基于协同过滤推荐算法的教务助手的设计与开发
这是一篇关于个性化推荐系统,协同过滤,SVD,教务系统,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国教育改革的深入,高校教务管理的工作量和难度不断增加。为保证并提高教学质量,迫切需要对现有的高校教务管理平台进行改造升级。首先需要加以显著改进的是该类系统中的信息过载问题,增加必要功能(如图书个性化推荐)。其次,对教务管理平台中的现有缺陷(如选课冲突)加以改进,以更好地帮助教师、学生和管理人员等用户提高教学效率、改进教学效果。因此,本文根据调研得到的用户主要需求,设计、开发了具备图书精准推荐、选课冲突防止、教学信息管理等功能的“教务助手”系统,以期为现有教务系统提供有效的补充和增强。考虑到推荐技术目前在教育领域的应用和研究还较少,冷启动及数据稀疏等问题仍有待解决,本文首先研究了协同过滤推荐算法改进、选课冲突防止策略等关键问题,然后结合使用先进的软件开发技术,设计和开发了“基于协同过滤推荐算法的教务助手”软件系统(原型)。具体的工作和成果主要如下:(1)分析、比较了多种常用推荐算法的原理和性能,最终选择个性化水平、自动化程度与准确度都相对较高的协同过滤算法作为深入研究、改进和应用的对象。(2)通过分析和编程、实验,对基于SVD(Singular Value Decomposition)改进的LFM(Latent Factor Model)、Bias SVD、SVD++等三种推荐算法进行了比较,进而选择综合性能较优的Bias SVD作为本文的核心推荐算法,并对其进行了超参数调优;此外,在用户兴趣偏好特征中增加了用户图书预约记录,以使推荐结果更加准确。(3)对教务助手系统进行了需求分析,并从系统安全性、功能和数据库等方面,对其功能和结构进行了设计。首先,选用Shiro来实现用户的权限管理,以保证用户只能按照自身角色,访问被授权的资源。然后,根据系统总体功能将系统分为学生端、教师端、管理员端、图书预约与推荐四个子系统。最后,根据E-R图对具体的数据库表结构进行了设计。(4)使用SSM(Spring、Spring MVC、MyBatis)等框架搭建了系统开发平台,完成了本文系统原型的具体设计和整体调试、测试,实现了系统登录、学生选课、学生成绩查询、成绩录入、文件管理、人员信息管理、图书预约、图书个性化推荐、图书信息管理等主要功能。
基于协同过滤推荐算法的教务助手的设计与开发
这是一篇关于个性化推荐系统,协同过滤,SVD,教务系统,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国教育改革的深入,高校教务管理的工作量和难度不断增加。为保证并提高教学质量,迫切需要对现有的高校教务管理平台进行改造升级。首先需要加以显著改进的是该类系统中的信息过载问题,增加必要功能(如图书个性化推荐)。其次,对教务管理平台中的现有缺陷(如选课冲突)加以改进,以更好地帮助教师、学生和管理人员等用户提高教学效率、改进教学效果。因此,本文根据调研得到的用户主要需求,设计、开发了具备图书精准推荐、选课冲突防止、教学信息管理等功能的“教务助手”系统,以期为现有教务系统提供有效的补充和增强。考虑到推荐技术目前在教育领域的应用和研究还较少,冷启动及数据稀疏等问题仍有待解决,本文首先研究了协同过滤推荐算法改进、选课冲突防止策略等关键问题,然后结合使用先进的软件开发技术,设计和开发了“基于协同过滤推荐算法的教务助手”软件系统(原型)。具体的工作和成果主要如下:(1)分析、比较了多种常用推荐算法的原理和性能,最终选择个性化水平、自动化程度与准确度都相对较高的协同过滤算法作为深入研究、改进和应用的对象。(2)通过分析和编程、实验,对基于SVD(Singular Value Decomposition)改进的LFM(Latent Factor Model)、Bias SVD、SVD++等三种推荐算法进行了比较,进而选择综合性能较优的Bias SVD作为本文的核心推荐算法,并对其进行了超参数调优;此外,在用户兴趣偏好特征中增加了用户图书预约记录,以使推荐结果更加准确。