基于混合过滤的推荐系统开发研究
这是一篇关于混合过滤,相似性,J2EE的论文, 主要内容为随着全球信息化进程的推进以及互联网的普及，Internet逐渐成为人们获取新信息的主要途径，互联网上的资源逐渐呈现爆炸式增长趋势，用户提取有价值的信息比较困难，一些不被关注的用户信息很容易成为孤岛信息， 目前，在电子商务中使用的推荐系统大多数存在推荐效果差、效率偏低、智能度不高的情况，已经不能满足现代个性化的需要，而个性化推荐系统能够有效地解决这些问题。本文详细介绍了个性化推荐的相关理论，阐述了基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法、数据挖掘方法和混合推荐方法。文章通过结合基于内容的推荐方法和协同过滤推荐方法的优缺点，采用了两种推荐技术混合的推荐方法。在混合过滤推荐技术的研究中，总结了稀疏性、冷启动等问题的解决办法，改进现有经典混合过滤改进算法的不足，提出了改进的算法和模型。 本文设计实现一个基于混合过滤方法的电子商务推荐系统，该系统采用B/S三层体系结构模式和J2EE架构技术进行整体架构。文章详细介绍了J2EE框架、J2EE组件以及MVC设计模式的技术特点，分析了J2EE中三种开源的框架整合技术SSH和集成SSH框架的系统实现过程；对J2EE常用概念进行了介绍，并给出了搭建J2EE开发环境的方法步骤。 本文涉及的系统是基于多模型的推荐系统引擎模型，它能够提供个性化推荐、新项目推荐、热门推荐等多方面的推荐，文章详细介绍了推荐系统的设计过程，给出了核心算法设计，并得出了结论。
基于混合过滤的推荐算法研究及其应用
这是一篇关于混合过滤,深度学习,协同过滤,特征提取的论文, 主要内容为在信息技术发展给社会带来便利的同时,“信息过载”成为了人们获取信息的负担,推荐系统以其特点成为现阶段解决信息过载问题的重要手段之一。特别是电商的飞速发展,更是推进了推荐算法的迅猛发展。传统的、单一的推荐算法往往存在着冷启动、数据稀疏性、拓展性等问题,而现阶段的混合推荐方式能够有效的避免单一算法带来的一些弊端,本文通过提出一种混合推荐算法实现可以有效的从用户的兴趣特点出发,实现对用户多样性和个性化两个方面的不同推荐诉求。深度学习的发展使得推荐算法迎来了新的挑战,特别在预测用户商品的评分方面,本文引入一种基于深度学习的隐因子模型设计,通过层叠降噪自动编码器模型进行训练,改进矩阵分解的训练办法,提升了整体预测训练的速度与准确度;为实现推荐结果的多样性和个性化兼具考虑,本文改进了混合过滤的相关思路,引入向量空间模型,实现对用户商品的特征向量描述,最终通过线性融合的方式实现整体的混合推荐。本文通过仿真实验,从准确度和多样性方面证明了本文所述模型方法的优越性;另一方面,通过对推荐系统的功能测试,本文提出的混合推荐算法能够同时满足个性化与多样性的需求特征,高效准确的为用户提供推荐。
基于混合协同过滤的高校选课推荐方法研究
这是一篇关于选修课程,推荐系统,混合过滤,兴趣特征,相似性的论文, 主要内容为随着高校的学生选修课程应用于互联网选修,互联网逐渐成为学生获取信息的主要途径。如何从众多选修课程中,快速搜索与本人兴趣一致的选修课程,是推荐系统应用的重要研究方向。基于网络平台查询课程信息,学生提取有价值的课程信息比较困难,大多数学生选修课程比较盲目,使某些课程因排序或学生自身了解程度不够的情况下变为无人选修课程。目前,高校选修课程的推荐系统多数存在无推荐功能、推荐质量差、响应时间较长、智能推荐度较低等情况,不能满足学生兴趣与智能的需要。而利用学生对选修课程的评价、学生个体的兴趣智能等特点建立的推荐系统能够有效地解决这些问题。 本文首先介绍高校选修课程的现状与高校选修课程的培养目标,确定高校选修课程应建立以职业规划与工作过程的培养目标,强调以职业岗位所需的实际能力来开设选修课程,将选修课程知识与具体职业实践相对应。了解高校生的兴趣特点与智能倾向,分析高校学生的兴趣特点与选修课程的特征,获取相似性特征来完成课程的推荐。阐述了基于内容的高校课程推荐方法、协同过滤推荐方法。