基于内容关联的在线商品推荐系统研究与优化
这是一篇关于推荐算法,基于内容,特征提取,文本相似性,图像特征的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,信息逐渐增多,数据量呈现指数级增长,由此引发了大数据时代的到来。在这种环境下,信息过载问题随之而来,人们获取有效信息的难度也因信息过载问题的愈发凸显而急剧提升。如何解决信息过载问题也逐渐成为一个研究热点,推荐系统就是一个解决问题的有力办法。推荐系统能够根据项目信息或者用户信息,通过一定的匹配计算和相似度计算,对众多的目标用户没有接触的项目进行评分预测,通过排序、过滤,提取评分最高的Top-N项目作为推荐结果反馈给用户。在当前的推荐系统的研究领域,主要研究的推荐算法有三种:基于内容推荐算法、协同过滤推荐算法、混合推荐算法。针对在线商品而言,现有的这三种推荐算法的推荐依据基本都以各种文本内容为主,比如商品描述、评分信息、用户信息等内容,但是除了上述文本内容之外,商品信息还有其他表现形式,如商品类别属性、商品图像信息等。此外,用户对在线商品的关注点也更多地从文本描述转为视觉图像特征,因此,商品的图像等视觉效果对用户的影响也是不容小觑的。针对上述问题,本文在研究商品推荐时,将商品的内容信息分为商品文本内容、类别属性、图像特征三种,根据商品的内容分类,引入基于文本内容的推荐算法和基于类别属性的推荐算法,提出基于图像特征的推荐算法。在基于文本内容的推荐算法中,本文主要通过提取文本信息,使用TF-IDF和余弦相似度来进行商品匹配和推荐,在基于类别属性的推荐算法中,本文通过构建属性矩阵来完成属性相似度的计算过程,在基于图像特征的推荐算法中,本文提取图像SIFT特征作为图像匹配标准,改进了基于p-stable distribution的LSH算法,实现了高维度下大量图像的搜索匹配,并通过实验证明了改进的LSH算法对召回率和错误率都有一定的优化,通过匹配耗时和Hash表长度可知该算法优化了内存利用和搜索匹配效率。根据上述三种推荐算法,本文通过权重拟合策略将其进行有效融合,提出CI-LSH算法——基于内容关联的在线商品推荐算法,建立相应的推荐模型,并进行实验验证,由基于CI-LSH算法的推荐模型的平均绝对误差MAE和精确度Precision得知,本文提出的CI-LSH推荐算法提高了推荐结果的精准度和可靠性。最后本文构建出在线商品推荐系统的整体架构,对系统架构、工作流程和各个模块进行了相应的研究和阐述。本文研究不管是在理论创新还是实际应用上都有一定的意义,增加了商品推荐时的推荐依据,同时改善了现有推荐算法的推荐效率和推荐准确性。
基于内容关联的在线商品推荐系统研究与优化
这是一篇关于推荐算法,基于内容,特征提取,文本相似性,图像特征的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,信息逐渐增多,数据量呈现指数级增长,由此引发了大数据时代的到来。在这种环境下,信息过载问题随之而来,人们获取有效信息的难度也因信息过载问题的愈发凸显而急剧提升。如何解决信息过载问题也逐渐成为一个研究热点,推荐系统就是一个解决问题的有力办法。推荐系统能够根据项目信息或者用户信息,通过一定的匹配计算和相似度计算,对众多的目标用户没有接触的项目进行评分预测,通过排序、过滤,提取评分最高的Top-N项目作为推荐结果反馈给用户。在当前的推荐系统的研究领域,主要研究的推荐算法有三种:基于内容推荐算法、协同过滤推荐算法、混合推荐算法。针对在线商品而言,现有的这三种推荐算法的推荐依据基本都以各种文本内容为主,比如商品描述、评分信息、用户信息等内容,但是除了上述文本内容之外,商品信息还有其他表现形式,如商品类别属性、商品图像信息等。此外,用户对在线商品的关注点也更多地从文本描述转为视觉图像特征,因此,商品的图像等视觉效果对用户的影响也是不容小觑的。针对上述问题,本文在研究商品推荐时,将商品的内容信息分为商品文本内容、类别属性、图像特征三种,根据商品的内容分类,引入基于文本内容的推荐算法和基于类别属性的推荐算法,提出基于图像特征的推荐算法。在基于文本内容的推荐算法中,本文主要通过提取文本信息,使用TF-IDF和余弦相似度来进行商品匹配和推荐,在基于类别属性的推荐算法中,本文通过构建属性矩阵来完成属性相似度的计算过程,在基于图像特征的推荐算法中,本文提取图像SIFT特征作为图像匹配标准,改进了基于p-stable distribution的LSH算法,实现了高维度下大量图像的搜索匹配,并通过实验证明了改进的LSH算法对召回率和错误率都有一定的优化,通过匹配耗时和Hash表长度可知该算法优化了内存利用和搜索匹配效率。根据上述三种推荐算法,本文通过权重拟合策略将其进行有效融合,提出CI-LSH算法——基于内容关联的在线商品推荐算法,建立相应的推荐模型,并进行实验验证,由基于CI-LSH算法的推荐模型的平均绝对误差MAE和精确度Precision得知,本文提出的CI-LSH推荐算法提高了推荐结果的精准度和可靠性。最后本文构建出在线商品推荐系统的整体架构,对系统架构、工作流程和各个模块进行了相应的研究和阐述。本文研究不管是在理论创新还是实际应用上都有一定的意义,增加了商品推荐时的推荐依据,同时改善了现有推荐算法的推荐效率和推荐准确性。