(3)对教务助手系统进行了需求分析,并从系统安全性、功能和数据库等方面,对其功能和结构进行了设计。首先,选用Shiro来实现用户的权限管理,以保证用户只能按照自身角色,访问被授权的资源。然后,根据系统总体功能将系统分为学生端、教师端、管理员端、图书预约与推荐四个子系统。最后,根据E-R图对具体的数据库表结构进行了设计。(4)使用SSM(Spring、Spring MVC、MyBatis)等框架搭建了系统开发平台,完成了本文系统原型的具体设计和整体调试、测试,实现了系统登录、学生选课、学生成绩查询、成绩录入、文件管理、人员信息管理、图书预约、图书个性化推荐、图书信息管理等主要功能。
基于Storm的实时推荐系统研究与设计
这是一篇关于Storm,实时计算,推荐系统,k-means协同过滤,SVD的论文, 主要内容为伴随着移动互联网,电子商务以及物联网的爆发式发展,产生了海量的数据,产生了信息超载(information overload)问题。当前,此类问题的解决方法之一是使用推荐系统。传统的推荐系统大多基于非实时的Hadoop处理框架,以“批”方式进行处理,无法满足数据的实时处理要求。而Storm对数据以“流”方式进行处理,基于内存进行运算,可以保证数据信息被快速处理,且实时更新并写入数据库。本文基于实时的、分布式的流数据处理框架Storm进行推荐系统相关研究,进行了以下工作:第一:对Storm框架进行学习。了解消息可靠处理机制(ACK);掌握了核心组件Spout、Bolt的功能以及实现方法;能够设计Topology结构,基于Storm Trident的高级抽象进行开发。第二:基于Storm的推荐系统常规采用基于SVD的k-means协同过滤算法。SVD先将评分矩阵中的缺失值补全,然后将其分解成3个低阶矩阵,最后用计算得到的用户预测评分来更新评分矩阵的缺失项,在矩阵项达到数百万的情况下,上述过程时间消耗代价巨大。为了进一步提升计算效率,本文提出了基于改进SVD的k-means协同过滤算法,改进SVD引入损失函数的概念,建立均方差最小化函数,通过梯度下降法迭代对其进行优化求解,简化了矩阵分解运算。在MovieLens-10m数据集上进行实验,与传统SVD算法相比,本文提出算法在推荐时间效率方面得到了提升。第三:实现了基于Storm的实时推荐系统,首先,增加了Flume日志采集过滤子系统,该系统用于接收多种类型的用户消息数据并进行过滤;其次,设计了Kafka数据缓冲队列模块,防止数据丢失,确保系统可靠;最后,对Storm集群进行部署,设计了算法拓扑逻辑结构,经过测试已达到设计要求,并实际上线成功应用于电影推荐中。
音乐推荐系统的设计和实现
这是一篇关于推荐系统,个性化,Slope One,SVD的论文, 主要内容为随着互联网的飞速发展,网上信息大量增加,面对海量信息,用户要从网上查找到感兴趣的内容变得越来越困难。传统搜索引擎能为人们过滤一部分无关信息,但网上具有相同关键字的信息太多,从搜索结果中发现感兴趣的内容仍是一件费时费力的事情,在百度搜索“推荐系统”,找到的相关结果有1亿个。而且,传统搜索方式只会找到具有搜索关键字的内容,却不能发现与之关系紧密,又没有类似关键字的信息。音乐是人们生活中不可或缺的一项娱乐内容,网络的便捷性让在线音乐快速发展,音乐推荐成了个性化推荐系统中一个重要组成部分,国内外各式各样的在线音乐服务不断涌现,国内近年来兴起的YY语音、网易云音乐、Jing.fm等都是此类代表。网络状况的改善,让用户越来越习惯于随听随播的收听方式,主动发现音乐的动力在减弱。个性化音乐推荐是现今在线音乐服务必备的内容,也是实现音乐长尾推荐的方法。用户收听音乐的行为,如反复收听、收听过程中跳过一首歌曲、收藏一个专辑等行为,都反映了用户对音乐的喜好倾向。因此,本文根据用户收听音乐产生的日志数据,统计每个用户收听了哪些歌手,分别收听的次数,把次数转换成评分,利用个性化推荐指纹给用户推荐可能感兴趣的歌手。