基于用户的协同过滤推荐算法
摘要
随着电子商务的高速发展和普及应用，个性化推荐已成为电子商务的一个重要研究领域。个性化推荐算法是电子商务推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。协同过滤是应用最为广泛的一种个性化推荐技术。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。本文介绍了基于用户的协同过滤推荐算法。
关键词：电子商务基于用户的协同过滤推荐余弦相似性相关相似性
1.课题研究背景及意义
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统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产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。
个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。
个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣.
2 . 协同过滤技术
2.1协同过滤的基本思想
协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推
荐的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见
提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的
心态。
协同过滤推荐(collaborative filtering recommendation)是目前研究最多的个
性化推荐技术，它基于邻居用户的资料得到目标用户的推荐，推荐的个性化程度
高。著名的系统有GroupLens/ Net Perceptions,Ringo/ Firefly及Tapest ry等。协
同过滤的最大优点是对推荐对象没有特殊要求，能处理非结构化的复杂对象，如
音乐、电影。
协同过滤推荐主要分为两类:一是基于内存的协同过滤(memory - based collaborative filtering)，先用相似统计的方法得到具有相似兴趣爱好的邻居用户，所以该方法也称基于用户的协同过滤( user -based collaborative filtering)或基于邻居的协同过滤(neighbor - based collaborative filtering)；二是基于模型的协同过滤(model - based collaborative fil2tering)，先用历史数据得到一个模型，再用此模型进行预测。
本文主要研究的是基于用户的协同过滤推荐算法的实现。
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
越来越差，并且不能对推荐结果提供很好的解释。为此，在2001年Sar2wr 教
授提出了第三种协同过滤推荐算法，即基于项目的协同推荐算法(item - based
collaborative filter2ing algorithms)。该算法通过先计算已评价项目和待预测项目的相似度，以相似度作为权重，加权各已评价项目的评价分，得到预测项目的预测值，并指出基于项目的推荐算法比基于用户的推荐算法还要好，且能解决基于用户的协同推荐的两个问题。但Mild教授从批判的角度重新审视了各种推荐算法，指出基于项目的协同推荐并不一定好，算法准确度与采用的实验规模数据有关，大多数情况下还是基于用户的协同推荐好。
2. 2 协同过滤的分类和局限性
协同过滤算法可以分为两种类型，基于内存的协同过滤和基于模型的协同过
滤。
⑴基于内存的协同过滤。这种类型的协同过滤的基本思想是假设人与人之间
的行为具有某种程度的相似性，也就是说行为类似的顾客会购买相类似的产品。
基于内存的推荐算法推荐速度快，能反映最新的商品评分。但是由于算法需要将
整个用户数据库调入内存，因此产生推荐非常耗时，而且推荐的实时性难以保证。
⑵基于模型的协同过滤。此算法首先通过聚类、贝叶斯网络、关联规则或者机器学习方法来构建使用者兴趣模型，进而利用此模型来产生推荐。
协同过滤存在的主要问题有：
⑴数据稀疏性问题：在系统初期，用户稀少或者评分信息稀少，难以找到相似用户集，导致推荐效果大大降低。
⑵算法的实时性问题：当用户数目增大到一定程度，推荐结果的计算时间是算法实时性的巨大挑战。如果系统过长时间无响应，网站将会失去客户。
⑶新用户的“冷启动”问题：在数据稀疏的极端情况下，一个新的项目首次出现，没有用户对它作过评价，那么基于用户的协同过滤算法根本无法进行。
3.基于用户的协同过滤推荐算
3.1算法简介
基于用户的协同过滤是个性化推荐中应用最为广泛的方法，它是基于邻居用户的兴趣爱好预测目标用户的兴趣偏好。算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居，然后根据目标用户的邻居的偏好产生向目标用户的推荐。
它的基本原理是利用用户访问行为的相似性来互相推荐用户可能感兴趣的资源对当前用户，系统通过其历史访问记录及特定相似度函数，计算出与其访问行为（购买的产品集合、访问的网页集等）最相近的N 个用户作为用户的最近邻居集，统计的近邻用户访问过而目标用未访问的资源生成候选推荐集，然后计算候选推荐集中每个资源对用户的推荐度，取其中K 个排在最前面的资源作为用户的推荐集。
3.2 算法步骤
3.2.1建立用户模型：
协同过滤算法的输入数据通常表示为一个 m*n 的用户一 评价矩阵R ，m 是用户数，n 是项目数，其中Rij 表示第i 个用户对第j 个项目的评分值；
????????
??????????=mn in m i m i n n r r r r r r r r r r r r R ..................
