8篇关于兴趣建模的计算机毕业论文

今天分享的是关于兴趣建模的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到兴趣建模等主题,本文能够帮助到你

基于热传导和LDA的推荐系统的研究和实现

这是一篇关于推荐系统,热传导,兴趣建模,兴趣扩展,混合推荐的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,大数据逐渐渗透到了各行各业,如何从海量的数据中检索出有用的信息,一直以来都是人们研究的重要课题。最初的信息检索技术,要求人们输入关键字,然后返回相关的信息,不过并不能满足人们对于结果的个性化需求。在此背景之下,推荐系统应运而生,它能够利用用户的潜在喜好,推荐相关的信息。推荐系统自开始到现在,已经产生了大量相关应用和研究工作。经典的推荐算法有基于内容的推荐、基于关联规则的推荐、基于协同过滤的推荐等,可是随着进一步的发展,这些算法越来越不能满足个性化的推荐的需求,因为大部分算法并没有考虑推荐的上下文信息。现有的推荐算法往往根据用户过去的喜好,并计算用户或者物品的相似性进行推荐,往往存在数据稀疏和冷启动的问题,而且推荐结果的多样性无法得到保证。为此,本文研究了最新的热传导算法,结合用户的兴趣对其做了改进,然后对用户的兴趣进行了建模,并提出一种兴趣扩展的方法,最后为了达到更高推荐性能的要求,提出了混合推荐的策略。首先,论文分析了推荐系统中二部图的相关性质,对影响用户决策的行为因素进行了研究,在考虑用户的“活跃性”和用户兴趣的基础之上,对传统的基于二部图的热传导算法进行了改进,在两大公测数据集上的实验表明,改进后的算法能够得到比原先算法更高的准确率和更加丰富的结果。其次,结合传统的基于概率主题模型的推荐算法,对用户的兴趣进行建模,可是兴趣存在易变性,用现有的算法来得到的用户的兴趣,只能得到用户当前的兴趣分布,或者得到相似的人的兴趣,不能预测和挖掘用户新的兴趣,所以推荐的结果也仅仅局限在用户已知或者相似的结果,这就是推荐系统中的“过拟合”现象,针对这一问题,本文提出了一种基于随机游走的兴趣扩展算法,实验表明兴趣扩展后的算法,更能把握用户当前的兴趣。最后,推荐领域中几种混合的算法往往能够克服相互的不足,因此提出了基于位置和基于得分的两种线性混合的算法和一种基于人工神经网络混合的算法,对用户的评分进行预测。

文物知识图谱构建与检索关键技术研究与实现

这是一篇关于文物本体,知识图谱,语义检索,兴趣建模,个性化排序的论文, 主要内容为文物中蕴含了大量的历史、艺术和文化等设计知识,是文化创意产业的一个重要灵感来源。目前的文物数字化工作已经取得了一定的进展,但主要局限于文物基本信息存储以及数量统计等,用于宣传和展览文物为主。对于创意设计领域而言,还没有一个可供设计师使用的文创设计辅助平台,而且传统的文物信息检索能力也很差。因此,本文研究了基于本体的文物知识图谱构建方法,以及基于知识图谱的个性化语义检索模型,并开发了文物知识图谱集成平台,从而帮助设计师更好地进行创意设计。本文具体的研究成果如下:一、文物知识图谱构建技术。本文首先对创意设计的文物知识特征进行了分析;接着针对文物领域的特点,在七步法和骨架法的基础上进行改进,提出了文物本体构建方法;然后利用该方法完成了文物本体的构建;最后基于构建好的文物本体,完成了文物知识图谱的构建。二、面向创意设计的个性化语义检索框架。本文首先研究了基于知识图谱的语义检索模型和基于设计师偏好的兴趣模型构建,接着提出了面向创意设计的个性化排序算法,最后综合这三个模型,提出了面向创意设计的个性化语义检索框架,使系统能够在语义层面理解设计师的检索意图,又能够针对不同的设计师提供个性化的检索服务,同时还能在创意设计层面,激发设计师的创作灵感,增强设计师的用户体验。三、文物知识图谱集成平台构建。基于上述的研究成果,本文设计并实现了文物知识图谱集成平台。平台分为两部分,一是前台展示系统,供设计师进行检索和浏览文物使用;二是后台管理系统,供文博专家进行文物知识的管理。整个系统采用B/S架构,使用开源服务端框架SSI进行开发,界面清爽,简单易用。

