承德地区大豆销售系统的设计与实现
这是一篇关于大豆,知识表示学习,推荐功能,时间维度,关系属性,实体邻域的论文, 主要内容为为改善承德地区大豆销售的范围较小及方式单一等问题,本文以承德地区大豆销售为研究对象,开发一套大豆销售系统,为帮助用户快速准确地获取到自己的预想品种,系统中须有推荐功能。由于大多推荐技术都以用户历史行为数据作为研究核心,而忽略了对产品自身语义信息的研究,因此系统将知识表示学习技术引入到系统推荐功能中。虽然Trans E模型在知识图谱的补全工作上已有良好的表现,但大豆品种较多,关系属性重叠交叉,而Trans E模型在处理复杂关系上表现欠佳,因此本文在此基础上,提出一种基于时间维度和关系属性的知识表示学习模型,又因大豆知识图谱中存在罕见实体,且Trans E模型不能很好地对其处理及分类,所以又以此为基础提出一种基于实体邻域的知识表示学习模型。将这两种模型运用到推荐功能中,先利用模型丰富大豆产品信息,再结合基于关键词的推荐技术,最终实现系统的推荐功能。本文主要工作如下:(1)提出一种基于时间维度和关系属性的知识表示学习模型,即TransRUW模型。在Trans E模型基础上,引入关系矩阵投影思想,在关系空间中,利用映射矩阵对库里每一个三元组(h,r,t)的头实体与尾实体进行投影,能够让lhr+lr≈ltr;由于相似度较高的不同实体之间会出现不易被识别的问题,所以在模型中添加一个时间维度(w);为了提高模型处理复杂关系时的能力,在模型中添加关系的属性特征(u),并把属性知识进行嵌入。(2)提出一种基于实体邻域的知识表示学习模型,即TransUX模型。在Trans E模型的基础上,引入超平面投影的思想,将头实体h和尾实体t映射到特定关系r的平面;由于罕见实体会有不易学习表示以及分类处理的问题,所以模型中为实体添加了邻域信息,可以对不同实体周围的实体邻域来进行学习,并通过权重w进行调节。(3)以承德地区大豆销售为研究对象,开发一套大豆销售系统。系统能够完成相关大豆产品推荐、特价区大豆产品查询、购物车管理、订单管理、顾客留言等功能。其中,相关大豆产品推荐功能是利用TransRUW模型和TransUX模型来丰富大豆产品信息,再结合基于关键词的推荐技术,得出与用户输入的大豆信息相关联的其他大豆信息,实现推荐功能。本文主要创新点如下:(1)提出一种基于时间维度和关系属性的知识表示学习模型。该模型在Trans E模型的基础上引入了关系矩阵投影的思想、添加了时间维度、加入了关系属性。(2)提出一种基于实体邻域的知识表示学习模型。该模型在Trans E模型的基础上引入了超平面投影的思想、加入了实体邻域信息。(3)以承德地区大豆销售为研究对象,开发一套大豆销售系统。由于目前没有销售系统是只针对承德地区种植的大豆品种的销售的,因此本文在研究对象上具有创新性。通过对模型以及系统各项测试的结果得出以下结论:TransRUW模型相对于Trans E模型在处理复杂关系上的表现更优,以在FB15K测试集的各类关系实验结果为例,针对正确实体排在前10名的概率的评价指标,TransRUW模型相对于Trans E模型的效果提升均超过了25%;TransUX模型相对于Trans E模型在处理分类问题上的表现更优,以在WN11和FB15K两个测试集的分类实验结果为例,针对三元组预测的准确率的评价指标,TransUX模型相对于Trans E模型的效果提升分别为12.3%、14.6%;在系统推荐功能中,对比经过TransRUW与TransUX模型补全和经过Trans E模型补全的大豆产品信息的推荐效果,发现经过改进的模型补全的推荐信息以及产品属性信息的数量更多,内容更全面,推荐效果更好。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
承德地区大豆销售系统的设计与实现