(221122221)
11211
图3-1 评分矩阵
这里的评分值可以是用户的浏览次数，购买次数等隐式的评分，还可以采用显示评分，如用户对商品的直接评分，本算法的实现是采用用户对所购买商品的直接评分作为评分矩阵中评分值的。
3.2.2 寻找最近邻居
寻找最近邻居：在这一阶段，主要完成对目标用户最近邻居的查找。通过计算目标用户与其他用户之间的相似度，算出与目标用户最相似的“最近邻居”集。即：对目标用户i 产生一个以相似度sim(i, j)递减排列的“邻居”集合。该过程分两步完成：首先计算用户之间的相似度，可采用皮尔森相关系数、余弦相似性和修正的余弦相似性等度量方法。其次是根据如下方法选择“最近邻居”：(1)选择相似度大于设定阈值的用户；(2)选择相似度最大的前 k 个用户；(3) 选择相似度大于预定阈值的 k 个用户。
寻找最近邻居通常有三种方法：
3.2.2.1余弦相似性（Cosine ）
每一个用户的评分都可以看作为n 维项目空间上的向量，如果用户对项目没有进行评分，则将用户对该项目的评分设为0。用户间的相似性通过向量间的余弦夹角度量。设用户i 和用户j 在n 维项目空间上的评分分别表示为向量i 和向量j ，则用户i 和用户j 之间的相似性),(j i sim 为：
||
||||||),(j i j i j i sim ??= (3-2)
2
其中，分子为两个用户评分向量的内积，分母为两个用户向量模的乘积。
3.2.2.2相关相似性(Correlation)
设用户i 和用户j 共同评分过的项目集合用ij I 表示，j i ij I I I =，则用户i 和用户j 之间的相似性),(j i sim 通过Pearson 相关系数度量：
∑∑∑∈∈∈----=Iij j ,j Iij i ,i j ,j Iij i ,i 2
)(2)()
()(),(d d d d d d d R R R R R R R R
j i sim (3-3)
其中，d i R ,表示用户i 对项目d 的评分,i R 、j R 分别表示用户i 和用户j 对所打分项目的平均评分。
3.2.2.3修正的余弦相似性(Adjusted Cosine)
在余弦相似性度量方法中，没有考虑不同用户的评分尺度问题，修正的余弦相似性度量方法通过减去用户对项目的平均评分改善这一缺陷。设用户i 和用户j 共同评分过的项目集合用ij I 表示，j i ij I I I =，i I 和j I 分别表示用户i 和用户j 评分过的项目集合，则用户i 和用户j 之间的相似性),(j i sim 为：
∑∑∑∈∈∈----=Ij j ,j Ii i ,i j ,j Iij i ,i 2
)(2)()()(),(d d d d d d d R R R R
R R R R
j i sim (3-4)
其中，d i R ,表示用户i 对项目d 的评分，i R 、j R 分别表示用户i 和用户j 对项目的平均评分。
本系统选择相似度最高的十个用户作为最近邻居。
本文在原型系统中采用的是余弦相似性计算的用户相似性，选出十个最近邻居。
3.2.3 产生推荐项目：
计算方法如下 ：
∑∑+=∈∈-NBSi j NBSi j j d j i d i j i sim R R j i sim R P )),(()
(*),(,,
(3-5)
其中),(j i sim 表示用户i 与用户j 之间的相似性，
d j R ,表示最近邻居用户j 对项目d 的评分，i R 和j R 分别表示用户i 和用户j 的平均评分，公式(4)的实质是在用户的最近邻居集NE Si 中查找用户，并将目标用户与查找到的用户的相似度的值作为权值，然后将邻居用户对该项目的评分与此邻居用户的所有评分的差值进行加权平均。
通过上述方法预测出目标用户对未评价项目的评分，然后选择预测评分最高的 TOP-N 项推荐给目标用户。
对于个性化推荐新闻的思考 作者：王慧 来源：《传媒论坛》2019年第01期 摘要：个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发，其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。 关键词：算法;人文理性;工具理性 中图分类号：G210 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-02 个性化推荐新闻即根据用户的性别、年龄、自定义、访问信息类别需求倾向等特征来给用户推荐特定的信息内容，具有个性化、定制化、移动化、互动性等特点。正如“今日头条”APP 所说：“投其所好，送其需要”。个性化推荐新闻对受众有积极消极两方面的影响，新闻媒体仍应提供必要的社会公共信息，担任社会协调与整合的职责。而在CEO张一鸣看来，《今日头条》与传统媒体最本质的区别就是算法。这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心是算法，今日头条之所以能够洞察用户喜好，精准分发用户感兴趣的新闻，很大程度上与算法是分不开的。 本文将从以下几个角度，探索有关这个算法王国的几个问题：媒体人的老帝国与算法技术新帝国的融合的前景（代价）是什么？对于受众有何影响，可能的误区在哪里？以下将以今日头条APP为例来探讨个性化推荐新闻对受众的影响。 一、算法于人之利 （一）满足分众化信息需求，精准分发，提高用户黏性 个性化推荐新闻基于计算机程序运作，提高了精准程度的新闻分发使得不同类型的内容信息被机器识别，推送给有着不同需求的受众，根据使用与满足理论，受众面对大众传媒绝不是完全被动的，事实上受众总是自主地选择自己所好奇的和所需要的媒介内容和信息。受众信息消费的选择范围也随着网络技术的普及不断扩大，受众的个性化需求成为了媒体始终绕不开的话题。今日头条的slogan“你关心的，才是头条”这也充分体现了互联网思维的极致发挥。分配逻辑的首位是观众的需求，同时媒体的市场覆盖面也得到了显著的提高，更是获得了受众认可，创始短短几年就对“腾讯新闻”等老牌新闻客户端产生了极大的威胁。
