辽宁大学学报 自然科学版 第３３卷第３期２００６年 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＬＩＡＯＮＩＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ Ｎａｔｕｒａｌ ５ｃｉｅＩ＇ＵＴｅ￥Ｅｄｉｔｉｏｎ Ｖ０１．３３ Ｎｏ．３ ２ｏ０６
一种面向知识型组织
的岗位知识推送系统构建框架
冯 勇 ， 徐红艳 ，赵 淼
（１．东北大学２１２商管理学院，辽宁沈阳１１０００４；２．辽宁大学信息科学与技术学院，辽宁沈阳Ｉ１００３６）
摘要：知识推送已经成为知识管理领域研究的一个新方向．首先描述了知识型组织和知识推送系统的基 本内涵，说明研究知识推送的现实意义．然后，针对知识工作者面对决策无法及时、准确获取所需知识的问 题，分析了知识型组织的岗位知识需求，给出了一种面向知识型组织的岗位知识推送系统构建框架．最后， 通过一个实例验证了该构建框架切实可行，有效提升了组织的知识管理水平．
关键词：推送；知识管理；信息技术；岗位；知识推送系统．
中图分类号：ＴＰ３１１．２５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００．５８４６（２００６）０３．０２６９．０４
随着网络的普及和信息技术的快速发展，组 织知识存量增长迅速，但“知识泛滥”、“知识迷航”
等现象的不断出现，反映了尽管知识、信息资源极 大丰富，可是人们有效获取知识的能力却严重匮
乏．如何依据人们的知识需求，主动将合适的知识 推送给需求者，从而提高知识工作者知识应用和
创新能力，已经成为学术界和企业界研究的一个
重要课题．而知识推送的出现为解决上述问题提 供有效途径，它依据用户的需求。自动从知识资源
中选择合适的知识，并通过合适的方式（如电子邮
件）在合适的时间，主动地将知识传递给用户的一 种知识服务方式．
葛嘉佳、彭国莉等人给出了信息，知识推送的 基本概念与内涵¨ ，袁丽芬、Ｇｅｏｒｇｅ和Ａｎｇｅｌａ等
人侧重于信息，知识推送的方法和技术方面开展
工作 】，张延国、肖晓军和Ｂｏｎｎｅｙ等人就信息，
知识推送系统的构建进行了研究 圳．综合以上
即时通讯应用中的大规模消息传输与处理研究
随着手机智能化和普及，即时通讯应用成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。人们通过即时通讯应用可以方便快捷地与亲朋好友进行联系和沟通，同时也可以进行即时的商务交流和工作协作。然而，在大规模用户同时在线的情况下，即时通讯应用面临着庞大的消息传输和处理挑战。本文将就大规模消息传输与处理在即时通讯应用中的研究进行探讨。
一、大规模用户同时在线的挑战
当用户规模庞大时，即时通讯应用需要面对大规模用户同时在线的挑战。首先，即时通讯应用需要保证消息的实时性和可靠性，即用户能够迅速地发送和接收到消息，同时保证消息不会丢失。其次，即时通讯应用需要处理大量的同时在线用户产生的消息，包括文字、图片、语音和视频等多媒体数据。
二、消息传输与处理的关键技术
为了应对大规模用户同时在线的挑战，即时通讯应用需要依靠一系列的关键技术来实现高效的消息传输和处理。以下是其中几项关键技术的简要介绍。
1. 消息队列技术：消息队列技术用于实现消息的异步传输和解耦。当用户发送消息时，消息可以先存放在消息队列中，然后由消息处理系统逐一处理。这样做的好处是能够有效地平衡消息的生产和消费速度，降低系统的压力。
2. 分布式存储技术：分布式存储技术用于存储用户发送和接收的消息。通过将消息分散存储在多个节点上，可以提高存储的容量和性能。同时，分布式存储技术还能提供容灾和负载均衡等功能，保证消息的可靠性和高可用性。 3. 消息推送技术：消息推送技术用于实时向用户发送消息。通过使用推送服务器，即时通讯应用可以将消息推送给用户设备，用户无需自己轮询服务器来获取新消息。这样能够大幅提高消息的实时性，同时也减轻了服务器的负载。
4. 消息排序和过滤技术：当用户同时收到多个消息时，需要对消息进行排序和过滤。排序技术可以按照发送时间、消息优先级或其他规则对消息进行排序，确保用户能够及时看到重要的消息。过滤技术可以根据用户的设置对不感兴趣的消息进行过滤，提升用户体验。
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摘 要
随着人们生活水平的提升，美食推荐的应用逐渐走入人们的视野，越来越多的人通过选择这些应用订餐。但是，这些应用往往忽视了用户个性化的需求，推荐的美食千篇一律。针对这一情况，研发了师大美食推荐移动应用系统。本系统包括两大部分：移动应用端和云推送端。其中，移动应用端是基于安卓平台开发，用户可以在手机应用上看到师大周边的各类美食。云推送端可以根据用户的饮食习惯每日给用户个性化推荐美食。通过在师大的测试表明，本系统可以有效帮助同学了解并适应学校周边的美食分布，解决学生吃饭选择困难的问题。
该论文有图20幅，表3个，参考文献18篇。
关键词：美食推荐动应用系统 移动应用系统 美食推荐
Food Recommended Robile Application System
Design and Implementation
Abstract
With the improvement of people’s living standards, food recommendation
applications walks into people's vision. More and more people choose to order foods
by these applications on the phone. However, these applications tend to ignore the
user personal requirement and the food they recommend follows the same pattern. In
view of this situation, we development this mobile phone application of food
recommendation. The system consists of two parts: mobile applications and cloud
- 1 - 抖音大数据推送原理
抖音大数据推送原理是基于算法的推荐系统，通过分析用户的历史行为数据、兴趣爱好、位置信息、社交关系等多维度数据，推荐符合用户兴趣的视频、音乐、话题等内容。具体包括以下几个步骤：
1. 数据的收集：抖音通过多种方式收集用户数据，包括用户的浏览历史、点赞、评论、分享、收藏等行为数据，以及用户的位置信息、设备信息、社交关系等其他数据。
2. 数据的处理：抖音通过机器学习算法对收集到的数据进行处理和分析，提取出用户的关键兴趣点、行为偏好、社交关系等信息，并将其转化为可供推荐使用的特征。
3. 模型的训练：抖音基于得到的特征，构建推荐模型，并通过海量数据进行训练和优化，使得推荐效果更加优秀。
4. 推荐结果的生成：当用户打开抖音客户端后，抖音会根据用户的历史行为数据和当前情境，调用推荐模型生成推荐结果，并将其呈现给用户。推荐结果包括热门视频、个性化推荐视频、话题等。
5. 用户反馈的收集：抖音会收集用户对推荐结果的反馈，包括点赞、评论、分享、收藏等行为数据。这些反馈数据又会被用于优化推荐模型，实现更加准确的推荐效果。
总之，抖音大数据推送原理是一个不断优化迭代的过程，通过对用户数据的收集、处理、模型训练和推荐结果生成等环节的不断优化，实现更加智能化、个性化的推荐服务，为用户提供更好的使用体验。
