MathorCup杯数模竞赛优秀论文讲解

第1问1 问题分析氮在水中主要以离子形态存在，主要包括硝态氮、铵态氮和亚硝态氮，也有相当部分的氮以有机质的形式存储在水体有机物中。

水中的各种含氮物质通过氨化、硝化、反消化和同化作用等进行相互转换。

水体中的磷则以活性磷酸盐为主体，存在部分有机磷和无机磷颗粒。

在沉积物中，氮主要以含氮有机物形式存在，并通过微生物作用转变为无机氮向水体扩散。

而磷则无机与有机参半，其中能溶解并与水体交换的磷是各种评价的主要研究对象。

[1] 在了解水体氮磷基本情况的前提下，探究池塘中常见N、P理化因子的关系，应当包含两个维度。

一个维度是横向探究各种理化因子自身间的相互影响，相互转换关系。

另一个维度是纵向各种理化因子在沉积物、间隙水、水体间的扩散转移。

对于各维度的关系，可以在相对忽略另一维度关系影响的情况下，单独讨论。

附件一中包含的数据为“连续15周，对1到4号养殖池，分别在A、B两处采集底泥、间隙水、池水三种环境中的样本，并检测包括总氮与总磷在内的6种理化指标的含量值”。

因为理化因子间的相互关系具有稳定性，因此抽取1号养殖池数据分析，其结果可以代表整体。

对于A、B两个采样点的数据取均值，作为被测理化因子的实际含量。

在横向探究理化因子间的自身影响时，采用主成分分析法求三种环境下各理化因子的综合指标，以消除理化因子纵向扩散转移关系对横向关系探究的影响。

然后对6项理化因子综合指标做相关性分析，初步判别个理化因子间的相关关系。

最后对，具有较强相关性的理化因子做进一步函数拟合，解读其相关关系。

纵向探究不同环境中理化因子的扩散转移关系的思路与方法与横向探究一致。

2 数据处理与分析2.1综合指标提取求综合指标时使用主成分分析法，其基本步骤为“数据标准化”，”建立变量相关系数矩阵R“，“求R的特征根λ1,λ2,λ3……及其对应的特征向量T1*,T2*,T3*……”，“由特征根及特征向量求主成分表达式与综合评价函数”，“带入标准化的原始数据，求综合评价值”。

优秀的数学建模论文范文第1篇摘要：将数学建模思想融入高等数学的教学中来，是目前大学数学教育的重要教学方式。

建模思想的有效应用，不仅显著提高了学生应用数学模式解决实际问题的能力，还在培养大学生发散思维能力和综合素质方面起到重要作用。

本文试从当前高等数学教学现状着手，分析在高等数学中融入建模思想的重要性，并从教学实践中给出相应的教学方法，以期能给同行教师们一些帮助。

关键词：数学建模；高等数学；教学研究一、引言建模思想使高等数学教育的基础与本质。

从目前情况来看，将数学建模思想融入高等教学中的趋势越来越明显。

但是在实际的教学过程中，大部分高校的数学教育仍处在传统的理论知识简单传授阶段。

其教学成果与社会实践还是有脱节的现象存在，难以让学生学以致用，感受到应用数学在现实生活中的魅力，这种教学方式需要亟待改善。

二、高等数学教学现状高等数学是现在大学数学教育中的基础课程，也是一门必修的课程。

他能为其他理工科专业的学生提供很多种解题方式与解题思路，是很多专业，如自动化工程、机械工程、计算机、电气化等必不可少的基础课程。

同时，现实生活中也有很多方面都涉及高数的运算，如，银行理财基金的使用问题、彩票的概率计算问题等，从这些方面都可以看出人们不能仅仅把高数看成是一门学科而已，它还与日常生活各个方面有重要的联系。

但现在很多学校仍以应试教育为主，采取填鸭式教学方式，加上高数的教材并没有与时俱进，将其与生活的关系融入教材内，使学生无法意识到高数的重要性以及高数在日常生活中的魅力，因此产生排斥甚至对抗的心理，只是在临考前突击而已。

因此，对高数进行教学改革是十分有必要的，而且怎么改，怎么让学生发现高数的魅力，并积极主动学习高数也是作为教师所面临的一个重大问题。

三、将数学建模思想融入高等数学的重要性第一，能够激发学生学习高数的兴趣。

建模思想实际上是使用数学语言来对生活中的实际现象进行描述的过程。

把建模思想应用到高等数学的学习中，能够让学生们在日常生活中理解数学的实际应用状况与解决日常生活问题的方便性，让学生们了解到高数并不只是一门课程，而是整个日常生活的基础。

