基于混合推荐的手机阅读推荐系统的研究与实现
这是一篇关于手机阅读,数据平台,推荐引擎,混合推荐的论文, 主要内容为伴随着移动网络时代的来临,人们生活得到了极大的改善,逐渐从信息匮乏时代步入信息过载时代,互联网主要接入方式也由传统的电脑端逐渐转移至手机端,使得人们可以随时随地的通过手机获取信息。并且随着人们生活节奏的加快,碎片化时间的增多,越来越多的人使用碎片化的时间来进行阅读,但是面对海量的图书,如何选取自己感兴趣的图书和如何使图书被别人发现成为一个难题。个性化推荐系统的发展和广泛应用,较好的解决了这个问题。目前手机阅读应用发展火爆,多数应用都是传统的榜单式或者分类式的结构,没有包含推荐功能,有推荐功能的大多数也是基于关联规则的推荐,本文在这种背景下,按照软件工程的思想和方法,从手机用户需求出发,设计实现了基于混合推荐的手机阅读推荐系统。完成的主要工作如下:①从系统开发的背景和意义出发,了解推荐系统发展和国内外现状,指出现有的阅读应用的不足之处。②详细分析了推荐系统的含义,并对目前发展成熟的基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、基于人口统计学的推荐和混合推荐进行分析。③在仔细研究了国内外已有的相关应用的基础上,以用户的根本需求为背景,进行了系统功能需求分析,给出了相应的用例图和用例描述,对手机阅读推荐系统的架构和流程做了具体设计,并进一步给出了系统数据平台的详细设计方案。④详细设计了推荐引擎的三大模块内容,从挖掘用户行为出发,获取用户兴趣模型和隐式评分,将基于内容的推荐和基于Slope One算法推荐进行混合,并将得出结果进行过滤和排名,从而得出最终推荐结果。⑤使用Java语言分别实现了系统服务器端和客户端的运行界面,并对系统进行测试。
基于Web挖掘的电子商务推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,推荐引擎,Web挖掘,电子商务,聚类的论文, 主要内容为随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务中的商品推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，商品推荐系统能有效留住客户、防止客户流失，提高电子商务企业的销售力及竞争力。 商品推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。 目前，虽然电子商务中的商品推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展，但是随着电子商务系统规模的进一步扩大，商品推荐系统也面临一系列挑战。针对商品推荐系统所面临的主要挑战，本文在以下三个方面对电子商务推荐系统进行了有益的探索和研究。 第一，给出了基于Web挖掘的推荐系统框架。传统的协同过滤推荐很难为非注册用户提供高质量的推荐。针对传统的协同过滤推荐存在的不足，本课题重点研究基于Web挖掘的推荐系统框架。对Web使用数据、Web内容数据和Web结构数据进行聚类分析，推荐引擎根据挖掘结果向用户提供有效的推荐服务。相对于传统协同过滤推荐技术而言，基于Web挖掘的推荐系统框架不需要用户提供主观的评价信息，因此用户使用起来比较方便。 第二，给出了适合本系统使用的新的推荐算法。针对电子商务推荐系统面临的实时性挑战，本课题从Web挖掘的角度设计了新的推荐算法。该算法利用Web挖掘的结果，分别得出基于Web使用特征、Web内容特征和Web结构特征的推荐集，对推荐集进行最大化合并，得出最终推荐结果。 第三，提出了支持多推荐模型的电子商务推荐系统的推荐引擎框架。目前大部分的电子商务推荐系统都是一个单一的工具，只能提供一种推荐模型。本课题探讨多推荐模型电子商务推荐系统的推荐引擎，用以支持多种推荐模型。