中国企业面临的十大挑战 中国的企业和，整体来说已经伴随着改革开放走过了30年的历程。但是，他们今天也面临越来越多的困惑。其中最主要的问题就是为什么赚钱变得越来越难了?企业要想在以后的几十年里继续，必须处理好以下十大挑战： 1.转变思维方式过去中国企业成长中面对着一个很大的障碍，就是政府管得太多，所以许多中国的创业者从一开始就学会了和政府打交道。但是，从现在起，中国的企业必须真正学会在市场中生存，从依赖于政府关系赚钱转向真正依靠企业的核心力赚钱。 2.学会制定公司战略大量的企业在成长起来的时候是没有战略的，但是，成长到一定阶段以后，企业就应当有战略。简单地说，战略实际上就是指定位，包括做什么、不做什么、怎么去做等问题。有所不为才能有所为。 3.学会满足日益挑剔的客户越是对产品不了解的客户，越是收入高的客户，就会越重视。同时，消费者从注重产品逐渐转变到越来越注重服务，不仅关心产品本身的质量，还关心企业的质量。 4.学会管理差异化的员工队伍现在企业员工的差异越来越大，有地域的差异、文化背景的差异、兴趣的差异，甚至还有国籍的差异。企业家要学会管理这种差异化的员工队伍。受程度越高的员工，越需要高素质的企业家去管理他们。 5.学会处理所有权与控制权的关系企业发展到一定程度，必然导致所有权和控制权的分离。过去是老板，为自己赚钱，后来变成职业经理人，为股东打工。创业的企业家们要做好这个心理准备。如果不想完成这个转变，那永远只能是一个小企业。 6.学会对付强大的竞争对手中国企业过去可能没有竞争对手，或者只有地方性的竞争对手，但是现在必须准备和几百亿美元规模的跨国巨头竞争。与国外企业不失为一种解决办法。 7.学会管理大企业大企业和小企业最重要的区别，在于小企业的核心资源、信息都掌握在企业家一个人手里，而大企业的核心资源和信息却分散在众多普通员工手中。所以将来不能再仅仅依靠企业家的个人能力，而要建立企业的系统能力。同时企业还要培养内部企业家，防止“大企业病”。 8.学会合作与产业整合每个企业都只不过是整体价值中的一环而已，仅靠自己是做不大的。所以，企业家必须摆正位置，学会价值分享，而不是独吞利润。一个不会分享的企业，永远不可能成功。 9.学会在规范的制度下经营企业过去，国内市场有一些不规范的地方，有些靠小聪明起家的企业家能取得一些成功。但是违法的、打擦边球的手段将来不会再有前途。在规范的制度下仍然能赢利、生存，企业才能基业长青。 10.承担社会责任从社会的角度来看，利润是社会企业的手段，而不是企业存在的原因。企业家在考虑赚钱时，一定要先考虑如何创造价值、树立良好的社会形象，使企业得到更多人的尊重。中国企业家还有一个更大的责任，就是要为中华民族的崛起做出贡献，而不能仅仅使自己腰缠万贯。
饭店个性化服务的概念 悬赏分：10 |解决时间：2007-1-7 19:43 |提问者：黄凤玲QQ 最佳答案 饭店服务标准化与个性化的关系研究：差异关系与辩证关系分析 一、饭店服务标准化与个性化之差异分析 标准化服务与个性化服务有着相互映衬、互相补充的关系，但它们之间也存在着一些差异。它们的出发点不同，服务操作不同，其产生的效果也不同。 1、标准化服务注重的是规范和程序，个性化服务强调服务的灵活性和有的放矢。饭店的 标准化是一项系统工程，它由节节相扣的每个环节构成。服务人员把良好的服务技能、技 巧不折不扣地体现在整个接待服务的全过程、各环节。以餐厅服务为例，服务的起端从原 料的采购、验收、科学保管开始，切配、烹饪可谓是中间环节，它的终端在餐厅。然而餐 厅服务又构成一个子系统，迎宾，引宾入座、敬献菜单、聆听客人点菜，上菜、派菜，斟酒，均有一套标准的要求。它注重操作的规范和程序，以保证整个服务过程的行动如流水 般地流畅、顺利，给人以赏心悦目的感受。个性化服务则表现在服务人员在服务过程中时 时处处站在客人的位置上，想客人之所想，急客人之所急，自觉淡化自我而强化服务意识，从而毫不迟疑地站在客人的立场进行换位思考。这样面对既有中外之分、南北之别，更有 性格差异、禀赋不同的各种各样的客人，面对不同时间、不同场合发生的瞬息万变的情况，可以因时、因地、因主客观条件，细心地观察客人的言行举止，掌握每个客人的特殊性， 采取灵活的服务技巧，提供针对性的个性服务。例如，一对外国夫妇带一个4岁多的小男 孩到一饭店餐厅吃饭，孩子突然发脾气大哭起来，父母亲想尽一切办法都哄不住，闹得四 座不得安宁。这时一位餐厅服务员急中生智，拿出自己的杂耍“绝活”，先是双手轮番抛 冰块，接着又拿起一个托盘在手指上熟练地旋转起来，终于逗得小男孩破涕为笑，化解了“危机”。又如在北京民族饭店，一天来了一位很胖的客人，客房服务员考虑到单人床对 他来讲太窄了，于是在客人出去用餐时主动把两张床并在一起，客人回来后看到此情景大 受感动，几天后他离店时表示今后再来北京一定还住民族饭店。上述例子中两位服务员的 所为，并不是服务规范中所规定的，但他们善于将心比心，在力所能及的范围内主动为客 人排忧解难，收到理想的效果。大多数灵活服务的技能要求并不高，但却不可捉摸，不可 预测。因此，它首先要求服务员具有积极主动为客人的服务意识，做到心诚、眼尖、口灵、脚勤、手快。 2、饭店服务的标准化强调整体的形象和效率，个性化提倡主观能动性和效益以“人”为 经营对象的特殊性质决定了饭店业整体形象的重大意义。它不仅是适应目前市场竞争的必 要手段，还是饭店自身发展的长远大计。服务质量是面镜子，客人只是从这些具体服务中 感知饭店的形象。服务的标准化使整个饭店的工作像工厂的流水线那样井然有序地运转， 保证接待工作环环相扣，正常进行。在整个服务中都需要服务员在各岗位各项目上的标准 规范操作，容不得哪个环节出现闪失；万一出错，别人是很难弥补的。饭店员工按照岗位 规范和程序进行操作，从客人预定房间、机场迎接，到来店后的拉门迎宾、开房、送行李、餐饮服务，直至客人离店的各道环节，一环扣一环，使客人感受到规范周到、连贯完整的 服务。不难想象，客人在购买一次操作技能不规范、服务不周的饭店产品后，其抱怨情绪