1.模型假设1、用户的读书兴趣在整个评分过程中没有发生变化；2、用户都会尽可能读自己感兴趣的书；3、书籍的不同的标签代表不同的类别；4、用户会对感兴趣的书籍反复阅读。

2.主要符号说明3.问题分析3.1第一问题的分析书籍的评分客观上取决于书籍本身的质量，同时也受到用户评分偏好等的主观影响。

根据附件中所给数据，我们首先定义书籍质量Q 、书籍受欢迎程度P 、用户评分偏好IP 、用户读书偏好BP 、以及社交圈评分影响SI 等五个因素。

然后从以上因素出发，分别分析它们对用户评分的影响。

3.2第二问题的分析在不考虑主观因素影响的条件下，同一用户对书籍质量Q 相同的书籍应具有相近的评分，首先，我们采用基于书籍相似性的协同过滤推荐算法，求出与预测书籍相似的邻居集；然后，通过邻居集对预测书籍给出预测评分。

3.3第三问题的分析给用户推荐的书籍，应尽可能的符合用户的读书偏好。

首先，我们求出了用户对书籍的关注度；其次，我们求出了用户的读书偏好；然后，求出符合用户偏好的书对用户的推荐指数；最后，找出推荐指数最高的书推荐给该用户。

4.模型建立与求解4.1第一问题的模型建立与求解 4.1.1分析书籍质量Q 因素的影响我们将书籍的平均得分定义为书籍质量Q ，定义如下：ibookIDi j i N i j score Q ∑==,)3,,(其中，)3,,(i j score 表示用户j 对书籍i 的评分，i N 表示参与对书籍i 评分的用户总数。

我们从附件user_book_score.txt 中随机找出100名用户，并对每一位用户作如下处理：Step1:找出用户所有评分书籍及对应分数； Step2:求出这些书籍的书籍质量Q ；Step3:求出用户评分与书籍质量的相关系数和置信水平。

用户7245481参与打分的书籍数量为517本，其中前10本的处理结果如表4-1所示。

表4-1 用户7245481打分与书籍质量书籍评分与书籍质量有显著的相关性。

汽配件生产过程中的排程问题研究摘要本文对汽配件生产中喷涂过程的排程问题进行了研究，建立了状态转移向量模型并加以求解，获得了在不同目标下的排程方案。

在问题分析阶段，本文把303*8个滑橇变化看成一个三维向量的303*8次转移，从而建立了转移向量模型，所求最优排程矩阵即该向量在约束条件下的最优转移路径。

针对问题一，本文采用粒子群算法求解建立的转移向量模型，大大提高了寻找解的效率，最终获得了以“换色次数最少”为目标函数的排程矩阵，并求得了平均每圈的换色次数为3.125次，且能完全满足指导产量需求。

针对问题二，由于目标函数增加了“换支架最少”，变成了两个，单一的粒子群算法迭代效率十分缓慢。

本文采用了基于禁忌搜索的粒子群算法，通过“记忆”功能，有效地改善了算法的效率，最终得出问题二的排程矩阵，并求得平均每圈换色次数为8.125次，平均每圈换支架数为39次，且能完全满足指导产量需求。

关键词：状态转移向量；粒子群算法；禁忌搜索；排程矩阵目录一：问题重述 (1)二：模型假设 (2)三：符号说明 (2)四：问题一的分析和解答 (3)4.1状态转移模型的建立 (3)4.2模型的求解 (4)4.2.1粒子群算法 (4)五：问题二的分析与解答 (9)5.1问题引入 (9)5.2模型改进 (9)5.2.1改进方向 (9)5.2.2模型应用步骤 (11)5.3模型求解算法 (12)5.3.1基于禁忌搜索的粒子群优化算法 (12)5.3.2求解结果 (13)六：模型的改进 (17)七：参考文献 (17)八：附录 (18)一：问题重述某汽车零配件制造商的生产流程中的喷涂过程在传送带上完成，传送带轨道上装有滑橇，滑概在1分钟。

