.前期回顾 2.推荐算法的流程
检索用户-资源评分数据 将用户-资源评分数据表示为向量并形成向量 确定用户目标 确定与用户i有共同评分资源的用户的集合J
计算J中用户数M
进入循环(for (x=1;x<M;x++))
取Ri,s值最大的前N个资源推荐给用户
协同过滤推荐的主要两大问题：
数据的稀疏性
由于用户数目的大量增长，而且用户 之间选择存在差异性,使得用户的评 分差别非常大。同时推荐对象的数量 也大量增长，使得大量的推荐对象没 有经过用户的评价。这会导致部分用 户无法得到推荐，部分推荐商对象得 不到推荐。 数据稀疏度定义为： 资源已评分条目数 Sparsity= 用户— 用户数 资源数
参考网址： /view/827e7feae009581b6bd9eb3c.html /view/740da4fa0242a8956bece421.html?re=vie w /view/8c2ac7e0b9f3f90f76c61b5a.html /zcftech/p/3147062.html
相似用户的聚类-FCM
由上述两个必要条件，模糊C均值聚类算法是一个简单的迭代过程。在批处理方 式运行时，FCM用下列步骤确定聚类中心ci和隶属矩阵U[1]： 步骤1：用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足式(a)中的约束条 件 步骤2：用式(d)计算c个聚类中心ci，i=1,…,c。 步骤3：根据式（6.10）计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值，或它相 对上次价值函数值的改变量小于某个阀值，则算法停止。 步骤4：用（6.13）计算新的U矩阵。返回步骤2。 上述算法也可以先初始化聚类中心，然后再执行迭代过程。由于不能确保FCM收 敛于一个最优解。算法的性能依赖于初始聚类中心。因此，我们要么用另外的快 速算法确定初始聚类中心，要么每次用不同的初始聚类中心启动该算法，多次运 行FCM。
THANKS
基于概念层次树的协同过滤
寻找最近邻居 （1）划分项目种类子集 从概念层次树中的结点属性分析，根的各直接子树包含的项目种类的属性相对独立，相互 间关联最小。因此，对项目种类集合做如下划分，即D={Root，D1,D2，…Dw}.Root为Th的根 结点，Dh(h=1,2,…w)为Root的子树Th中各结点(项目种类)组成的集合，w为Root的子树棵树。 （2）寻找喜好种类的邻居 对于用户关注较少或从未关注过的项目种类，本算法将其视为用户“不感兴趣”。根经验 值，若 访问种类子集中的项目 数