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。
新闻个性化推荐系统(python) 关zhu并回复微信公众号：数据挖掘DW （ID：datadw ）可获取源代码和数据集。 最近参加了一个评测，是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录，预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统，可以一键推荐新闻，但是准确率比较不理想，所以发到这里希望大家给与一些建议。用到的分词部分的代码借用的jieba分词。数据集和代码在下面会给出。 1.数据集 一共五个字段，以tab隔开。分别是user编号，news编号，时间编号，新闻标题，对应当前月份的日（3就是3号） 2.代码部分
先来看下演示图 (1)算法说明 举个例子简单说明下算法，其实也比较简单，不妥的地方希望大家指正。我们有如下一条数据 [plain]view plaincopy 1.5738936 100649879 1394550848 MH370航班假护照乘客身份查明（更新） 11 5738936这名用户在11号看了“MH370航班假护照乘客...”这条新闻。我们通过jieba找出11号的热点词如下。
[plain]view plaincopy 1.失联 311 三周年马方偷渡客隐形护照吉隆坡航班护照者 我们发现“航班”、“护照”这两个keywords出现在新闻里。于是我们就推荐5738936这名用户，11号出现“航班”、“护照”的其它新闻。同时我们对推荐集做了处理，比如说5738936浏览过的新闻不会出现，热度非常低的新闻不会出现等。 （2）使用方法 整个系统采用一键式启动，使用起来非常方便。首先建立一个test 文件夹，然后在test里新建三个文件夹，注意命名要和图中的统一，因为新闻是有时效的，每一天要去分开来计算，要存储每一天的内容做成文档。test文档如下图，就可以自动生成。 使用的时候，要先在Global_param.py中设置好test文件夹的路径参数。一切设置完毕，只要找到wordSplite_test包下面的main()函数，运行程序即可。
项目管理的十大挑战 公司项目中的项目管理挑战 1. 不明确的目标：当目标不明确时，开发团队是不可能达到客户要求的。而且，由于上级管理层不会同意也不会支持不明确的目标，该项目成功的几率微乎其微。因而，项目经理应当通过询问恰当的问题，从一开始就建立并传达清晰的目标。 2. 范围变更：也称作“范围蔓延”，当项目管理层允许项目的范围延伸到原始目标以外时，就会发生这种现象。当然，客户和项目监管员会要求修改项目，但一个优秀的项目经理会评估每一个请求、决定是否及如何实施，并且与每个利益相关人交流决策对预算与期限的影响。 团队合作：对项目经理的挑战 1. 缺乏项目需要的技能：有时，项目需要一些参与者没有掌握的技能。项目管理培训有利于项目组长判定需要掌握什么能力、对可用员工及推荐的培训进行评估、判断是否需要外包或者是否需要雇佣额外的员工。 2. 缺乏责任感：当为了成功完成项目，团队中的每位员工都尽职尽责时，才会真正凸显项目经理高超的领导能力。相反，缺乏责任感会导致整个项目停滞不前。相互指责及回避责任是徒劳的，这常常是项目管理有缺陷的特征。学习如何引导团队为了一个共同的目标努力，是项目管理培训中一个重要的方面。 项目管理的另一个挑战：风险处理 1. 风险管理不当：学习应对风险及为其做准备是项目管理培训中必不可少的一部分。而且，具有承受风险的能力也是理想项目经理所应具备的素质之一，因为项目很少会完全按照计划进行。收集意见、建立信任、以及熟知项目中哪些部分最容易偏离原计划，这些都是项目经理要做的事情。 2. 应变计划模糊不清：明确知道应该按照什么方向来理解预定义“假设”场景，对项目经理来说非常重要。但是，如果没有事先识别出那些意外情况，整个项目就会因为一堆意想不到的问题而陷入困境。让别人帮忙鉴别一下项目中可能出现问题的区域，会使整个项目进展的更顺利，也更成功。 项目管理和沟通挑战 1. 沟通能力差：项目经理在项目的每个阶段都会提供指导，因此，每个团队的领导者都知道自己应该做什么。对每一位项目参与者来说，有效的沟通对成功完成自己的工作非常重要。
酒店个性化服务方案 个性化服务以其鲜明的针对性、灵活性和超常性成为酒店服务的趋势。个性化服务使客人的独特个性得以施展，获得心理上和精神上的满足和愉悦，并赢得客户的忠诚而成为回头客，为企业增加效益。 一、酒店个性化服务的概念 个性化服务（Personal Service）是指针对顾客不同需求或潜在需求，提供有别于标准服务，超出顾客想象，具有附加价值的服务。它有两层含义：一是指以标准化服务为基础，但不拘泥于标准，而是以顾客需要为中心区提供各种有针对性的差异化服务及常规的特殊服务，以便让接受服务的顾客有一种自豪感和满足感；二是指服务企业提供有自己个性和特色的服务项目。目的是使服务持续改进，使顾客获得持续满足。 二、酒店个性化服务的要求 1、建立准确完整的客史档案 酒店使用计算机建立顾客数据库，储存每位顾客，尤其是重要宾客和常客的客史档案。根据其预定与进店办理手续时提供的信息和服务人员在客人住店、用餐时的观察，把客人的生日、照片、爱好、习惯、消费活动、旅游目的等信息储存起来，进行处理、分析，以利于有针对性地提供特殊服务，投其所好令其满意；并据此进行关系营销、联络感情，提高客人回访率。 （1）客史档案的初步建立（PMS系统中有宾客档案表格）； （2）各岗员工用心观察，记录，上报存档； （3）通过各种途径不断补充、完善客史档案； （4）客史档案共享，组织学习，牢记和运用20%的黄金客户的档案，提供有针对性的服务； （5）各部门维护好自己客户，在节假日、生日、周末等发送温馨祝福短信； （6）定期回访，持续做好跟踪服务。 2、加强员工培训工作 管理人员通过持之以恒的员工培训工作，向员工宣导服务观念，丰富员工的服务知识与技能，培养员工的服务营销意识，鼓励员工发挥创造力和主观能动性。