一个滑橇有两面，可同时喷涂，一面可以放3个支架，一个滑橇共可放6个支架，支架类型与零件种类为一一对应关系，每种零件只能放置在对应的特定橇上装有可拆卸支架，每个零件需要放在特定的支架上进行顺序喷涂。

喷涂过程的一个生产周期称作“一圈”(即将传送带轨道上所有滑橇上的零件喷涂完毕)，一圈共有303个滑橇，全部喷涂完毕的时间大概在5. 5个小时，一个滑橇喷涂工序节拍大支架上。

基于协同过滤的智能书籍推荐系统1. 问题重述与分析随着信息技术和互联网的不断发展，大量的信息涌现在我们面前。

用户面对这些信息很难找到自己真正感兴趣的内容，而信息提供商也很难把优质的信息准确传达给感兴趣的用户。

因此，研究书籍评分的问题对信息提供商为用户推荐优质的图书有着非常重要的应用价值。

问题一要求找出影响用户对书籍评分的因素。

需要挖掘题目所给文字信息和数据库信息，对给出的数据进行合理的分析、筛选，找出可能会对书籍评分产生影响的因素，通过建立模型，研究所选因素是否能影响用户对书籍的评价。

问题二要求预测predict.txt 附件中的用户对未看过书籍的评分。

依据第一问找出的影响用户对书籍评分的因素，作为参数，建立基于项目的评分预测模型，并求出评分。

问题三要求给每个用户推荐三本没看过的书籍。

从用户的角度考虑，应该关注与他兴趣爱好相似的人所看过的书籍，从中间找出评分比较高的书籍作为用户最终推荐的书籍。

因此，要解决如何更好地找出与该用户相似度高的其他用户。

2. 模型假设（1）通过数据挖掘，本文仅考虑标签数、关注度、书被翻阅次数三个可能的因素，不考虑其他的因素； （2）好友关系是单向的；（3）用户没有评分的项目均将评分假设为其所在行的平均值； （4）不考虑原始数据的缺失问题。

3. 符号说明ij R ： 相关系数i x ： 1=i 表示书签1，2=i 表示书签2MAE ： 平均绝对偏差xy sim ： 用户x i 和项目y i 之间的相似度y a,P ： 目标用户对为未评分目标的预测分数u NBS ： 用户u 的最近邻居集合n R ： 用户u 和用户n 对项目的平均评分4. 模型的建立与求解4.1 基于主成分分析的去相关模型 4.1.1 相关性理论主成分分析法【1】是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分(即综合变量)的统计分析方法。

其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。

环形穿梭车系统的设计与调度摘要本文主要研究的是环形穿梭车系统的最优调度问题。

随着科技的不断发展，自动化技术的成熟，智能化仓库的搭建面临严峻的机遇与挑战，环形穿梭车系统作为智能化仓库的重要工具，其系统设计与调度直接关系着企业运输效率，是提升企业竞争力的内在要求[1]。

所以，研究环形穿梭车最优调度系统具有重要意义。

首先对现有的穿梭车系统进行分析，从穿梭车的任务分配，延误原因分析建模，再通过单目标优化求出总任务最小完工时间。

其次，再考虑穿梭车长度的因素，利用单目标优化求出总任务最小完工时间。

再利用穿梭车延误时间、穿梭车数量变化两个指标，对环形穿梭车系统运行效率进行评价。

最优通过进出货口的位置、轨道长度、最优穿梭车数量、最小延误时间得到最优的参数优化设计。

针对问题一，是研究总完工时间最小的问题。

通过仔细分析，将问题一分成了三个模型进行建模，首先确定任务执行顺序，建立了穿梭车任务规划模型，得到了最优的任务执行顺序，见附录表一。

再通过分析得出影响任务完成时间最主要的因素是穿梭车装卸货时造成延误，于是建立穿梭车延误分析模型，得到了计算穿梭车延误时间的模型。

最后，建立总完工时间最小单目标优化模型，通过MATLAB2013b 动态仿真，Lingo17.0 求解单目标优化，得到了穿梭车数量为3,6,9 时，对应的最小完工时间分别是10700 秒，5437 秒，3583 秒。

针对问题二，是在问题一的基础上，多考虑穿梭车长度下的最优最小时间，由于其他条件与第一问相同。

通过分析，在问题一的模型上，对穿梭车之间的最短距离调整为穿梭车的长度，从而建立了考虑穿梭车长度的最小时间单目标优化模型，通过Lingo17.0 求解单目标优化，得到了穿梭车数量为3,6,9 时，对应的最小完工时间分别是11204 秒，5786 秒，4053 秒。