基于时序拓扑结构特征的会话推荐系统设计与实现

这是一篇关于会话推荐算法,图神经网络,兴趣建模,注意力机制的论文, 主要内容为基于会话的推荐系统是一种新兴的推荐系统范式,其主要作用是利用用户浏览网页留下的会话访问记录预测用户未来的操作行为,进而为用户推荐相应物品,提升用户使用体验。基于会话的推荐算法可以在应用系统无法获取到用户信息的限制条件下完成对用户兴趣的建模,这种方式对用户的隐私保护较为友好,因此受到了广泛的关注与研究。通过对现有会话推荐算法的设计思路与建模机制进行深入分析后,发现这些方法存在如下几个不足:第一,现有算法存在对会话序列中物品转移模式信息利用不充分,难以有效挖掘物品间潜在关联关系的问题,这容易导致推荐算法的准确性受到影响。第二,现有算法聚焦于建模会话序列本身信息,忽视了全局层面物品的静态特征及物品间的关联性,制约了物品的向量表达的充分性,进而影响了推荐的性能。本文针对上述提到的问题,提出了相应的解决方案,主要工作内容如下:(1)提出一种基于物品潜在依赖的图神经网络会话推荐算法,将用户的浏览会话序列建模成一张会话网络图,采用最短路径算法填充图的邻接矩阵补充物品间的高阶转移模式信息,并将其输入到图神经网络中学习物品间的潜在关联关系。在三个公开的真实场景数据集上进行了实验评测,整体性能平均提升了1.5%的准确率,实验结果表明该方案能有效缓解因会话图的稀疏性对算法性能带来的影响。(2)针对当前会话推荐算法采用随机初始化生成物品向量的方式容易导致模型启动慢、缺乏全局特征的问题,设计了一种物品全局特征提取模块,从全局角度学习物品的静态属性特征,在提升物品表达充分性的同时建模物品间的关联关系,并据此设计了一种基于物品相关性的会话推荐算法,在预测阶段依据会话中物品的相关性集合召回与该会话有关的物品作为推荐候选集,提高算法的性能。实验结果显示,所提算法进一步提升了0.85%的平均准确率,表明了所提算法的有效性。基于上述工作内容,本文设计了一个基于会话推荐算法的遥感影像智能推荐系统,将所设计的会话算法应用在遥感影像数据推送任务中。经过仿真测试,结果表明其运行稳定,能在一定程度上完善现有遥感影像数据分发机制中存在的部分问题,提升遥感影像数据的利用率。

用户兴趣自适应的个性化推荐系统的设计与实现

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,兴趣建模,分词,k-means算法的论文, 主要内容为推荐系统被广泛应用于电子商务中,旨在为用户提供推荐列表帮助他们定位喜欢的物品。本个性化推荐系统为比购网站所设计,为反映每个用户兴趣的动态变化,利用隐、显式混合反馈方式对用户兴趣建模；设计了基于用户和聚类的混合协同过滤算法的方案,以满足为用户提供潜在感兴趣的未知商品信息的要求。本系统的主要功能模块包括：数据预处理、用户兴趣建模、数据挖掘、产生推荐以及客户端代理模块。本人全程参与了前四个主要模块的设计与实现工作。具体的工作可概括为： (1)参与了本系统的需求分析。 (2)具体设计和实现了相关核心模块：数据预处理模块的设计与实现,主要负责对日志数据进行清洗、过滤和分词,确定关键商品词及其对应发生时间、浏览持续时间。本人采用CNZZ (Chinese Network Zhan Zhang,中国互联网站长)工具来完成一部分日志预处理工作,并将中科院开源的分词器ICTCLAS (Institute of Computing Technology Chinese Lexical Analysis System,计算所汉语词法分析系统)合并到系统中。兴趣建模模块的设计与实现,包括用户兴趣初始建模和自适应更新用户兴趣模型。模型的更新对于长、短期兴趣采取不同的方法：短期兴趣使用简单的时间窗口机制,长期兴趣使用基于时间遗忘策略。数据挖掘模块的设计与实现,使用k-means算法完成相似用户聚类。产生推荐模块的设计与实现,完成邻居圈定,并以前N方式推荐商品。 (3)完成了系统的测试工作。本文最后设计了一个实验,利用20个用户注册使用15天的数据进行分析,以MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)为评价指标测试推荐性能。实验结果表明,由于数据集有限且稀疏,根据邻居集大小的不同,推荐误差范围在0.861和0.958之间。本文实现的系统能够不仅推荐了与用户浏览商品相关的商品,还推荐了用户潜在感兴趣和需要的商品。