输电线路智能巡视系统的设计与实现
这是一篇关于输电线路设备缺陷,图像特征,目标检测,深度学习的论文, 主要内容为随着国民经济的发展和人民生活水平的不断提高,电网投资规模不断扩大,网络结构越来越复杂,输电线路里程迅速增长。输电线路的可靠运行,直接影响到电力企业的生产安全和社会效益,影响着电网的稳定性。因此,为保障电网的安全稳定运行,输电线路的巡视工作非常重要。目前,国内主要采用的传统的人工巡视方式存在效率低、局限性大、工作人员生命安全无保障等问题,现有巡视系统智能化水平较低。本文深入分析输电线路巡视工作业务需求,基于深度学习的目标检测技术,设计并搭建了一套能够自动识别输电线路设备缺陷并自动预警的智能巡视系统。本文的主要研究工作如下:(1)通过研究分析输电线路巡视工作的业务流程,调研现有输电线路巡视手段及图像识别技术实现原理,确定系统实现方案;梳理输电线路设备缺陷定义及分类,筛选出适合使用目标检测技术进行识别的缺陷类别。(2)按照输电线路设备缺陷类型收集设备缺陷图像,构建输电线路设备典型缺陷数据集,运用基于深度学习的目标检测算法框架进行训练,构造了用于识别输电线路设备典型缺陷的算法模型。(3)根据输电线路巡视业务流程,基于Python、Java EE、HTML5等主流技术,设计并搭建了一套采用B/S架构的能够自动识别出输电线路设备缺陷并自动告警的输电线路智能巡视系统。本文设计的基于深度学习目标检测技术的输电线路智能巡视系统具有可扩展、算法配置灵活、操作简单、处理速度快、准确率高等特点,可以大大地提升输电线路的维护和检修的效率,具有较高的实用价值及广泛的应用前景。
面向智能交通的视频图像检索系统设计与实现
这是一篇关于智能交通,图像特征,图像检索,特征融合的论文, 主要内容为目前,国家大力发展智能交通领域的应用创新,将信息化技术手段应用到交通监测检索等过程中。本课题主要设计、实现了面向智能交通的视频图像检索系统。所做主要工作如下:首先,按照实际的业务角色对本系统的角色权限进行分析,然后完成功能性需求和非功能性需求的分析。对视频监控管理功能、设备资源管理功能、视频图像处理功能、视频图像检索及应用功能、系统管理功能的用例和性能指标进行确定。其次,使用欧氏距离法完成视频关键帧的提取,然后将相关的图像处理与特征提取算法嵌入到系统模块中实现相关功能。采用颜色矩的方式对颜色特征进行提取,根据不同位置表现出的不同灰度相关性特点,提取环境因素并计算概率,将其作为特征点进行归纳,同时对检索匹配过程中使用的相关策略和相似度度量方法进行设计。最后,通过构建车辆特征数据库和视频媒体数据库,借助Spring MVC框架和Hibernate框架开发技术、数据库技术和UML建模工具对视频监控管理模块、设备资源管理模块、视频图像处理模块、视频图像检索及应用模块进行实现,对各个模块的类图、顺序图以及方法进行描述。同时,将视图图像特征提取和检索算法嵌入到系统模块内。参照系统的性能指标和功能用例,完成测试用例的设计和测试结果的分析工作,并根据测试结果,对系统的可用性进行验证,确保图像检索的准确率和正常使用需求。通过面向智能交通的视频图像检索系统的建设,管理人员能够对车辆数据进行智能化检索和统计,能够将检索结果用于交通流统计、安全事故判责等领域,取得了很好的效果。
融合知识图谱和增强特征的推荐方法研究
这是一篇关于协同信息,知识图谱,图像特征,推荐系统,注意力机制的论文, 主要内容为随着互联网技术的日益发展,互联网中的数据飞速增长,人类也受信息过载问题的困扰,所以研究人员提出了推荐系统,为用户进行个性化推荐,减少信息过载对用户的影响。传统的推荐系统存在推荐精度不高的问题,研究人员提出使用一些额外信息作为辅助信息进行推荐,知识图谱中蕴含了实体之间的丰富语义信息,将其应用到推荐系统,可以有效提高推荐准确率。针对现有基于知识图谱的推荐算法存在的问题,本文旨在设计准确率更高的推荐算法,提升用户体验感。本文的研究内容如下:(1)具有相似偏好的用户喜欢的物品也会相似,利用这些物品的信息,可以捕获用户的潜在偏好,但是现有大多基于知识图谱的推荐模型忽略了这一点。