针对问题三，是研究在表 1 的系统参数下，对环形穿梭车系统运行效率进行研究。

首先，根据分析环形穿梭车系统效率的额主要因素有穿梭车的数量，以及穿梭车的行驶延并与穿梭车数量为 1 时的效率进行对比，得到了穿梭车数量为3,6,9 时，对应的系统总体效率分别为对比参照效率的2.98 倍，5.86 倍，6.82 倍。

全国大学生数学建模竞赛论文范例摘要：本文通过对具体问题的深入研究，建立了数学模型并进行求解，旨在为相关领域提供有益的参考和决策支持。

文中首先对问题进行了详细的分析和阐述，然后构建了相应的数学模型，运用了列举所用的方法和工具等方法进行求解，最后对结果进行了分析和讨论，并提出了一些改进和优化的建议。

一、问题重述在当今社会，具体问题背景。

本次数学建模竞赛的问题是：详细描述问题。

需要我们通过建立合理的数学模型，来解决阐述问题的核心和关键，并得出具有实际意义的结论和建议。

二、问题分析为了有效地解决上述问题，我们首先对其进行了深入的分析。

从问题的性质来看，它属于定性问题的类型，如优化问题、预测问题等。

进一步分析发现，影响问题的主要因素有列举主要因素，这些因素之间可能存在着描述因素之间的关系，如线性关系、非线性关系等。

基于以上分析，我们决定采用列举解决问题的总体思路和方法的方法来建立数学模型。

三、模型假设为了简化问题并使模型更具可操作性，我们做了以下假设：假设 1：具体假设 1 的内容假设 2：具体假设 2 的内容假设 n：具体假设 n 的内容需要说明的是，这些假设在一定程度上简化了实际情况，但在后续的模型验证和改进中，我们会对其合理性进行检验和调整。

四、符号说明为了便于后续模型的建立和表述，我们对文中用到的符号进行如下说明：符号 1：符号 1 的名称和含义符号 2：符号 2 的名称和含义符号 n：符号 n 的名称和含义五、模型建立与求解（一）模型 1 的建立与求解基于前面的分析和假设，我们首先建立了模型 1。

详细描述模型 1 的数学表达式和原理通过求解模型 1 所使用的方法和工具，我们得到了模型 1 的解为：给出模型 1 的解（二）模型 2 的建立与求解为了进一步提高模型的精度和适用性，我们又建立了模型 2。

详细描述模型 2 的数学表达式和原理运用求解模型 2 所使用的方法和工具，解得模型 2 的结果为：给出模型 2 的解（三）模型的比较与选择对建立的多个模型进行比较和分析，从准确性、复杂性、适用性等方面综合考虑，最终选择了说明选择的模型作为最优模型。

数学建模mathorcup-获奖论文————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：评委一评分，签名及备注队号：评委三评分，签名及备注20025评委四评分，签名及备注评委二评分，签名及备注选题：B题目：基于层次分析法与BP神经网络对书籍推荐的研究摘要随着信息技术和互联网的发展，关于各类信息的评价、推荐越来越被广泛关注。

本文根据一个著名网上书店的用户行为信息，分析影响用户评分的因素来建立用户对书籍的评分体系模型，进而对用户进行书籍推荐。

对于问题一，首先对原始数据筛选处理，得到用户对书籍的评价为5分的数据；考虑到不同因素对书籍评分的影响，然后再对标签、社交好友、书籍浏览量三组数据分别进行双变量相关分析，得到用户对书籍的评分分数与标签数量、用户好友数量、书籍的历史浏览量成正相关的关系，对用户对书籍评分影响程度分别为历史浏览量＞用户好友人数＞书籍标签数量。

对于问题二，本文分别通过建立层次分析模型和BP神经网络模型对评分进行预测。

首先将三个影响评分的因素：书籍的书签数量、历史浏览量、用户的好友数量作为评分指标，建立层次评价指标体系。

然后，通过建立层次分析模型，得到标签数量、历史浏览量、用户好友数量三个指标的权重：0.0813，0.6837，0.2349，进而确定用户对书籍的评分公式，再将问题中的36组数据分别进行分析,并运用评分公式得到用户对每个书籍的评分。