协同过滤推荐方法是最早提出的推荐方法,能够对机器难以进行内容过滤的信息进行过滤,在推荐系统中得到了大量应用,在商业应用上取得了不错的成绩。随着研究的深入和实际应用的需要,协同过滤与其它方法相结合,衍生出许多不同的具体算法,Slope One算法和SVD算法便是近些年兴起的著名算法。本文的研究也主要基于协同过滤推荐算法进行。本文对Last.fm数据集作了一个简要分析,得出用户收听音乐的特征,为系统的设计和算法实验提供依据。探讨了隐性反馈数据转换为评分的方法,对个性化音乐推荐系统作了个设计,并实现了部分功能,在数据集上进行了推荐实验。
基于协同过滤推荐算法的教务助手的设计与开发
这是一篇关于个性化推荐系统,协同过滤,SVD,教务系统,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国教育改革的深入,高校教务管理的工作量和难度不断增加。为保证并提高教学质量,迫切需要对现有的高校教务管理平台进行改造升级。首先需要加以显著改进的是该类系统中的信息过载问题,增加必要功能(如图书个性化推荐)。其次,对教务管理平台中的现有缺陷(如选课冲突)加以改进,以更好地帮助教师、学生和管理人员等用户提高教学效率、改进教学效果。因此,本文根据调研得到的用户主要需求,设计、开发了具备图书精准推荐、选课冲突防止、教学信息管理等功能的“教务助手”系统,以期为现有教务系统提供有效的补充和增强。考虑到推荐技术目前在教育领域的应用和研究还较少,冷启动及数据稀疏等问题仍有待解决,本文首先研究了协同过滤推荐算法改进、选课冲突防止策略等关键问题,然后结合使用先进的软件开发技术,设计和开发了“基于协同过滤推荐算法的教务助手”软件系统(原型)。具体的工作和成果主要如下:(1)分析、比较了多种常用推荐算法的原理和性能,最终选择个性化水平、自动化程度与准确度都相对较高的协同过滤算法作为深入研究、改进和应用的对象。(2)通过分析和编程、实验,对基于SVD(Singular Value Decomposition)改进的LFM(Latent Factor Model)、Bias SVD、SVD++等三种推荐算法进行了比较,进而选择综合性能较优的Bias SVD作为本文的核心推荐算法,并对其进行了超参数调优;此外,在用户兴趣偏好特征中增加了用户图书预约记录,以使推荐结果更加准确。(3)对教务助手系统进行了需求分析,并从系统安全性、功能和数据库等方面,对其功能和结构进行了设计。首先,选用Shiro来实现用户的权限管理,以保证用户只能按照自身角色,访问被授权的资源。然后,根据系统总体功能将系统分为学生端、教师端、管理员端、图书预约与推荐四个子系统。最后,根据E-R图对具体的数据库表结构进行了设计。(4)使用SSM(Spring、Spring MVC、MyBatis)等框架搭建了系统开发平台,完成了本文系统原型的具体设计和整体调试、测试,实现了系统登录、学生选课、学生成绩查询、成绩录入、文件管理、人员信息管理、图书预约、图书个性化推荐、图书信息管理等主要功能。
基于协同过滤推荐算法的教务助手的设计与开发
这是一篇关于个性化推荐系统,协同过滤,SVD,教务系统,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国教育改革的深入,高校教务管理的工作量和难度不断增加。为保证并提高教学质量,迫切需要对现有的高校教务管理平台进行改造升级。首先需要加以显著改进的是该类系统中的信息过载问题,增加必要功能(如图书个性化推荐)。其次,对教务管理平台中的现有缺陷(如选课冲突)加以改进,以更好地帮助教师、学生和管理人员等用户提高教学效率、改进教学效果。因此,本文根据调研得到的用户主要需求,设计、开发了具备图书精准推荐、选课冲突防止、教学信息管理等功能的“教务助手”系统,以期为现有教务系统提供有效的补充和增强。