文章总结高校课程的内容推荐方法和学生之间对高校课程评价协同过滤的推荐方法的优缺点,根据学生兴趣特征与选修课程特征设计推荐系统的核心算法,采用两种推荐技术相结合的混合推荐方法。根据高校选修课程推荐系统的效能评价指标体系,分析评估指标,建立两种评价指标对选修课程基于内容过滤进行评价。然后对选修课程推荐系统的设计原则进行分析,结合高校课程推荐系统的相关业务功能,设计课程推荐系统的整体架构图,根据系统功能需求完成基于混合协同过滤的选课推荐系统设计。系统基于J2EE架构技术和B/S三层体系模式设计,论文详细阐述选课系统登录模块、选修课课程申报模块、选修课程开课通知模块、学生选课推荐模块等功能的实现。选修课程的混合协同推荐系统它能够提供个性化推荐、精品课程推荐、选修热门推荐等多方面的推荐。 论文实现基于混合协同过滤的高校选修课推荐系统的设计,验证推荐系统的核心算法,系统具有较好的推荐功能。
基于混合过滤的推荐系统开发研究
这是一篇关于混合过滤,相似性,J2EE的论文, 主要内容为随着全球信息化进程的推进以及互联网的普及，Internet逐渐成为人们获取新信息的主要途径，互联网上的资源逐渐呈现爆炸式增长趋势，用户提取有价值的信息比较困难，一些不被关注的用户信息很容易成为孤岛信息， 目前，在电子商务中使用的推荐系统大多数存在推荐效果差、效率偏低、智能度不高的情况，已经不能满足现代个性化的需要，而个性化推荐系统能够有效地解决这些问题。本文详细介绍了个性化推荐的相关理论，阐述了基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法、数据挖掘方法和混合推荐方法。文章通过结合基于内容的推荐方法和协同过滤推荐方法的优缺点，采用了两种推荐技术混合的推荐方法。在混合过滤推荐技术的研究中，总结了稀疏性、冷启动等问题的解决办法，改进现有经典混合过滤改进算法的不足，提出了改进的算法和模型。 本文设计实现一个基于混合过滤方法的电子商务推荐系统，该系统采用B/S三层体系结构模式和J2EE架构技术进行整体架构。文章详细介绍了J2EE框架、J2EE组件以及MVC设计模式的技术特点，分析了J2EE中三种开源的框架整合技术SSH和集成SSH框架的系统实现过程；对J2EE常用概念进行了介绍，并给出了搭建J2EE开发环境的方法步骤。 本文涉及的系统是基于多模型的推荐系统引擎模型，它能够提供个性化推荐、新项目推荐、热门推荐等多方面的推荐，文章详细介绍了推荐系统的设计过程，给出了核心算法设计，并得出了结论。
基于Agent的信息推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,信息过滤,混合过滤,决策树,Agent,Aglet,多Agent系统的论文, 主要内容为信息推荐系统的出现是为了帮助人们从海量的信息集合中准确地获取自己所需要的信息。推荐系统中最常见信息过滤技术是基于内容的过滤和协作过滤,两种方法都各有其利弊;而且基于传统C/S模式的信息推荐系统也不太适合于如今快速多变的网络应用服务。而Agent技术近年来已经成为一种新型的分布式计算模式,具有灵活、高效、可靠和可伸缩的特点,十分适合用来构建信息推荐系统。 本文首先提出了一个基于Agent的智能信息推荐系统的体系结构模型。这个模型在逻辑上分为三层,在每一层都有对应于用户的Agent,分别承担着提供接口、进行信息过滤和兴趣学习以及信息检索等工作。 论文随后详细讨论了信息过滤策略和兴趣学习策略。本文提出综合基于内容过滤和协作过滤的混合信息过滤策略,基于内容的过滤采用关键字向量空间模型,协作过滤采用用户评价矩阵,并利用二分图扩展评价矩阵以减轻评价矩阵的稀疏性。在用户兴趣学习策略方面,采用了基于向量空间模型的用户兴趣学习方法和基于ID3算法的决策树学习方法两种方法。 采用本论文所提出的体系结构模型和信息推荐策略,作者采用JAVA语言在Aglet平台上设计实现了一个原型系统,并通过应用实例说明了系统达到了预期目标,验证了论文思路的正确性。最后是工作小结和未来展望。
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