8篇关于个性化服务的计算机毕业论文

今天分享的是关于个性化服务的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到个性化服务等主题,本文能够帮助到你

Web数据挖掘在电子商务中的应用研究

这是一篇关于数据挖掘,电子商务,关联分析,聚类分析,个性化服务的论文, 主要内容为进入21世纪的十多年来,电子商务作为一种新兴的交易模式在我国得到了飞速发展,涌现了如淘宝、京东、当当等优秀的电子商务网站,获得了极大的市场份额,也促使如苏宁、国美等传统经销商纷纷向电子商务进军。电子商务将金融电子化、管理信息化、商贸信息网络化结合起来,实现了物流、资金流与信息流的统一。电子商务突破了传统的时空限制,依靠互联网将生产、流通、分配、消费之间的距离大大减少,极大地提高了物流、资金流和信息流的有效传输,开辟了世界范围内更为公平、公正、广泛、竞争的大市场,为制造者、销售者和消费者提供了更好地满足各自需求的好机会,因此在中国得到了日新月异的发展。电子商务作为中国的朝阳产业,各大电商纷纷看好其在中国的发展,在市场上展开了激烈的竞争,不过各大电子商务网站在相互竞争中依靠价格取胜的传统优势已经不复存在。如何能够更好地优化电子商务网站结构,而不仅仅是靠“烧钱”来吸收新客户,扩大电子商务网站的市场份额,如何从软实力方面提高电商的市场竞争力?数据挖掘技术应运而生,数据挖掘是从大量数据(结构化和非结构化)中提取有用信息和知识的过程。所发现的信息和知识是隐藏在大量数据背后的,是用户感兴趣、可理解、可应用的知识。Web数据挖掘应用在电子商务中可以通过挖掘服务器中的日志文件,来得到用户的访问模式,从而得到改进站点的结构和服务都有用的信息。这些信息可以作为电子商务网站改进的指导,从而吸引潜在的客户,增加商品的交叉销售率,因此Web数据挖掘应用在电子商务中可以极大地增加电商的市场竞争力,具有很现实的实际意义。本文对数据挖掘和电子商务进行了详细地阐述,并将二者结合深入研究了Web数据挖掘在电子商务中的应用,即数据挖掘中的关联规则和聚类分析在电子商务中的实际应用,并对其关联规则算法和聚类分析算法进行了深入研究并针对其不足进行了相应改进,提高了算法执行效率,最后研究了利用Web访问信息挖掘进行个性化服务并实现了电子商务实时个性化推荐的系统。

个性化推荐系统应用及研究

这是一篇关于推荐系统,兴趣漂移,用户建模,个性化服务的论文, 主要内容为Internet为人们提供了极其丰富的信息资源,在这些海量、异构的Web信息资源中蕴含着具有巨大潜在价值的知识。但是,面对信息的汪洋大海,人们往往感到无所适从,出现了所谓的“信息过载”和“信息迷向”的现象。根据用户访问项目的历史记录以及项目之间的相关信息可以构建用户的兴趣模型,从而凭借该用户兴趣模型对繁杂的信息进行过滤,并向用户推荐其可能感兴趣的项目,这就是个性化推荐系统所做的事情。事实上,推荐系统已经成为目前解决信息过载最有效的工具之一。针对个性化推荐系统存在的用户兴趣漂移问题,本文提出了基于网络稠密度的用户兴趣漂移检测方法,并利用该方法设计了包裹(wrapper)一般推荐系统的方法,该方法能在快速检测用户兴趣漂移的同时去除噪声用户对推荐系统的影响,提高推荐系统的精确度和稳定性。并以科技论文在线推荐系统为研究背景,设计了基于网络结构的快速论文推荐算法,并把该算法应用到中国科技论文在线的实际数据上,实现了一个论文在推荐系统网站。主要工作如下: 1)提出了一种能够适用于推荐系统的基于项目相似网络结构的兴趣漂移快速检测算法。该算法根据用户已访问的项目构建相似网络,并以该网络的稠密度和连续度为依据去除噪声用户,同时依据稠密度的变化来检测兴趣漂移的发生与否和发生时刻。由于用户访问项目网络一般较小,计算量大大缩减,实现了在快速检测兴趣漂移的同时,避免了噪声用户数据对推荐系统稳定性的影响。 2)把基于用户访问项目网络稠密度的兴趣漂移检测算法应用到推荐系统,用以解决用户兴趣漂移对推荐系统性能影响的问题。为此,本文实现了基于内容和基于协同过滤两种基本的推荐算法。为验证本文兴趣漂移检测算法应用到推荐系统中的有效性,我们在MovieLens提供的用户对电影评分数据集上,引入模拟的用户兴趣漂移数据。实验结果表明,我们的兴趣漂移检测算法可以有效减少用户兴趣漂移对推荐系统带来的干扰,提高了推荐性能。 3)将推荐系统应用到教育部科技发展中心支持的科技论文共享网站的用户个性化服务项目中,完成推荐系统在中国科技论文在线网站数据上的实际应用。在该项目中,完成了用户行为记录、用户兴趣建模、和论文推荐三个模块,实现了基于论文关键词、基于论文分类和关键词、以及基于用户—论文网络结构的三种推荐方法。结果表明,三种方法能有效推荐用户感兴趣的论文。

