科技情报大数据推荐系统的设计与实现
这是一篇关于科技情报大数据,推荐系统,LDA,向量相似度,内容推荐,混合推荐的论文, 主要内容为在网络时代蓬勃发展的今天,伴随着学者们越发高涨的科研热度,科技情报数据(学术研究成果,论文、专利、项目)数量呈现出了爆炸性上升态势,导致了信息过载的问题,使得学者难以有效地在海量的科技情报数据中找到自己迫切需要的数据。同时科学研究的复杂性、多元化和融合性,使得目前企业需求项目中存在的重大研究问题需要多种不同学科之间的知识进行融合才能解决。因此,为学者推荐他们急需和感兴趣的科技情报数据,同时为企业提供需求项目发布和学者组队报名的功能具有重大价值。针对以上问题,本文对国内外相关推荐系统进行研究,设计并实现了科技情报大数据推荐系统,重点工作包括以下几个方面:(1)提出一种在基于内容推荐的算法上,混合基于社交网络的推荐和基于用户感兴趣频道的推荐的混合推荐算法。通过在Aminer、微软等数据集训练生成LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,计算科技情报数据的主题概率分布向量和用户的兴趣特征向量的L2距离,实现了基于内容的推荐。同时利用用户的关注和认领数据,构建用户社交网络实现了基于社交网络的推荐。另外为系统中的频道信息构建了频道知识图谱,搭建部署Elasticsearch集群,完成了基于用户感兴趣频道的推荐。混合推荐算法将三种方法进行分支混合和掺杂混合,实验结果表明,当推荐长度N为10时,混合推荐算法在测试数据集的准确率、召回率和F1值上都优于对比算法。(2)设计并实现了科技情报大数据推荐系统。采用Java Spring Boot等框架进行后端开发,HTML、Vue.js、Nuxt.js作为系统的前端开发技术,同时使用Python和Flask开发推荐模块接口,My SQL作为关系型数据库。系统包括首页模块、项目模块、工作台模块、个人中心模块等七大模块,主要实现了向用户智能推荐个性化学术论文和专利数据,并且为系统中的企业用户提供需求项目发布功能,同时实现了个人用户组队报名项目的功能。
科技情报大数据推荐系统的设计与实现
这是一篇关于科技情报大数据,推荐系统,LDA,向量相似度,内容推荐,混合推荐的论文, 主要内容为在网络时代蓬勃发展的今天,伴随着学者们越发高涨的科研热度,科技情报数据(学术研究成果,论文、专利、项目)数量呈现出了爆炸性上升态势,导致了信息过载的问题,使得学者难以有效地在海量的科技情报数据中找到自己迫切需要的数据。同时科学研究的复杂性、多元化和融合性,使得目前企业需求项目中存在的重大研究问题需要多种不同学科之间的知识进行融合才能解决。因此,为学者推荐他们急需和感兴趣的科技情报数据,同时为企业提供需求项目发布和学者组队报名的功能具有重大价值。针对以上问题,本文对国内外相关推荐系统进行研究,设计并实现了科技情报大数据推荐系统,重点工作包括以下几个方面:(1)提出一种在基于内容推荐的算法上,混合基于社交网络的推荐和基于用户感兴趣频道的推荐的混合推荐算法。通过在Aminer、微软等数据集训练生成LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,计算科技情报数据的主题概率分布向量和用户的兴趣特征向量的L2距离,实现了基于内容的推荐。同时利用用户的关注和认领数据,构建用户社交网络实现了基于社交网络的推荐。另外为系统中的频道信息构建了频道知识图谱,搭建部署Elasticsearch集群,完成了基于用户感兴趣频道的推荐。混合推荐算法将三种方法进行分支混合和掺杂混合,实验结果表明,当推荐长度N为10时,混合推荐算法在测试数据集的准确率、召回率和F1值上都优于对比算法。(2)设计并实现了科技情报大数据推荐系统。采用Java Spring Boot等框架进行后端开发,HTML、Vue.js、Nuxt.js作为系统的前端开发技术,同时使用Python和Flask开发推荐模块接口,My SQL作为关系型数据库。系统包括首页模块、项目模块、工作台模块、个人中心模块等七大模块,主要实现了向用户智能推荐个性化学术论文和专利数据,并且为系统中的企业用户提供需求项目发布功能,同时实现了个人用户组队报名项目的功能。
科技情报大数据推荐系统的设计与实现
这是一篇关于科技情报大数据,推荐系统,LDA,向量相似度,内容推荐,混合推荐的论文, 主要内容为在网络时代蓬勃发展的今天,伴随着学者们越发高涨的科研热度,科技情报数据(学术研究成果,论文、专利、项目)数量呈现出了爆炸性上升态势,导致了信息过载的问题,使得学者难以有效地在海量的科技情报数据中找到自己迫切需要的数据。同时科学研究的复杂性、多元化和融合性,使得目前企业需求项目中存在的重大研究问题需要多种不同学科之间的知识进行融合才能解决。因此,为学者推荐他们急需和感兴趣的科技情报数据,同时为企业提供需求项目发布和学者组队报名的功能具有重大价值。针对以上问题,本文对国内外相关推荐系统进行研究,设计并实现了科技情报大数据推荐系统,重点工作包括以下几个方面:(1)提出一种在基于内容推荐的算法上,混合基于社交网络的推荐和基于用户感兴趣频道的推荐的混合推荐算法。通过在Aminer、微软等数据集训练生成LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,计算科技情报数据的主题概率分布向量和用户的兴趣特征向量的L2距离,实现了基于内容的推荐。