基于用户偏好混合推荐系统Rblog设计与实现
这是一篇关于用户偏好,混合推荐系统,J2EE,MVC的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展及提供的智能服务,使它很快流行起来。人们通过它可以得到各种信息,如使用搜索引擎查询某一事物。但是人们在享受这一便利时,也产生了幸福的烦恼。怎么才能在海量信息中快速找到有价值的信息?这就需要用到推荐技术。推荐系统就是在这样的背景下产生的。它能根据用户兴趣爱好,产生一个推荐列表,然后展现给用户。这样用户就不用浪费大量时间和精力在海量信息中寻找有用的信息。目前,国内的电子商务网站,如当当网、京东商城、淘宝网等,已经应用了这一技术。 本文首先介绍了推荐系统的发展和应用现状,当前实际应用中存在的问题。然后对推荐系统进行了概述,包括推荐系统的概念、分类及构成,尤其是对基于内容和基于协作的推荐算法进行了详细的分析。 本文搭建了一个企业级的应用开发平台,它使用了目前流行的J2EE技术,如Struts、 Spring和Hibernate技术,来实现MVC系统架构。对基于用户偏好混合系统Rblog的功能进行了详细分析,给出了浏览器端、服务器端和数据库端的设计方案。然后在此基础上实现了基于用户偏好混合推荐系统Rblog原型。 本文在实现基于用户偏好混合推荐系统Rblog中使用了基于内容、基于用户协作和基于物品协作的推荐算法,很好地结合了它们之间的优点,实现了对目标用户进行的混合推荐。 另外,本文还使用Lucene提供的API实现了一个全文搜索引擎。
知网学科文献混合推荐系统设计与应用
这是一篇关于知网,混合推荐系统,推荐算法的论文, 主要内容为随着信息时代的迅猛发展,学科文献数量不断增加,用户面临着选择困难。因此,学科文献混合推荐系统应运而生,旨在为用户提供个性化推荐服务。本文以知网学科文献混合推荐系统为研究对象,通过分析用户个性化推荐效果,探讨该系统的优缺点和可行性。研究结果表明,该系统能够满足用户的个性化需求,但在推荐算法和用户反馈方面还存在改进空间。因此,本文旨在提出一种基于知网学科文献的基于时间因子的协同过滤算法,以实现更为精准的推荐服务,提高用户的满意度和使用体验。本文所使用的混合推荐算法包括协同过滤算法和内容过滤算法,这两种算法分别考虑了用户之间的相似度和文献之间的相关性,以提高推荐效果。同时,本文选取了多个评价指标,包括准确率、召回率、覆盖率、多样性和新颖性等,对推荐结果进行评估和分析,以验证算法的可行性和有效性。本文的研究结果对学科文献混合推荐系统的进一步改进具有参考价值。
基于双语图书本体匹配的推荐系统的研究与实现
这是一篇关于中英文图书本体,本体匹配,协同过滤,混合推荐系统,兴趣模型的论文, 主要内容为随着互联网技术发展日新月异,互联网上每天都产生大量的信息,在这样的背景下,用户越来越难地获取他们想要得到的信息,传统web站点的这种大众化的运营模式,已经无法满足不同背景下用户的个性化需求。为了解决这一问题,个性化推荐系统应运而生。在个性化推荐系统中,协同过滤算法是应用最为广泛的一种算法,它根据用户对项目的评分或者用户与项目之间的关键字相似度进行推荐,存在着信息结构化程度低、语义缺乏、信息利用不充分等问题。为了解决这一问题,本文提出一种基于本体的混合推荐系统模型。将本体引入到推荐系统中,使用OWL语言对用户和项目信息进行描述,使用户和项目具有语义信息的同时,提高信息的结构化水平。在推荐过程中,通过分析用户行为信息并考虑时间上下文,以此来提高推荐的质量。基于以上现状,本文的研究工作主要关注如何利用本体技术提升模型的准确率、覆盖率,如何更精准的刻画用户兴趣偏好。具体来说,主要包括以下三点内容：(1)设计了基于时间上下文的用户兴趣模型。将用户的行为转化成用户对商品的兴趣程度,同时引入了上下文时间的概念,用经典的时间衰减函数来对比较久远的用户行为进行降权,从而可以更好的刻画用户的画像,为更精准的推荐打好坚实的基础。(2)设计了基于双语图书本体的混合推荐系统模型。将经典的协同过滤算法和基于双语图书本体匹配的算法的推荐结果进行融合。