酒店管理信息系统的设计与实现

这是一篇关于酒店管理信息系统,个性化服务,网上预定,设计与实现的论文, 主要内容为随着信息技术和网络媒体的快速发展，酒店行业如今也趋向信息化管理，为此，在信息化环境下，有效地设计与实现酒店管理信息系统，让客户更快捷地完成网上酒店预定，成为了当前酒店行业发展的关键，主要内容有： 1、通过计算机技术、数据库技术、软件架构技术，为酒店管理信息系统的设计与实现提供了技术支持。计算机技术主要包括计算机网络技术、无线网接入技术、公用电话网（PSTN）接入技术和数字数据网（DDN）接入技术。数据库技术主要为ASP和SQL Server200。软件架构技术，是以B/S模式为主，C/S模式为辅的技术。 2、通过酒店管理信息系统的需求分析，确定了系统工作流程图、系统业务流程、系统的数据分析。在系统业务流程中主要为围绕四个方面：预定阶段、接待阶段、入住阶段、结账阶段，这也是酒店网上预定功能实现的基本流程。 3、通过系统软件架构、系统网络架构、系统功能组成三部分来展示酒店管理信息系统的总体架构分析与设计。系统软件架构主要从数据层、web服务层、专用浏览器和面向服务的整个环节来完成。系统网络架构主要采用二级分布式网络架构，通过后台数据库、客房智能控制器、各楼层监控计算机、客房服务器、动力工程部计算机、前台监控计算机以及其他辅助设备来完成。系统功能组成由管理员管理、系统管理、服务管理等七大功能构成。 4、系统的详细设计与实现，主要从数据库设计、管理员管理模块、系统管理模块、企业信息模块、服务管理模块、新闻管理模块、留言管理模块进行详细的设计与实现，并通过程序操作流程和主要代码予以具体论述。同时基于基础理论而加以分析与论述，使网上预定功能的实现更加完善。最后对系统的功能和性能进行测试，总结论文以及展望。

酒店管理信息系统的设计与实现

电子商务产品个性化推荐系统的设计与实现

这是一篇关于电子商务,推荐算法,个性化服务,协同过滤,B2C的论文, 主要内容为电子商务的快速发展和信息规模的迅速增长带来了信息过载问题，海量的信息同时呈现使得用户无法获取对自己有用的信息，而一般的检索和浏览服务很难满足用户的个性化需求和偏好，推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，是目前解决信息过载问题非常有效的方法。推荐系统通过分析用户的行为来预测用户的喜好，使用户能更容易找到他们潜在需要的信息，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，推荐系统能有效的留住用户、防止用户流失、提升用户购物体验，提高电子商务网站的在线销售业绩，因此研究个性化推荐技术具有非常重要的理论和实际意义。本文从大型B2C电子商务网站实际情况出发，根据网站的业务需求及业务特点，采用推荐策略组合的方式克服了协同过滤数据极端稀疏性、新用户和冷启动等问题，降低了单纯推荐技术的弱点。在技术实现上，将Web日志挖掘和用户、商品协同过滤技术相结合的机制，设计实现了基于用户行为的个性化推荐系统，同时对一些经典的推荐算法及推荐系统常见问题进行论述并最终给出相应的解决方案。本文在设计上，充分考虑了系统的可扩展性和可维护性，便于网站后期的升级维护。在系统的开发上，采用B/S结构，使用最新的.NET Framework4.0平台，ASP.NET MVC3.0开发，结合最新的ADO.NET数据库访问技术，面向对象的编程模式，采用JSON形式提供对外接口服务，方便外部系统调用及维护。