针对上述问题,本文提出了一种基于高阶协同信息和重要特征挖掘的推荐模型。该模型通过用户和物品的历史交互数据,提取一阶协同信息和高阶协同信息,并利用注意力机制挖掘重要特征。使用用户-物品二部图中用户的一阶邻居和三阶邻居,物品的二阶邻居,与知识图谱中的实体对应,在知识图谱中执行传播操作提取知识图谱信息,扩展用户偏好。最后将两种信息融合,得到用户和物品的最终表示进行预测。通过在两个真实数据集上的实验结果表明,推荐准确率有所提升。(2)上述方法从知识图谱和交互数据中提取用户和物品的特征,提升了推荐准确率。但是这些特征都局限于文本特征,没有考虑到其他类型的特征。针对这一问题,本文提出了一种基于图像特征的双通道注意力机制推荐模型。该模型考虑到物品图像中的丰富信息,采用VGG19提取与物品相关的图像特征,使用一种双通道注意力机制为用户历史行为图像分配权重,有差别地聚合用户历史行为图像。采用异构传播策略,在用户-物品二部图和知识图谱中迭代传播,显式编码协同信息和知识图谱信息。同时在聚合知识图谱中邻域信息时,使用注意力机制根据头实体和关系的不同,为尾实体分配不同的权重,更好地提取知识图谱中的语义信息。根据用户历史点击物品与当前任务的相关性,为其分配权重,动态聚合用户的历史交互信息。最后融合几种信息,进行推荐。通过多组实验证明,该方法可以有效提升推荐准确率。
输电线路智能巡视系统的设计与实现
这是一篇关于输电线路设备缺陷,图像特征,目标检测,深度学习的论文, 主要内容为随着国民经济的发展和人民生活水平的不断提高,电网投资规模不断扩大,网络结构越来越复杂,输电线路里程迅速增长。输电线路的可靠运行,直接影响到电力企业的生产安全和社会效益,影响着电网的稳定性。因此,为保障电网的安全稳定运行,输电线路的巡视工作非常重要。目前,国内主要采用的传统的人工巡视方式存在效率低、局限性大、工作人员生命安全无保障等问题,现有巡视系统智能化水平较低。本文深入分析输电线路巡视工作业务需求,基于深度学习的目标检测技术,设计并搭建了一套能够自动识别输电线路设备缺陷并自动预警的智能巡视系统。本文的主要研究工作如下:(1)通过研究分析输电线路巡视工作的业务流程,调研现有输电线路巡视手段及图像识别技术实现原理,确定系统实现方案;梳理输电线路设备缺陷定义及分类,筛选出适合使用目标检测技术进行识别的缺陷类别。(2)按照输电线路设备缺陷类型收集设备缺陷图像,构建输电线路设备典型缺陷数据集,运用基于深度学习的目标检测算法框架进行训练,构造了用于识别输电线路设备典型缺陷的算法模型。(3)根据输电线路巡视业务流程,基于Python、Java EE、HTML5等主流技术,设计并搭建了一套采用B/S架构的能够自动识别出输电线路设备缺陷并自动告警的输电线路智能巡视系统。本文设计的基于深度学习目标检测技术的输电线路智能巡视系统具有可扩展、算法配置灵活、操作简单、处理速度快、准确率高等特点,可以大大地提升输电线路的维护和检修的效率,具有较高的实用价值及广泛的应用前景。
面向智能交通的视频图像检索系统设计与实现
这是一篇关于智能交通,图像特征,图像检索,特征融合的论文, 主要内容为目前,国家大力发展智能交通领域的应用创新,将信息化技术手段应用到交通监测检索等过程中。本课题主要设计、实现了面向智能交通的视频图像检索系统。所做主要工作如下:首先,按照实际的业务角色对本系统的角色权限进行分析,然后完成功能性需求和非功能性需求的分析。对视频监控管理功能、设备资源管理功能、视频图像处理功能、视频图像检索及应用功能、系统管理功能的用例和性能指标进行确定。其次,使用欧氏距离法完成视频关键帧的提取,然后将相关的图像处理与特征提取算法嵌入到系统模块中实现相关功能。采用颜色矩的方式对颜色特征进行提取,根据不同位置表现出的不同灰度相关性特点,提取环境因素并计算概率,将其作为特征点进行归纳,同时对检索匹配过程中使用的相关策略和相似度度量方法进行设计。最后,通过构建车辆特征数据库和视频媒体数据库,借助Spring MVC框架和Hibernate框架开发技术、数据库技术和UML建模工具对视频监控管理模块、设备资源管理模块、视频图像处理模块、视频图像检索及应用模块进行实现,对各个模块的类图、顺序图以及方法进行描述。同时,将视图图像特征提取和检索算法嵌入到系统模块内。参照系统的性能指标和功能用例,完成测试用例的设计和测试结果的分析工作,并根据测试结果,对系统的可用性进行验证,确保图像检索的准确率和正常使用需求。通过面向智能交通的视频图像检索系统的建设,管理人员能够对车辆数据进行智能化检索和统计,能够将检索结果用于交通流统计、安全事故判责等领域,取得了很好的效果。
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