这两个算法各有优缺点,协同过滤算法有冷启动问题,对于用户评分数据较少时,推荐不准确,且推荐结果集中在热门商品,而基于双语图书本体匹配的推荐算法却可以覆盖很多的商品。通过我们设计的混合策略,将这两个算法推荐结果进行融合。实验表明,混合后的推荐算法,它的准确率和覆盖率都要高于单一的一种算法。(3)设计并实现了一个基于上述混合模型的图书推荐系统。该系统是在Eclipse环境下使用Java技术实现的。本文先是对推荐系统的需求进行仔细的分析,之后对系统架构、功能模块和数据库进行详细的设计,最后对系统的主要功能进行了描述,并展示了系统的主要界面,并对系统进行了功能测试。
基于用户偏好混合推荐系统Rblog设计与实现
这是一篇关于用户偏好,混合推荐系统,J2EE,MVC的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展及提供的智能服务,使它很快流行起来。人们通过它可以得到各种信息,如使用搜索引擎查询某一事物。但是人们在享受这一便利时,也产生了幸福的烦恼。怎么才能在海量信息中快速找到有价值的信息?这就需要用到推荐技术。推荐系统就是在这样的背景下产生的。它能根据用户兴趣爱好,产生一个推荐列表,然后展现给用户。这样用户就不用浪费大量时间和精力在海量信息中寻找有用的信息。目前,国内的电子商务网站,如当当网、京东商城、淘宝网等,已经应用了这一技术。 本文首先介绍了推荐系统的发展和应用现状,当前实际应用中存在的问题。然后对推荐系统进行了概述,包括推荐系统的概念、分类及构成,尤其是对基于内容和基于协作的推荐算法进行了详细的分析。 本文搭建了一个企业级的应用开发平台,它使用了目前流行的J2EE技术,如Struts、 Spring和Hibernate技术,来实现MVC系统架构。对基于用户偏好混合系统Rblog的功能进行了详细分析,给出了浏览器端、服务器端和数据库端的设计方案。然后在此基础上实现了基于用户偏好混合推荐系统Rblog原型。 本文在实现基于用户偏好混合推荐系统Rblog中使用了基于内容、基于用户协作和基于物品协作的推荐算法,很好地结合了它们之间的优点,实现了对目标用户进行的混合推荐。 另外,本文还使用Lucene提供的API实现了一个全文搜索引擎。
基于深度学习的优质食品推荐系统的研究与应用
这是一篇关于混合推荐系统,协同过滤算法,卷积神经网络,冷启动,食品的论文, 主要内容为由于现实生活中存在数以万计的食材,根据不同的烹饪风格、不同的种族、文化和个人口味又可以做出数以万计的美食,决定去吃什么成为了一个难题,在正确的时间选择合口的菜肴似乎成为了一项艰巨的任务。食品的爆炸式增长,带来了两个问题:一方面,简单地搜索引擎不能提供针对性的个性化服务,食客很难在海量的食品信息中获取到自己不了解但可能感兴趣的食品;另一方面,作为食品的生产者、制作者,如何最有效的利用信息推送给潜在的目标客户也成为了一个难题。本文选用推荐系统来有效地解决这两个问题。但是,推荐系统的应用场景已经远远不止当初那么单一了,协同过滤算法逐渐暴露出诸多不足,这其中包含了协同过滤算法的稀疏性、可扩展性、实时性、用户兴趣漂移、冷启动等问题。针对这些问题,在保障推荐质量的前提下,对其中的稀疏性、用户兴趣漂移、冷启动等问题进行研究,并引入了深度学习的知识,提出了基于卷积神经网络与协同过滤的混合推荐系统,论文的主要工作如下:1.使用Word2Vec中的Skip-Gram模型对食品信息进行处理,生成词向量,达到卷积神经网络输入数据的要求。构建卷积神经网络模型,实现对Yoon Kim网络模型改进的卷积神经网络。实验证明改进后的卷积神经网络在本文的食品数据集分类问题上要优于原模型。2.将基于用户的协同过滤算法与卷积神经网络进行结合,使用改进的Yoon Kim网络模型从菜谱中提取菜的类别,做到了食品推荐系统能在用户模糊的饮食习惯情况下,根据用户的信息从海量的食品餐饮信息中精准地找到用户可能感兴趣的食品并加以推送。在一定程度上改善了用户冷启动问题。
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