简介:LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.
简介:我认为,汽车维修服务表面上是汽车需要服务,实质上使用汽车的"人"才是需要服务的主要对象.对一个汽车维修接待人员而言,其自身对顾客所表现出来的人性化接触能力,将对其工作效果、个人的成长产生深远的影响.通过自己在汽车维修企业长期的工作实践,我体会到:与顾客直接接触的一线员工,无论从业人员所掌握的汽车专业知识多么丰富,无论企业的规模有多大,设备多么先进,也无论服务流程多么完善,规章制度多么健全,要想做好顾客服务,使顾客变成忠诚顾客,必须关注顾客,把握顾客的心理与行为特点,提升自身的人性化接触能力,只有这样,个人乃至企业才能走向成功.