基于协同过滤算法的推荐引擎研究
这是一篇关于推荐引擎,协同过滤,相似度,推荐系统开发的论文, 主要内容为推荐系统是解决“信息过载”问题的一种有效手段。推荐引擎是推荐系统的核心,主要负责用户推荐列表的计算。一个独立的、可以复用的推荐引擎对推荐系统的开发和维护有重要作用。本文的主要目标是设计和实现一个基于协同过滤算法的推荐引擎。围绕这一目标,主要做了三方面的工作:(1)研究了多种协同过滤算法的基本原理,提出了一种基于评分偏好和物品属性的协同过滤算法(PTP-Item-CF)。该算法通过评分偏好模型修正用户-物品评分矩阵,同时考虑时间因素和物品属性来改进物品相似度计算公式。实验证明,该算法可以有效提高推荐的准确度。(2)分析了相关推荐引擎的架构和特点,设计和实现了一个基于协同过滤算法的推荐引擎。引擎内置多种协同过滤算法,作为一个独立的组件以Rest API的形式对外提供服务。引擎具有模块化结构,通过模块复用可以简化推荐算法的开发。引擎利用类热加载技术,保障系统可以在运行时更新推荐算法。引擎采用缓存、消息队列和接口限流技术,具备一定的并发处理能力。(3)利用推荐引擎对菜肴推荐APP——“吃点啥”进行了升级改造,完善了菜肴推荐的功能,使其具有更好的推荐效果。本文设计和实现的推荐引擎可以帮助开发人员搭建符合自身业务的推荐系统,提高开发效率,具有较高的实用价值。另外,利用推荐引擎实现了“吃点啥”APP的升级改造,解决了实际的工程问题。
个性化电影推荐系统的研究与设计
这是一篇关于协同过滤算法,相似度计算,混合推荐,推荐引擎的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据量与日俱增,推荐系统也迎来了发展和挑战。比如,推荐系统暴露出重合点数比例高、冷启动、数据稀疏性等问题。本文根据协同过滤推荐算法的特点,研究协同过滤算法中的各种推荐技术。针对上述问题提出了不同的解决方案,即相似度计算公式的优化。首先,为解决重合点数比例过高的问题,对协同过滤推荐算法的相似度计算公式提出两点优化。经过优化得到两个相似度计算公式:Euclidean-CPARW和Concurrence-RW。在MovieLens100K数据集上进行测试,使用均方根误差作为评价指标,公式Euclidean-CPARW的推荐精度比其他四种相似度公式的计算结果提高1%左右;公式Concurrence-RW使用准确率作为评价标准,推荐结果的准确率比其他四种相似度公式提高3%左右。其次,为缓和冷启动问题和数据稀疏性问题,提出一种优化的混合协同过滤算法。该算法结合了电影标签信息,基于优化的混合相似度公式BAJ-DCMS,通过评分表中共同评分的数量,自适应的选取一种利于当前评分数的相似度公式。公式BAJ-DCMS在MovieLens数据集上证明了算法的效果,使用均方根误差作为评价指标,计算出的推荐精度比其他两种相似度公式提高2%左右。最终,实现一个基于Spark大数据处理平台的个性化电影推荐系统。包括Spark大数据处理和Scrapy网络爬虫,推荐引擎采用前文叙述的优化的混合相似度公式BAJ-DCMS。系统框架使用SSM框架,数据存储使用数据库MySQL和分布式存储系统HDFS,通过Web浏览器与用户进行人机交互,通过Web可以看到为用户推荐的个性化电影列表以及每一部电影海报、主页等信息。
个性化医疗护理信息推荐系统的设计与实现