个性化推荐系统软件说明书 一.软件背景 随着近年来互联网的飞速发展，个性化推荐已成为各大主流网站的一项必不可少服务。提供各类新闻的门户网站是互联网上的传统服务，但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比，新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。一个互联网用户可能不会在线购物，但是绝大部分的互联网用户都会在线阅读新闻。因此资讯类网站的用户覆盖面更广，如果能够更好的挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐，就能够产生更大的社会和经济价值。 初步研究发现，同一个用户浏览的不同新闻的内容之间会存在一定的相似性和关联，物理世界完全不相关的用户也有可能拥有类似的新闻浏览兴趣。此外，用户浏览新闻的兴趣也会随着时间变化，这给推荐系统带来了新的机会和挑战。因此，希望通过对带有时间标记的用户浏览行为和新闻文本内容进行分析，挖掘用户的新闻浏览模式和变化规律，设计及时准确的推荐系统预测用户未来可能感兴趣的新闻。 本软件就是用来实现根据用户数据,分析用户行为,为用户进行个性化推荐等功能. 二.软件环境 运行环境Windows XP/7/8 编译环境VS2010 三.运行参数 News_list:新闻列表 News_times:x新闻阅读次数 Step_correlation:一步转移数据 User_list:用户列表 Train_data:原始数据 附加数据:用户适应度 四.算法说明
人们常把事物的随机变化过程称作马尔可夫过程。它具有无后效性，即事物的将来呈什么状态、取什么值，仅与它现在的状态和取值有关，与它以前的状态和取值无关。马尔可夫链则是事物在连续一段时期内若干马尔可夫过程的总称，表明事物状态由过去到现在、由现在到将来，一环接一环，像一根链条。在预测领域，人们用其对预测对象各个状态的初始分布和各状态间的转移概率进行研究，描述状态的变化趋势，并由此来预测未来。由于新闻网页推荐方式的不同，可能导致链长不同的马尔科夫链的产生。其他不定因素诸如用户的浏览习惯也可能导致不同链长的马尔科夫链。 本软件使用了该思想，利用用户最后的阅读记录来进行推测。由于许多用户的新闻阅读数目有限，直接限制了链长的长度，所以我们从三阶马尔科夫链开始，作为尝试，但尝试后发现效果并没有提升,反而会出现因为条件过于苛刻而无法推荐的情况。 最终我们采取了一步马链的形式来作为推荐算法,流程图如下: 算法流程图
全国连锁的各大酒店以及各类经营规模较小的酒店，使酒店生意面临更广阔的发展空间，同时也将迎接更大的挑战。全国连锁酒店的装潢、设施以及提供的食品、客房类等都大同小异，顾客对其服务则有了更高的要求。如何在各家酒店脱颖而出，吸引更多的顾客是当前面临的重大问题。由于产品、店面的设计是大体一致的，所以，服务员的服务水平相应的成了酒店赢得顾客的关键，标准化服务是酒店生存的基石，个性化服务是酒店提高竞争力的重要措施，酒店的个性化服务才能赢得更高的顾客满意度。 标准化服务是酒店生存的基石，个性化服务是酒店业提高竞争力的重要举措 酒店服务是一项系统工程，服务过程环环相扣，从顾客订房、机场迎接到进入酒店后的迎宾、开房、送行李、餐饮服务等等，需要井然有序的运转，要让顾客感受到标准规范、连贯完整的服务。相反，服务不规范、不完整的酒店将会给顾客带来不满，甚至是抱怨。在酒店业中服务质量体系是一项标准化的系统工作。它包括质量目标达到的程度、顾客满意度、质量评审、服务改进的结果等，有明确的定量性的检验标准。魏小安说：“酒店服务标准化是在标准意识的指导下，酒店管理者规范化的管理制度，统一的技术标准和服务岗位工作项目、程序与预定目标的设计与培训，向酒店产品的消费者提供统一的、可追溯的、可检验的重复服务。这种重复服务标准化有利于管理效率和服务效率的提高。“效率是生命，没有效率的服务绝对成不了优质的服务。”同时，标准化也使得酒店产品差异性降低，导致行业利润趋于平均，从而促进了酒店服务个性化的发展。 所谓个性化服务，在英文里叫做Prsonal service，它的基本含义是指以顾客需求为中心，在满足顾客共性需求的基础上，针对顾客的个性特点和特殊需求，主动积极的为顾客提供差异性的服务，以便让接受服务的顾客有一种自豪感、满足感，从而留下深刻的印象，赢得他们的满意、忠诚而成为回头客。 酒店个性化服务的特点 1服务的灵活性 指针对不同的时间、不同的场合、不同的顾客，灵活而又针对性的提供相应的服务。 2服务的特殊性 指针对客人的消费偏好、生活习惯提供特殊的服务，也就是“特别的爱给特别的你”。如尤为常驻东方饭店的美国人，因为宗教信仰原因星期五不乘电梯，如果他星期五抵店时，接待员就把他安排在二层，以便他从楼梯出入。 3服务的多样性 个性化的服务也意味着为顾客提供更多的选择，以让顾客可以挑选适合于自己的项目 4服务的全能性 为了提供优质的个性化服务，酒店应事先预测到顾客各种各样的需要，并对顾客的需求做出全方位的反应。也就是说，顾客的任何需要都应该在顾客向你提出之前为他想到并准备好。它的内容包罗万象，如修鞋补裤、雨天借伞、托管婴儿、照看宠物、充当导游、承办宴会、助客理财、提供无烟客房、客房用餐、商务秘书、网络服务、旅游信息等。 5服务的情感性
天津财经大学 本科毕业论文 题目：用户浏览新闻的模式分析及个性化新闻推荐系统 院系名称：理工学院 专业班级：计科1101... 学号：2011110709 姓名：康磊... 指导教师：陈钒 年月日
内容摘要 正文要与“内容摘要”四字之间空一行。“关键词”三字为四号黑体，加粗左对齐。关键词最多不能超过5个，字号为四号，字体为楷体。关键词之间要用分号隔开，这部分与摘要内容部分之间空一行。中文的内容摘要与关键词在一页，不标页码。 关键词：写作规范；排版格式；学位论文