同时利用用户的关注和认领数据,构建用户社交网络实现了基于社交网络的推荐。另外为系统中的频道信息构建了频道知识图谱,搭建部署Elasticsearch集群,完成了基于用户感兴趣频道的推荐。混合推荐算法将三种方法进行分支混合和掺杂混合,实验结果表明,当推荐长度N为10时,混合推荐算法在测试数据集的准确率、召回率和F1值上都优于对比算法。(2)设计并实现了科技情报大数据推荐系统。采用Java Spring Boot等框架进行后端开发,HTML、Vue.js、Nuxt.js作为系统的前端开发技术,同时使用Python和Flask开发推荐模块接口,My SQL作为关系型数据库。系统包括首页模块、项目模块、工作台模块、个人中心模块等七大模块,主要实现了向用户智能推荐个性化学术论文和专利数据,并且为系统中的企业用户提供需求项目发布功能,同时实现了个人用户组队报名项目的功能。
科技情报大数据推荐系统的设计与实现
这是一篇关于科技情报大数据,推荐系统,LDA,向量相似度,内容推荐,混合推荐的论文, 主要内容为在网络时代蓬勃发展的今天,伴随着学者们越发高涨的科研热度,科技情报数据(学术研究成果,论文、专利、项目)数量呈现出了爆炸性上升态势,导致了信息过载的问题,使得学者难以有效地在海量的科技情报数据中找到自己迫切需要的数据。同时科学研究的复杂性、多元化和融合性,使得目前企业需求项目中存在的重大研究问题需要多种不同学科之间的知识进行融合才能解决。因此,为学者推荐他们急需和感兴趣的科技情报数据,同时为企业提供需求项目发布和学者组队报名的功能具有重大价值。针对以上问题,本文对国内外相关推荐系统进行研究,设计并实现了科技情报大数据推荐系统,重点工作包括以下几个方面:(1)提出一种在基于内容推荐的算法上,混合基于社交网络的推荐和基于用户感兴趣频道的推荐的混合推荐算法。通过在Aminer、微软等数据集训练生成LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,计算科技情报数据的主题概率分布向量和用户的兴趣特征向量的L2距离,实现了基于内容的推荐。同时利用用户的关注和认领数据,构建用户社交网络实现了基于社交网络的推荐。另外为系统中的频道信息构建了频道知识图谱,搭建部署Elasticsearch集群,完成了基于用户感兴趣频道的推荐。混合推荐算法将三种方法进行分支混合和掺杂混合,实验结果表明,当推荐长度N为10时,混合推荐算法在测试数据集的准确率、召回率和F1值上都优于对比算法。(2)设计并实现了科技情报大数据推荐系统。采用Java Spring Boot等框架进行后端开发,HTML、Vue.js、Nuxt.js作为系统的前端开发技术,同时使用Python和Flask开发推荐模块接口,My SQL作为关系型数据库。系统包括首页模块、项目模块、工作台模块、个人中心模块等七大模块,主要实现了向用户智能推荐个性化学术论文和专利数据,并且为系统中的企业用户提供需求项目发布功能,同时实现了个人用户组队报名项目的功能。
科技情报大数据推荐系统的设计与实现
这是一篇关于科技情报大数据,推荐系统,LDA,向量相似度,内容推荐,混合推荐的论文, 主要内容为在网络时代蓬勃发展的今天,伴随着学者们越发高涨的科研热度,科技情报数据(学术研究成果,论文、专利、项目)数量呈现出了爆炸性上升态势,导致了信息过载的问题,使得学者难以有效地在海量的科技情报数据中找到自己迫切需要的数据。同时科学研究的复杂性、多元化和融合性,使得目前企业需求项目中存在的重大研究问题需要多种不同学科之间的知识进行融合才能解决。因此,为学者推荐他们急需和感兴趣的科技情报数据,同时为企业提供需求项目发布和学者组队报名的功能具有重大价值。针对以上问题,本文对国内外相关推荐系统进行研究,设计并实现了科技情报大数据推荐系统,重点工作包括以下几个方面:(1)提出一种在基于内容推荐的算法上,混合基于社交网络的推荐和基于用户感兴趣频道的推荐的混合推荐算法。通过在Aminer、微软等数据集训练生成LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,计算科技情报数据的主题概率分布向量和用户的兴趣特征向量的L2距离,实现了基于内容的推荐。同时利用用户的关注和认领数据,构建用户社交网络实现了基于社交网络的推荐。另外为系统中的频道信息构建了频道知识图谱,搭建部署Elasticsearch集群,完成了基于用户感兴趣频道的推荐。混合推荐算法将三种方法进行分支混合和掺杂混合,实验结果表明,当推荐长度N为10时,混合推荐算法在测试数据集的准确率、召回率和F1值上都优于对比算法。(2)设计并实现了科技情报大数据推荐系统。采用Java Spring Boot等框架进行后端开发,HTML、Vue.js、Nuxt.js作为系统的前端开发技术,同时使用Python和Flask开发推荐模块接口,My SQL作为关系型数据库。系统包括首页模块、项目模块、工作台模块、个人中心模块等七大模块,主要实现了向用户智能推荐个性化学术论文和专利数据,并且为系统中的企业用户提供需求项目发布功能,同时实现了个人用户组队报名项目的功能。
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