这是一篇关于个性化,医疗护理,推荐引擎,检索系统的论文, 主要内容为近年来,我国经济、文化等各个领域不断发展进步,人们的健康意识也在逐渐提升。但同时诸如人口老龄化、慢性病患者增加、环境污染、医疗资源紧张等社会问题的逐渐凸显。这诸多因素促使我国医疗护理行业与时俱进,医疗护理行业相关信息呈爆炸式增长。与许多其它行业类似,人们对于医疗护理信息的迫切需求已经不能简单满足于信息检索。但不幸的是在大部分情况下,用户对自己的需求表达的并不是十分明确,提供给搜索引擎的关键字也并不是十分准确,又或者搜索引擎返回的结果并不是十分符合用户个人的喜好与口味。因此,在海量的医疗护理信息背景下,如何向人们提供符合个人喜好的、智能的、个性化的医疗护理信息是亟需解决的问题。信息推荐技术,大家习惯称之为推荐引擎,作为对搜索引擎的良好补充,能够为用户提供个性化的满足个人喜好的信息检索服务。本文基于信息的检索技术与信息推荐技术,研究设计了面向医疗护理领域的个性化的医疗护理信息推荐系统。该系统通过对医疗护理信息、用户信息以及用户使用系统时的行为信息等进行收集、整理、挖掘与分析,能够将用户真正关心和真正所需的医疗护理信息推荐给用户,使用户能够方便快捷的获取自己所需要的医疗护理信息。个性化医疗护理信息推荐系统是以搜索引擎和推荐引擎为基础,其分析了医疗护理网站及相关应用的信息类型与特点,研究设计并实现了一套适用于医疗护理信息领域的个性化信息推荐系统。该系统与传统的医疗护理网站与应用不同,其主要分析用户的基本信息、行为信息,医疗护理信息的类型特点等信息并进行数据挖掘,为用户推荐“感兴趣的”医疗护理数据信息。本文深入调研了医疗护理的个性化服务需求以及推荐系统在行业发展状况,阐述了本文研究的内容与实际意义。介绍了个性化医疗护理信息推荐系统所需要相关技术、技术架构,并完成了概要设计、详细设计及模块划分,然后完成系统的实现。最后,依据系统需求分析中所设计的实现目标,对系统实现进行了测试实验并做出分析,客观评估了系统的推荐模型,并对系统后续扩展与完善进行了展望。个性化医疗护理信息推荐系统为人们提供一个高效快捷的、个性化的医疗护理信息的资讯服务平台。本系统既可以嵌入到传统医疗护理类网站,也可以独立运行,为用户推荐个性化的医疗护理知识及信息服务。
个性化电影推荐引擎的研究与实现
这是一篇关于推荐引擎,协同过滤,概率矩阵分解,上下文相互关系的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断进步和发展,方便了用户获取数据信息,但随之而来的是信息超载问题。与搜索引擎相比,个性化推荐技术能够主动为用户在海量数据信息中找到其真正所感兴趣的信息,更为有效地缓解了信息超载问题。为了使用户能够摆脱海量电影数据的限制,本文提出了一种基于概率矩阵分解模型的协同过滤推荐改进算法,利用改进算法设计并实现了一个基于B/S模式的MVC三层框架的个性化电影推荐引擎。论文的主要工作如下:第一,推荐算法是个性化推荐引擎中最为核心的部分,本文介绍并讨论了三类个性化推荐算法,分别为基于内容过滤、协同过滤和混合过滤推荐算法,并对各类算法的优缺点进行对比。但这些算法在应用过程中存在着稀疏性、冷启动、扩展性差和多样性差等问题。而热门排行推荐算法的提出有效缓解了冷启动问题。其次,本文通过统计学的方法,提取具有显著不同的上下文特征,降低了数据的维度和稀疏性,然后利用修正余弦相似度计算上下文相互关系,并将该关系融入到概率矩阵分解推荐算法中,得到改进算法。接着利用改进算法在三种不同类型数据集上进行试验,实验结果表明基于上下文感知推荐的改进算法有效提高了推荐的精度。最后,本文对系统进行了功能性和非功能性需求分析,设计了基于B/S模式的MVC三层框架的个性化电影推荐引擎架构,提升了开发效率。同时设计了数据库表及核心模块组件,包括离线计算模块、在线推荐模块、电影信息管理模块和用户信息模块。利用改进的推荐算法和Python Web中的Django框架技术,实现了上述功能模块。系统最终能够做到定时线下训练概率矩阵分解推荐模型,线上实时为用户提供个性化电影推荐服务。
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