考虑到推荐技术目前在教育领域的应用和研究还较少,冷启动及数据稀疏等问题仍有待解决,本文首先研究了协同过滤推荐算法改进、选课冲突防止策略等关键问题,然后结合使用先进的软件开发技术,设计和开发了“基于协同过滤推荐算法的教务助手”软件系统(原型)。具体的工作和成果主要如下:(1)分析、比较了多种常用推荐算法的原理和性能,最终选择个性化水平、自动化程度与准确度都相对较高的协同过滤算法作为深入研究、改进和应用的对象。(2)通过分析和编程、实验,对基于SVD(Singular Value Decomposition)改进的LFM(Latent Factor Model)、Bias SVD、SVD++等三种推荐算法进行了比较,进而选择综合性能较优的Bias SVD作为本文的核心推荐算法,并对其进行了超参数调优;此外,在用户兴趣偏好特征中增加了用户图书预约记录,以使推荐结果更加准确。(3)对教务助手系统进行了需求分析,并从系统安全性、功能和数据库等方面,对其功能和结构进行了设计。首先,选用Shiro来实现用户的权限管理,以保证用户只能按照自身角色,访问被授权的资源。然后,根据系统总体功能将系统分为学生端、教师端、管理员端、图书预约与推荐四个子系统。最后,根据E-R图对具体的数据库表结构进行了设计。(4)使用SSM(Spring、Spring MVC、MyBatis)等框架搭建了系统开发平台,完成了本文系统原型的具体设计和整体调试、测试,实现了系统登录、学生选课、学生成绩查询、成绩录入、文件管理、人员信息管理、图书预约、图书个性化推荐、图书信息管理等主要功能。
面向手机应用的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,手机应用,SVD,RESTful,Androidpn的论文, 主要内容为随着3G网络的覆盖和智能手机的普及,基于智能手机的应用越来越多。应用开发者希望自己开发的应用能快速的推广给感兴趣的用户,而面对大量的手机应用,用户又希望能快速找到自己喜欢的应用,当用户和应用的数量都变得非常庞大之后这样的双向选择将变得非常困难。 广东某电信运营商有大量的移动应用,它们来自不同的产品基地,不仅推广成本高,而且用户活跃度比较低,他们迫切需要一个平台性质的推荐系统来连接应用和用户,可以整合所有应用,降低推广费用,提高用户粘着度。 基于上述背景,本文设计实现了面向手机应用的推荐系统,旨在提供一个独立与第三方手机应用的推荐系统,一方面使移动互联网公司开发的应用更容易推广给目标用户,另一方面使用户更快速的找到自己感兴趣的应用。为了提高系统的使用价值,系统同时提供了以文件上传、下载、同步为基础功能的网络存储服务,用户可以对上传文件评分、向好友分享文件,推荐系统会结合用户对已上传文件和第三方应用的评分信息进行推荐,为用户提供更好的个性化推荐服务。 系统在客户端使用Android SDK对系统进行界面开发,为用户提供良好的图形化操作界面。对于第三方应用,系统通过提供统一的评分控件和事件监听插件使第三方应用可以方便快捷的接入系统。在服务器端,推荐引擎会将用户对已上传文件和第三方应用的评分信息转化为评分矩阵,并通过SVD算法把高维稀疏的评分矩阵分解为低维稠密的用户相关矩阵,然后使用余弦相似性算法计算用户相似度得到用户距离矩阵,当需要向用户推荐时,只需要根据距离矩阵计算得到待推荐用户的K个相邻用户,最后对k个用户的评分项计算生成Top-N推荐。服务器端在Androidpn开源项目基础上进行修改,可以定时向用户推送推荐信息,为用户提供更好的推荐服务。己上传文件分享评分模块可以将网络存储服务与推荐服务整合起来,使系统成为一个包括文件上传下载、查找添加好友、内容分享、获得推荐内容的综合系统。
基于用户画像的同行评审专家精准化推荐方法研究