接下来构建BP神经网络模型，先对原始数据进行筛选得到99组数据；把不同用户对书籍的标签数量、用户好友数量、书籍浏览量和对应的书籍评分作为输入量，将其他用户对书籍的评分作为输出量。

选取80组数据训练该神经网络，剩余19组数据检验模型，误差在5.3%之内，最后利用该训练好的网络预测用户对书籍评分。

通过两种模型的对比得出更为精确的结果。

对于问题三，本文考虑到对书籍的好评频率越高,用户对书籍的喜爱程度越高，通过对原始数据筛选得到用户未看过书的ID，选取前三本评分为五分频率最高的书籍，即为推荐给该用户的三本书籍ID，然后循环五次进行分析最终得到问题所要求的五个用户的推荐书籍ID。

Mathorcup大数据竞赛A题解析1. 概述这篇文章将对Mathorcup大数据竞赛A题进行解析。

我们将从题目的背景和目标开始，并详细讨论解决该问题所需的关键步骤和方法。

2. 背景与目标在这一部分，我们将介绍题目的背景和目标。

让我们先来看一下Mathorcup大数据竞赛的背景。

2.1 Mathorcup大数据竞赛简介Mathorcup大数据竞赛是一个以解决实际问题为目标的数据分析竞赛。

参赛者可以利用大数据分析技术和算法来解决复杂的现实问题，并提出有效的解决方案。

竞赛旨在促进数据科学和人工智能的发展，并鼓励创新思维和解决实际问题的能力。

2.2 A题目背景和目标A题目涉及大数据分析和预测。

具体而言，我们将使用给定的数据集和指标，通过建立合适的模型，预测未来一段时间内某个指标的数值。

这个指标可以是销售额、用户增长率或其他任何与企业经营和发展相关的指标。

题目的目标是通过分析历史数据、发现潜在的变量关系，并建立预测模型，以便能够准确预测未来的指标数值。

这样，企业就能根据预测结果做出相应的决策和规划，为其发展提供有力支持。

3. 解决方案接下来，我们将详细讨论解决A题目所需的关键步骤和方法。

3.1 数据预处理数据预处理是数据分析的重要步骤。

在这一步骤中，我们需要对原始数据进行清洗、转换和标准化，以便之后的数据分析和模型建立。

下面是数据预处理的关键步骤：1.数据清洗：去除重复数据、处理缺失数据、处理异常数据等。

2.数据转换：对于非数字型数据，进行编码或者转换成数值型数据。

3.数据标准化：将数据缩放到相似的范围内，以避免某些指标对模型预测结果的影响过大。

3.2 特征工程特征工程是指通过对原始数据进行处理和转换，提取出能够更好地描述数据特征的新特征。

这些新特征可以帮助我们建立更准确和有效的预测模型。

以下是特征工程的一些常用方法：1.特征选择：根据相关性、重要性和相关性等指标，选择对预测结果有较大影响的特征。

2.特征拓展：通过数学变换、组合和交互等方式，生成新的特征。

基于层次分析法和BP神经网络对书籍推荐的研究1.问题的重述随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。

此时，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。

推荐，就是解决这一矛盾的重要工具，在互联网的产品和应用中被广泛采用，包括大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐、社交网络上的交友推荐等。

我们获得了一个着名网上书店的用户行为信息，包括对于书籍的评分数据，书籍的标签信息以及用户的社交关系，请你根据数据完成以下问题。

1.分析影响用户对书籍评分的因素；2.建立一个模型，预测附件中的用户对书籍的评分；3.针对附件中的用户，给每个用户推荐3本没看过的书籍。

2.问题的分析对于书籍的评分与推荐，主要是基于对大量统计数据的处理。

所以，对于问题的解决需要抓住关键有用的数据，并对数据进行转变、筛选、分析、归纳，分析用户对书籍评分的影响因素，以此为依据，通过建立用户对书籍评分的模型，进而完成用户对书籍的评分预测和书籍推荐。

问题一的分析问题一要求分析影响用户对书籍评分的因素，是对附件中数据的综合分析，首先对进行原始数据筛选分别得到用户对书籍的评价为1—5分的数据；考虑到不同影响因素对书籍评分的影响，然后再对其他数据进行筛选，分析，初步得到各阶段书籍的评价分数与标签数的关系、与社交好友的关系、与书籍浏览量的关系。