目录 摘要................................................................ 错误！未定义书签。目录................................................................ 错误！未定义书签。 一、绪论......................................................... 错误！未定义书签。 （一）研究背景和意义 ............................ 错误！未定义书签。 （二）国内外研究现状 ............................ 错误！未定义书签。 （三）主要研究内容................................ 错误！未定义书签。 （四）本文的组织结构 ............................ 错误！未定义书签。 二、相关技术概述......................................... 错误！未定义书签。 （一）用户模型....................................... 错误！未定义书签。 1.1 用户模型的形式......... 错误！未定义书签。(主题表示法) 1.2 用户模型的建模技术...................... 错误！未定义书签。 （二）个性化推荐技术 ............................ 错误！未定义书签。 2.1 协同过滤推荐技术 ......................... 错误！未定义书签。 2.2 基于内容的推荐技术...................... 错误！未定义书签。 2.3 混合推荐技术 ................................ 错误！未定义书签。 （三）数据挖掘技术................................ 错误！未定义书签。 （四）小结.............................................. 错误！未定义书签。 三、用户浏览行为分析与建模....................... 错误！未定义书签。 （一）基于时间浏览的行为分析................ 错误！未定义书签。 （二）基于标题浏览的行为分析................ 错误！未定义书签。
Top Ten Big Data Security and Privacy Challenges November2012
? 2012 Cloud Security Alliance All rights reserved. You may download, store, display on your computer, view, print, and link to the Cloud Security Alliance Security as a Service Implementation Guidance at https://www.doczj.com/doc/a3906296.html,, subject to the following: (a) the Guidance may be used solely for your personal, informational, non-commercial use; (b) the Guidance may not be modified or altered in any way; (c) the Guidance may not be redistributed; and (d) the trademark, copyright or other notices may not be removed. You may quote portions of the Guidance as permitted by the Fair Use provisions of the United States Copyright Act, provided that you attribute the portions to the Cloud Security Alliance Security as a Service Implementation Guidance Version 1.0 (2012).
Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/a3906296.html,/journal/hjdm https://https://www.doczj.com/doc/a3906296.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学，辽宁大连 收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日 摘要 近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐
学无止境 了解更多关于长松咨询的《长松企业组织系统》工具包等请登录： 免费咨询服务电话：4006-818-360 中国的企业和企业家，整体来说已经伴随着改革开放走过了25年的历程。但是，他们今天也面临越来越多的困惑。其中最主要的问题就是为什么赚钱变得越来越难了？企业要想在以后的几十年里继续发展，必须处理好以下十大挑战： 1. 转变思维方式过去中国企业成长中面对着一个很大的障碍，就是政府管得太多，所以许多中国的创业者从一开始就学会了和政府打交道。但是，从现在起，中国的企业必须真正学会在市场中生存，从依赖于政府关系赚钱转向真正依靠企业的核心竞争力赚钱。 2. 学会制定公司战略大量的企业在成长起来的时候是没有战略的，但是，成长到一定阶段以后，企业就应当有战略。简单地说，战略实际上就是指定位，包括做什么、不做什么、怎么去做等问题。有所不为才能有所为。 3. 学会满足日益挑剔的客户越是对产品不了解的客户，越是收入高的客户，就会越重视品牌。