这是一篇关于同行评审,画像,协同过滤,专家推荐,SVD的论文, 主要内容为近些年,学术不端等事件层出不穷,引发全社会对学术诚信和同行评议等问题的思考。同行评议作为评审过程科学化、民主化的重要手段,在选取优秀成果、优化资源配置、把握科研方向和人才选拔等方面发挥了重要作用,但如何组织高质量的同行评议工作却遇到了多方面的挑战。目前,评审专家的遴选目前主要依靠编辑部主观判断,不仅仅浪费了其工作时间,还存在很多隐患。基于此,本文通过用户画像和推荐系统等相关技术,设计更加有效的同行评审专家推荐方法,从而为改善同行评议组织效率,提升“供需”双方满意度,净化学术环境,优化学术资源配置提供理论与方法支持。首先,设计了专家的用户画像模型,从人口统计学属性、学术领域标签、社会关系标签、审稿行为标签四个维度进行专家画像,对专家进行“打标签”,设计每个维度的计算方法赋予不同标签相应的权重以及标签的相关关联值,并利用生产与库存管理的相关方法对画像进行后续的更新,建立动态的专家画像模型。其次,通过深入研究推荐算法,提出了基于用户画像的协同过滤推荐,将专家和评审对象不同学术标签权重作为评分矩阵的参考因素进行相似度计算,同时计算标签偏好量并构建一个基于标签偏好量的评分矩阵计算其相似度,最后将两种相似度计算通过可调剂的参数进行线性混合,对协同过滤推荐算法进行改进。此外,针对数据稀疏性等问题,采用了SVD算法进行优化,从而设计更加有效的基于用户画像的同行评审专家推荐方法。通过在网络上爬取大量的专家和论文数据,建立小型的评审专家库,并对本文提出的推荐方法进行验证。实验结果表明,经本文改进后的推荐算法能够有效地进行专家推荐,在精确率,召回率和综合评价指标等方面有显著提高。
基于协同过滤推荐算法的教务助手的设计与开发
这是一篇关于个性化推荐系统,协同过滤,SVD,教务系统,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国教育改革的深入,高校教务管理的工作量和难度不断增加。为保证并提高教学质量,迫切需要对现有的高校教务管理平台进行改造升级。首先需要加以显著改进的是该类系统中的信息过载问题,增加必要功能(如图书个性化推荐)。其次,对教务管理平台中的现有缺陷(如选课冲突)加以改进,以更好地帮助教师、学生和管理人员等用户提高教学效率、改进教学效果。因此,本文根据调研得到的用户主要需求,设计、开发了具备图书精准推荐、选课冲突防止、教学信息管理等功能的“教务助手”系统,以期为现有教务系统提供有效的补充和增强。考虑到推荐技术目前在教育领域的应用和研究还较少,冷启动及数据稀疏等问题仍有待解决,本文首先研究了协同过滤推荐算法改进、选课冲突防止策略等关键问题,然后结合使用先进的软件开发技术,设计和开发了“基于协同过滤推荐算法的教务助手”软件系统(原型)。具体的工作和成果主要如下:(1)分析、比较了多种常用推荐算法的原理和性能,最终选择个性化水平、自动化程度与准确度都相对较高的协同过滤算法作为深入研究、改进和应用的对象。(2)通过分析和编程、实验,对基于SVD(Singular Value Decomposition)改进的LFM(Latent Factor Model)、Bias SVD、SVD++等三种推荐算法进行了比较,进而选择综合性能较优的Bias SVD作为本文的核心推荐算法,并对其进行了超参数调优;此外,在用户兴趣偏好特征中增加了用户图书预约记录,以使推荐结果更加准确。(3)对教务助手系统进行了需求分析,并从系统安全性、功能和数据库等方面,对其功能和结构进行了设计。首先,选用Shiro来实现用户的权限管理,以保证用户只能按照自身角色,访问被授权的资源。然后,根据系统总体功能将系统分为学生端、教师端、管理员端、图书预约与推荐四个子系统。最后,根据E-R图对具体的数据库表结构进行了设计。(4)使用SSM(Spring、Spring MVC、MyBatis)等框架搭建了系统开发平台,完成了本文系统原型的具体设计和整体调试、测试,实现了系统登录、学生选课、学生成绩查询、成绩录入、文件管理、人员信息管理、图书预约、图书个性化推荐、图书信息管理等主要功能。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码工厂 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/46715.html