文物知识图谱构建与检索关键技术研究与实现

融合知识图谱的多层兴趣建模及其在推荐系统中的应用

这是一篇关于知识图谱,用户属性,兴趣建模,向量表征,自适应权重,电影推荐系统的论文, 主要内容为科技的飞速发展伴随着数据量的爆炸式增长,“信息过载”成为人们亟待解决的问题之一。个性化推荐系统作为目前广泛使用的信息过滤手段,主动为用户推荐感兴趣的内容,大大缩减了决策时间成本,使人们获得丰富多样的信息服务。知识图谱作为一种多源异构信息,可为推荐算法提供丰富的先验知识,细粒度表征用户或项目之间的语义关联,有效解决数据稀疏性问题,提高推荐系统的性能。然而现今的大多模型主要依靠历史交互无法挖掘到用户的深层兴趣,且新用户的冷启动问题始终是阻碍推荐系统发展的一大难题。针对上述问题本文提出一种改进的用户兴趣模型,并以该模型为算法支撑设计开发了电影推荐系统。具体研究内容如下所示:(1)本文提出融合知识图谱和用户属性的多层兴趣模型(MIKU)。该模型首先以用户的历史交互项目为知识图谱的头实体构建浅层兴趣,结合知识图谱中关系路径链接到历史项目的相关实体挖掘用户深层兴趣;其次考虑到用户兴趣的多样性,针对不同层次的兴趣分别采用自适应加权机制,学习用户对不同行为及兴趣点的偏好权重。在细粒度刻画物品特征的同时,更全面完备地表征用户兴趣,并且结合了用户的属性特征有效解决了冷启动问题。通过在公开的电影数据集验证,结果表明MIKU模型同诸多基准模型相比,在推荐结果的准确率上提高了1.93%～5.59%、召回率上提升了2.95%～4.7%。(2)为证实所提算法的可行性,本文利用豆瓣网站爬取并处理真实数据信息,根据相关技术构建完整的豆瓣电影知识图谱,同时设计和实现了一个基于知识图谱的电影推荐系统。首先以用户体验为原则进行系统需求分析,从数据获取、知识图谱构建和电影推荐系统实现三个模块对整体框架进行设计,并对各模块设计方法进行详细解析。系统具体实现采用Python语言,利用爬虫技术和PyQt5集成库完成基于知识图谱的电影推荐系统开发,同时结合Neo4j图数据库将知识存储并可视化展示。通过对系统进行详细的功能测试和界面优化,在保证用户需求的同时,可利用知识图谱为推荐列表提供一定的可解释性,保证系统的可行性。

基于网络热点的个性化情报推荐系统设计与实现

这是一篇关于情报推荐,网络热点,协同过滤,兴趣建模的论文, 主要内容为互联网的日益发展使我们处于信息过载的时代,如何从这些海量信息中获取用户最关注和最感兴趣的信息已经逐渐成为一个急需解决的问题。搜索引擎的出现解决了用户获取所需信息的需求,但是若用户无法描述所需信息的关键词,就不能进行检索,因此需要一个更智能的系统来满足这些需求,在此背景下,推荐系统应运而生。已有的推荐系统并没有考虑到在情报领域应用的特殊性,比如,信息热度、实时性问题,最终导致了对情报信息推荐的效果不佳,为此,本文提出了一种基于网络热点的个性化情报推荐技术,该技术在推荐内容时会优先推荐互联网上的热点情报信息。另外,为了进一步提高推荐系统的推荐准确率,设计出了一种新的基于用户单一兴趣主题的协同过滤算法,同时对推荐系统中的用户兴趣进行建模,随着时间的推移用户兴趣可能发生变化,因此为确保用户当前的兴趣偏好与兴趣模型描述的兴趣一致,本文通过艾宾浩斯遗忘规律周期性地更新兴趣模型。通过以上研究和系统功能需求分析,本文设计出了基于网络热点的个性化情报推荐系统的总体架构及其功能模块,对各个模块进行了详细设计和编码实现,并对系统中使用的核心技术进行了详细的说明。最后对该系统进行了测试和实验,在实验结果分析的基础上,提出需要进一步完善和改进的方面。