同时，消费者从注重产品逐渐转变到越来越注重服务，不仅关心产品本身的质量，还关心企业的质量。 4. 学会管理差异化的员工队伍现在企业员工的差异越来越大，有地域的差异、文化背景的差异、兴趣的差异，甚至还有国籍的差异。企业家要学会管理这种差异化的员工队伍。受教育程度越高的员工，越需要高素质的企业家去管理他们。 5. 学会处理所有权与控制权的关系企业发展到一定程度，必然导致所有权和控制权的分离。过去是老板，为自己赚钱，后来变成职业经理人，为股东打工。创业的企业家们要做好这个心理准备。如果不想完成这个转变，那永远只能是一个小企业。 6. 学会对付强大的竞争对手中国企业过去可能没有竞争对手，或者只有地方性的竞争对手，但是现在必须准备和几百亿美元规模的跨国巨头竞争。与国外企业合作不失为一种解决办法。 7. 学会管理大企业大企业和小企业最重要的区别，在于小企业的核心资源、信息都掌握在企业家一个人手里，而大企业的核心资源和信息却分散在众多普通员工手中。所以将来不能再仅仅依靠企业家的个人能力，而要建立企业的系统能力。同时企业还要培养内部企业家，防止“大企业病”。 8. 学会合作与产业整合每个企业都只不过是整体价值链条中的一环而已，仅靠自己是做不大的。所以，企业家必须摆正位置，学会价值分享，而不是独吞利润。一个不会分享的企业，永远不可能成功。[!--empirenews.page--] 9. 学会在规范的制度下经营企业过去，国内市场有一些不规范的地方，有些靠小聪明起家的企业家能取得一些成功。但是违法的、打擦边球的手段将来不会再有前途。在规范的制度下仍然能赢利、生存，企业才能基业长青。 10. 承担社会责任从社会的角度来看，利润是社会考核企业的手段，而不是企业存在的原因。企业家在考虑赚钱时，一定要先考虑如何创造价值、树立良好的社会形象，使企业得到更多人的尊重。中国企业家还有一个更大的责任，就是要为中华民族的崛起做出贡献，而不能仅仅使自己腰缠万贯。
正如酒店管理者常说的一句话：“酒店服务无小事”。在管理中的每个环节，服务中的每个细节，看似不起眼的一件事，但能给客人创造出满意和惊喜，也能起到以小见大、出奇制胜的效果。酒店精细化管理与个性化服务主要体现四个基本特点：“快速、准确、细致、到位”。 典例一： 客人在某酒店的总服务台办完入住登记后，就到前厅礼宾台找行李员，反映自己的行李箱出了问题，要求到房间帮助修理一下。这位客人刚进房间，酒店工程部修理人员就敲门了，并在很短的时间就将客人的行李箱修好。 简要点评：此典例，体现了酒店精细化管理与服务中的快速反应，实现了宾客在前厅礼宾台，得到满意和惊喜地终端服务。 典例二： 某酒店的一位客人，在酒店中餐厅吃早餐，筷子不小心掉在地上，客人刚把它捡起来，还没有开口要新筷子，餐厅服务员已经将一双新筷子递到了客人的面前。简要点评：此典例，体现了餐厅服务员训练有素的快速和机敏，做到了在服务中要求的“眼观六路、耳听八方”，补救了客人觉得“不文明用餐”的尴尬窘境。典例三： 住某酒店的几位客人，晚饭后，在酒店的夜总会包厢唱歌，当晚客人忘记开发票。第二天早餐后，客人到夜总会补开发票，可夜总会还没有开始营业无法给客人开发票，客人要赶飞机，焦急万分。大堂副理了解情况后，让客人留下具体地址，
三天后客人在异地城市收到了装有发票的快件。这几位客人和单位的同事、朋友，从此成为杭州某酒店的忠诚客户。 简要点评：酒店大堂副理主动为客人排忧解难，不仅体现了酒店的信誉，还留住了客人的心，使客人很受感动，向身边的同事、朋友广而告之，起到了很好的口碑效应。应证了怎么一句话：“口碑大于广告”。 典例四： 某酒店一位客房服务员在打扫房间时，发现垃圾桶里有一根断了的鞋带。他跑到商场买了一副新的，为客人的鞋子穿好，还把鞋子擦亮，放回原处。客人回来，看到光亮如新的鞋子和新鞋带，感动不已。 简要点评：客房服务员给客人擦亮皮鞋是本职工作，是服务的基本要求，但为客人花钱买鞋带，超出了客房服务员的服务范围，这种无微不至的服务，给客人带来了惊喜。 典例五： 一位满口流利华语的英国客人在某酒店总服务台办理入住登记，接待员刚入职不久，在与客人的沟通中了解到他是第二次到本酒店入住，客史档案中记载了这位英国客人的生活习惯和喜欢住的房型及使用的物品等等。接待员按照客人喜好的中式客房和一厚一薄的枕头等物品需求，很快办理妥当。当客人进入房间后，满意地对行李生说：“你们的服务太细致了”。
个性化推荐技术综述 在互联网时代，各类信息层出不穷，用户往往面临着“信息过载”的困扰，难以在大量信息中找到有价值的信息。而个性化推荐则通过用户的兴趣特点和历史行为快速高效的为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。通常情况下，根据推荐方式的不同，推荐技术大概可以分为以下几个类型： 1.协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法由Goldberg、Nicols、Oki和Terry 在1992年提出，该算法应用在Tapestry系统。Breese 等人将协同过滤推荐技术分为两种类型，一种是基于内存的协同过滤方法，另一种是基于模型的协同过滤方法，各自常用的算法如图1所示。基于内存的协同推荐( memory-based collaborative filtering) 也称为启发式的协同推荐，主要直接利用用户的历史数据来提供预测结果。根据相似性度量的对象的不同，基于内存的协同过滤又分为User-based 协同过滤和Item-based协同过滤。User-based 协同过滤的基本原理是如果一些用户对一些物品评价的分数比较接近，那么通常情况下他们评价其它物品的分数也会很接近。那么我们要得到某个用户对物品的评分时，就可用和该用户评分相似的其他用户对目标物品的评分去估计。Item-based协同过滤的基本原理是如果一些物品的典型特征具有相似性，那么同一个用户对他们的评分是接近的。基于上述原则，如果我们得到用户对和目标物品相似的其它物品的评分时，那么我们就可以通过这些分数来逼近用户对目标物品的评分。基于模型（Model-based）的推荐算法是首先通过用户-项目评分矩阵训练得到一个决策模型，在为目标用户进行推荐时，利用该离线模型为用户进行预测产生推荐结果。大致理念就是通过机器学习算法，在数据中找出模式，并将用户与物品间的互动方式模式化。