这是一篇关于大豆,知识表示学习,推荐功能,时间维度,关系属性,实体邻域的论文, 主要内容为为改善承德地区大豆销售的范围较小及方式单一等问题,本文以承德地区大豆销售为研究对象,开发一套大豆销售系统,为帮助用户快速准确地获取到自己的预想品种,系统中须有推荐功能。由于大多推荐技术都以用户历史行为数据作为研究核心,而忽略了对产品自身语义信息的研究,因此系统将知识表示学习技术引入到系统推荐功能中。虽然Trans E模型在知识图谱的补全工作上已有良好的表现,但大豆品种较多,关系属性重叠交叉,而Trans E模型在处理复杂关系上表现欠佳,因此本文在此基础上,提出一种基于时间维度和关系属性的知识表示学习模型,又因大豆知识图谱中存在罕见实体,且Trans E模型不能很好地对其处理及分类,所以又以此为基础提出一种基于实体邻域的知识表示学习模型。将这两种模型运用到推荐功能中,先利用模型丰富大豆产品信息,再结合基于关键词的推荐技术,最终实现系统的推荐功能。本文主要工作如下:(1)提出一种基于时间维度和关系属性的知识表示学习模型,即TransRUW模型。在Trans E模型基础上,引入关系矩阵投影思想,在关系空间中,利用映射矩阵对库里每一个三元组(h,r,t)的头实体与尾实体进行投影,能够让lhr+lr≈ltr;由于相似度较高的不同实体之间会出现不易被识别的问题,所以在模型中添加一个时间维度(w);为了提高模型处理复杂关系时的能力,在模型中添加关系的属性特征(u),并把属性知识进行嵌入。(2)提出一种基于实体邻域的知识表示学习模型,即TransUX模型。在Trans E模型的基础上,引入超平面投影的思想,将头实体h和尾实体t映射到特定关系r的平面;由于罕见实体会有不易学习表示以及分类处理的问题,所以模型中为实体添加了邻域信息,可以对不同实体周围的实体邻域来进行学习,并通过权重w进行调节。(3)以承德地区大豆销售为研究对象,开发一套大豆销售系统。系统能够完成相关大豆产品推荐、特价区大豆产品查询、购物车管理、订单管理、顾客留言等功能。其中,相关大豆产品推荐功能是利用TransRUW模型和TransUX模型来丰富大豆产品信息,再结合基于关键词的推荐技术,得出与用户输入的大豆信息相关联的其他大豆信息,实现推荐功能。本文主要创新点如下:(1)提出一种基于时间维度和关系属性的知识表示学习模型。该模型在Trans E模型的基础上引入了关系矩阵投影的思想、添加了时间维度、加入了关系属性。(2)提出一种基于实体邻域的知识表示学习模型。该模型在Trans E模型的基础上引入了超平面投影的思想、加入了实体邻域信息。(3)以承德地区大豆销售为研究对象,开发一套大豆销售系统。由于目前没有销售系统是只针对承德地区种植的大豆品种的销售的,因此本文在研究对象上具有创新性。通过对模型以及系统各项测试的结果得出以下结论:TransRUW模型相对于Trans E模型在处理复杂关系上的表现更优,以在FB15K测试集的各类关系实验结果为例,针对正确实体排在前10名的概率的评价指标,TransRUW模型相对于Trans E模型的效果提升均超过了25%;TransUX模型相对于Trans E模型在处理分类问题上的表现更优,以在WN11和FB15K两个测试集的分类实验结果为例,针对三元组预测的准确率的评价指标,TransUX模型相对于Trans E模型的效果提升分别为12.3%、14.6%;在系统推荐功能中,对比经过TransRUW与TransUX模型补全和经过Trans E模型补全的大豆产品信息的推荐效果,发现经过改进的模型补全的推荐信息以及产品属性信息的数量更多,内容更全面,推荐效果更好。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
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