基于.NET的健康检查个性化服务系统

这是一篇关于健康管理,个性化服务,.NET,Web服务,GDI+的论文, 主要内容为当前医学发展的一个重要方向是建立以健康保健为核心的第四医学(健康保健医学)。相应的，由以管理为中心转变为以服务为中心就成为健康管理系统的一个发展趋势。在此背景下，开发一套面向个人、家庭、企业，以健康检查服务为中心，促进服务对象与健康中心之间有效沟通的健康管理系统具有重要的实用意义，本论文的研究工作就是围绕着这一系统的研发展开的。深入探讨了基于．NET的应用系统开发过程及其相关技术，结合健康检查个性化服务系统的功能需求和业务流程，运用ASP．NET、数据库、网络通信、分布式处理等技术，设计了系统的解决方案。建立了基于．NET框架的系统N层分布式体系结构，并将系统的业务逻辑划分为Web层、业务外观层、业务规则层、数据实体层和数据访问层等五个独立的层；选择Web Service技术实现了系统间通信与数据交互；重点解决了系统的用户群组规划、个性化服务业务流程、DailyCare-ECG子系统的设计与实现、基于存储过程实现的Web数据分页功能以及系统安全性设计等关键问题。个性化服务流程各环节模块分别实现系统用户群组管理、服务设置、分配服务、健康调查问卷填写、健康评估结果及个人健康管理处方查阅、健康记录输入及记录综览等功能。DailyCare-ECG子系统实现客户端健康检查记录与系统个性化服务流程的业务整合功能；会员客户端实现心电数据管理、心电图绘制、数据上传功能；医师客户端实现会员健康数据管理、紧急咨询、心电图交互式在线标注等功能。目前健康检查个性化服务系统的功能已经初步实现。系统运行表明系统总体方案设计合理，解决问题的措施可行。

个性化推荐系统技术与应用

这是一篇关于推荐系统,用户兴趣传播,关联规则,共性群组,个性化服务的论文, 主要内容为随着互联网技术的应用普及、现代电子商务的迅猛发展,充斥在网络上的资源数量呈指数增长的趋势。海量的信息同时呈现在用户面前,从而出现了所谓的“信息爆炸”和“信息过载”现象。个性化推荐系统在这样的背景下应运而生。在过去的二十年里,个性化推荐技术得到了长足的发展,已经成为当前解决信息过载最有效的工具之一。然而就目前而言,个性化推荐技术和系统的研究还停留在初步阶段,远没有达到完善的地步,仍然存在很多问题亟待解决。本文根据推荐算法的不同,分别介绍了基于规则的推荐系统、基于内容的推荐系统、基于协同过滤的推荐系统以及混合推荐系统。在此基础上,本文简要地分析了传统的基于用户的协同过滤技术和传统的基于关联规则的推荐技术各自存在的一些缺陷,并分别提出了相关的解决方案。本文的主要研究内容如下: (1)简要回顾了推荐系统产生的背景、研究现状以及相关的几种常见推荐算法; (2)简要分析了传统的基于用户的协同过滤算法所存在数据稀疏性问题和冷启动问题,并针对该问题提出一种基于用户兴趣传播的协同过滤算法(User Interests Transmission,UIT),该算法在用户兴趣维度上面计算用户之间的相似性,同时考虑了兴趣在不同用户间的传播。在数据比较稀疏的情况下,UIT算法通过用户兴趣的传播使计算得到的用户相似性结果更加准确,在一定程度上缓解了数据高维度和稀疏性问题。 (3)针对传统的基于关联规则的推荐系统不考虑用户社会性所带来的一些问题,本文提出并设计了一个基于共性群组关联分析的个性化推荐系统。首先根据系统用户之间的兴趣行为相似性构建用户偏好关系网络;进而通过在用户偏好关系网络中进行社团挖掘,得到多个代表不同兴趣的共性群组;然后在各个共性群组中挖掘频繁项集以获得相关的共性群组规则库;最后通过匹配用户历史行为与所在共性群组规则库的频繁项集来对群组成员提供个性化推荐服务。