基于内容的新闻推荐系统 一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。 抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混
合的推荐方法。 ①、协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。 比如说，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。 二、协同过滤的实现步骤： 1）、收集用户偏好 而要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且 2）、找到相似的用户或物品 当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后，我们可以根据用户喜好计算相似用户和物品，然后基于相似物品进行推荐，这就是最典型的CF 的分支之一——基于物品的CF。 3）、计算推荐——基于物品的CF 比如说，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A 的用户都喜欢物品C，
（作者：向阳生涯职业咨询机构） 前一期我们介绍了什么是职业生涯规划，并讨论了为什么要做职业生涯规划。本文向阳生涯职业咨询机构将对职业规划中最常见到的一些问题与大家共同探讨，旨在帮助大家充分认识到我们在做职业生涯规划时将会遇到的各种挑战，并做好足够的心理准备。 向阳生涯职业咨询机构专门对职业生涯规划及职业咨询中的问题类型进行过系统的研究。向阳生涯首席职业规划师洪向阳认为，我们可以将所有的职业生涯规划问题归为四种类型，即： 一、职业选择及职业方向定位； 二、职业生涯规划及生涯发展问题； 三、职业心理方面的问题； 四、职业情报咨询。 在这四类问题中，经过系统分析，我们选出在职业规划及职业咨询中最常见最具挑战的十个问题与大家共同探讨。 一、职业选择及职业方向定位 1、职业定位 简单的说，职业定位就是确定一个人在特定的时间特定的地域能干什么，不能干什么，应该在什么行业什么领域从事什么样的职业/工作。相对于动态的长期的职业生涯规划，它是静态的，某一个时点的定位。而从长期发展的视角来看，职业定位是动态的，不断发展的。职业定位解决的是人职匹配及人岗匹配的问题，它是职业生涯成功的关键。 职业定位直接关系着专业选择及职业选择两个方面问题。即学什么，做什么。 由于缺乏职业生涯教育，大学生或者高中生毕业后根本不知道该做什么的比比皆是，当然在校期间也就不清楚自己该学些什么，这种情况下根本谈不上什么学以致用。而就是已工作若干年的职业人，不清楚自己适合做什么的情况也是很多。据向阳生涯职业咨询机构针对一批样本数为280人，大专以上学历的职业人的调查，工作3-5年的人群中，有明确职业定位的比例只占8％，比较清楚的部份占21％，而更多的69％的比例不清楚自身的职业定位。也就是说在工作三五年的人群中，有七成人不确定自己该干什么，在浑浑噩噩的工作、不明不白的干活。 职业定位是个繁杂的过程，需要综合考量一个人的性格、兴趣、职业兴趣、价值观、气质、体格、能力、学历、经验等多方面因素，它很繁杂，但又是无比重要，所以对于一个想事业有成的人来说，花费再多的时间、精力、财力来做好职业定位都不为过。职业定位的具体方法及案例我们会在以后的系列文章中介绍。 对于有一定工作经验的人来说，我们可以利用职业锚工具来帮助确定自己的职业定位。职业锚是指当一个人面临职业选择的时候，他无论如何都不会放弃
如何为客人提供多样化、个性化服务现在旅游者越来越重视个人意志，对饭店服务的需求越来越趋向于个性化，多样化，这就需要饭店在大力推行标准化服务的同时，积极提供多样化、个性化服务，这对档次较高的饭店尤为重要. （1）超常服务。所谓超常服务，就是超出常规的方式为满足宾客偶然的、个别的、特殊的需求而提供例外的服务，这种服务一般可超出客人的期望，给客人一份意外的惊奇，最容易给客人留下美好的影响，也最容易赢得客人对饭店的青睐。 （2）整体服务与补位服务。饭店服务是一个整体，任何部门、环节或服务人员的不良服务行为，都会影响饭店服务的整体质量。在服务过程中，往往不可避免地会出现服务疏漏，发生服务不及、不当或不周之处。服务人员应有很强的补位意识，重视服务恢复，及时弥补服务的不足。 （3）微笑服务。微笑是一种特殊的情绪语言，对宾客笑脸迎送，并将微笑体现在接待服务的全过程，无疑有益于大大改善服务态度，提高服务质量。 （4）微小服务。宾客到饭店消费，寻求的不仅仅是各种物资产品，更重要的是希望享受到轻松的氛围、惬意的回忆、体贴的照顾。这就要求饭店员工能从客人的角度出发考虑问题，根据他们的不同需求提供有针对性的细微服务。 （5）超前服务。服务人员善于急客人之所急，想客人之所想，往往在客人提出要求之前，就满足了宾客的需要，正因为其具有超前性，能给客人带来更强烈的欢悦，甚至于终生难忘。 （6）灵活性服务。一流的服务应该在规范地基础上创造性地、灵活地处置各种意外情况。 （7）感情服务。感情服务是我国饭店服务的灵魂。饭店员工只有把自己的感情投入到一招一式、一人一事的服务中去，真正把客人当作有血有肉的人，真正从心里理解他们、关心他们，才能使自己的服务更具有人情味，让客人倍感亲切，从中体会饭店的服务水准. （8）家庭式服务。应创造一种家庭式的服务氛围，使客人感到身在饭店就如同在家一样亲切、自然、温馨、舒适和方便。 （9）癖好服务。这是比较有规范、有针对性地个性服务。饭店建立团体和个人的客史档案，记录储存旅游者的癖好需求，并传递到各接待部门、接待点和接待人，以确保服务过程中地“投其所好”。