最后对得到的数据进行科学分析和归纳总结，得到影响用户对书籍评分的因素。

问题二的分析问题二要求建立模型，预测附件中的用户对书籍的评分。

首先对标签数量，社交关系，书籍浏览量三个方面进行研究，这是一个多目标决策问题。

根据问题，可以运用YAAHP层次分析软件建立总评分-准则层两层次分析模型，利用层次分析法综合分析确定各指标对总评分的权系数，并确定综合书籍评价公式，从而得到书籍评分模型，进行预测评分。

基于Monte Carlo局面评估和UCT博弈树搜索的20481．问题提出2048是最近一款非常火爆的益智游戏，很多网友自称“一旦玩上它就根本停不下来”。

2048游戏的规则很简单：每次控制所有方块向同一个方向运动，两个相同数字的方块撞在一起之后合并成为他们的和，每次操作之后会在空白的方格处随机生成一个2或者4，最终得到一个“2048”的方块就算胜利了。

如果16个格子全部填满并且相邻的格子都不相同也就是无法移动的话，那么游戏就会结束。

本文将建立数学模型，解答下列问题：1. 如何才能达到2048，给出一个通用的模型，并采用完成游戏所需移动次数和成功概率两个指标来验证模型的有效性；2. 得到2048之后，游戏还可以继续玩，那么最大能达到多大的数值呢？如果将方格扩展到N*N个，能达到的最大数是多少？2．问题分析本文首先基于Random-Max-Trees和Alpha-beta剪枝算法来实现人工智能（AI）的2048。

本文认为可以把2048游戏看成是一场人类和计算机的博弈，人类控制所有方块向同一个方向移动并合并，计算机则在空白处随机放置一个“2”或“4”的方块。

但是在AI的环境下，博弈双方都是计算机，双方都不理性，所以在AI 的环境下，选用更加保守的Random-Max-Trees博弈策略比选用Mini-Max-Tree 的更加适当。

如果把当前格局作为博弈树的父节点，把下一步所有可能的走法所造成的格局作为树的一个子节点，如果继续使用Random-Max-Trees算法，则此算法的效率很不理想，会造成许多不必要的步骤。

因为每一个子节后面还有子节，可能的情况很多循环往复，直到2048为止，但是并不是所有的节点都必须搜索完毕，有些节点是不必要的。

为了解决这一问题，本文可以采用Alpha-beta剪枝算法。

对于第一问为实现2048的这种情况，蒙特卡洛评估是一个很好的解决方法，它通过对当前局面下的每个的可选点进行大量的模拟来得出相应的胜负的统计特性，在简单情况下，胜率较高的点就可以认为是较好的点予以选择。

MathorCup 全球大学生数学建模挑战赛承诺书我们仔细阅读了MathorCup 全球大学生数学建模挑战赛的规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C 中选择一项填写）： B 我们同意组委会可以公开发布论文到校苑数模网：是（是/否）我们的参赛报名队号： 10352 参赛队员：1. 邢云飞2. 张丽娜3. 宋迎召指导教师或指导教师组负责人：廖川荣日期： 2014 年 5 月 28 日一、问题重述1.1问题的背景随着网络的普及，图书出版业也迎来了爆棚时代，读者面临的信息量越来越大，可供选择的书籍也越来越多，此时如何选到一本心满意足的书籍已经变得不那容易。

应于时代的要求，个性化推荐应运而生，它从用户的历史数据和用户的社交行为数据中发现用户的“兴趣”，采取推荐的方式将信息呈现在用户面前，使用户尽量快的从海量的信息中找到自己感兴趣的书籍。

然而，目前国内外对于图书评价的研究，无论在理论上还是实际中都相对落后。

目前，对于图书评价和图书的推荐仍然处于定性的分析层面上。

所以，有必要通过用户的资料以及历史行为对书籍评分进行预测并且实现较为准确的书籍推荐系统。

1.2问题的提出根据题目给出的数据以及要求，本体可以归纳为以下三个问题：1.挖掘题目中的数据内在联系。

并且观察评分与数据间的关系。

从中分析出对于用户评分的影响因素‘2.根据问题一的影响因素，建立适当的预测模型对表中用户未评过分的书籍进行评分。

3.利用用户的社交数据，使用协同过滤的方法给用户推荐符合兴趣爱好的书籍。