對用戶協(xié)同模型和多興趣模型算法加以了模擬實現(xiàn)，構建了相關的模型并給出針對具體模型的推薦。在此基礎上，結合用戶參與評分的方法對算法的推薦效果進行了評價。結果發(fā)現(xiàn)，基于用戶協(xié)同模型的算法要略優(yōu)于現(xiàn)有的基于用戶自身標簽的算法，而基于多興趣模型的推薦則要明顯好于上述兩種算法，原因可能是多興趣模型中的子興趣保持了資源主題的單一性

本書共七章，主要內容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、隨機向量及其分布、隨機向量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理。本書以實際問題為出發(fā)點，通過精選例題并結合其它學科的問題介紹概率論的思想、模型和方法；如結合復雜網絡講冪律分布，結合壽命講Gamma分布，結合股價講對數(shù)正態(tài)分布，結合風險偏好講效

本書主要內容包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分，共十章，本教材可作為高等學校非數(shù)學專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教材或教學參考書，也可供各類需要提高數(shù)學素質和能力的人員學習使用。本書根據高等院校經管類本科專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學大綱及考研大綱要求編寫而成，注重基本概念和概率思想，緊密結合統(tǒng)計軟件R,強調實際應用。針對經管類本

可靠性理論是以產品的壽命特征作為主要研究對象的一門交叉學科，它涉及基礎數(shù)學、技術科學以及管理科學的許多領域。近年來，國內外可靠性類書籍很多，但是針對數(shù)學模型的可靠性類書籍卻非常少，而現(xiàn)有的書籍也只是以單一的概率論為數(shù)學基礎，建立的可靠性數(shù)學模型。本書針對系統(tǒng)的不同壽命特征，分別采用概率論、模糊理論、隨機模糊理論三種不同

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》是為理工類各專業(yè)和相關專業(yè)本科生編寫的教科書。使用《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》需要學生們具備初等數(shù)學基礎、高等數(shù)學基礎（可考慮與高等數(shù)學下冊并行學習）和線性代數(shù)基礎知識。學完《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》就基本上具備了學習和研究理工類和相關專業(yè)課程的概率統(tǒng)計基礎�；�于課程設置的要求和培養(yǎng)學生創(chuàng)新精神及創(chuàng)新能力的要求，

本書內容包括：概率論的基本概念，隨機變量及其概率分布，二維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征與極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的概念與參數(shù)估計，假設檢驗，統(tǒng)計分析方法簡介。最后給出了總復習題，由5套期末測試模擬題組成，并附有答案。

本書是一部介紹漸近統(tǒng)計經典教材，內容實用而且數(shù)學理論論述嚴謹。書中除了介紹介紹漸近統(tǒng)計的核心內容似然推斷，M估計，漸近效率，U統(tǒng)計和秩過程，書中還涉及該領域的新研究論題，如半參數(shù)模型，自助法，經驗過程，等其他應用。本書各章有習題。

本書源自的哈佛統(tǒng)計學講座，介紹了幫助讀者理解統(tǒng)計方法、隨機性和不確定性的基本語言和工具，并列舉了多種多樣的應用實例，內容涉及偶然性、悖論、谷歌的網頁排名算法（PageRank）及馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法（MCMC）等。本書還探討了概率論在諸如基因學、醫(yī)學、計算機科學和信息科學等領域的應用。全書共分13章，分別介紹了概率與

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》(主編于惠春,郭夕敬,科學出版社)的配套練習冊,全書分兩部分,第一部分為“內容篇”,依照主教材的章節(jié)順序依次編排,按章編寫,每章又分“本章教學要求及重點難點”和“內容提要”兩個模塊,對每章內容進行了系統(tǒng)歸納與總結,便于讀者學習.第二部分為“測試篇”,共有八套單元自測題,分別對應每一章內容,另有

本書共13章。第1~4章主要介紹馬爾可夫過程的一般理論及幾類典型的隨機過程。第5~13章詳細介紹一維和多維平穩(wěn)過程的譜理論和預測理論。