基于个人数据的用户画像的算法研究与实现
这是一篇关于用户画像,分类,SVM,融合算法的论文, 主要内容为随着互联网发展,其用户规模以及所产生的数据规模呈指数级增长,“信息过载”现象也随之产生。如何从大量的数据中提取出对用户有用的信息、为用户推荐感兴趣的内容成为目前各大互联网公司面临的问题。推荐系统可以很好的解决这些问题,用户画像作为推荐系统的基础,通过对用户属性、行为等信息进行全面分析实现对用户的分类,从而可以为用户提供更好的服务,更好的防止用户的流失。良好的用户画像可以提升推荐系统的性能。本文的主要任务是根据用户历史一个月的搜索词来对用户的属性进行用户画像。针对传统用户画像模型在泛化性和准确率方面的不足,本文研究提出了一种改进的用户画像模型。本文提出了一种基于融合算法的二级用户画像模型,第一级模型主要实现用户与搜索用词在不同层次上的关联关系的功能;第二级模型利用融合算法对用户属性与搜索用词在不同层次上的关联关系进行结合,构建搜索用词与用户之间的最终映射模型。本文的主要研究工作如下:(1)提出了一种将SVMEM算法。针对人工标注数据集稀缺的问题,本文通过将SVM与EM结合,利用少量的人工标注的数据集和部分未标注的数据集来训练分类器,降低了人工标注的成本。实验表明,结合后的算法比传统的SVM算法的分类精度相对高。(2)提出了一种新的二级用户画像模型。第一级模型中,利用SVMEM特征进行结合来学习用户用词之间的差异,利用Doc2Vec来学习语义之间的关联关系,利用深度神经网络来学习语义的深层关系;第二级模型中,利用融合算法来深度挖掘标签之间的关联关系,提高了对用户属性标签预测准确率和模型的泛化能力。(3)基于本文提出的用户画像模型,实现了用户画像原型系统,并对其进行测试,该系统在吞吐量以及请求成功率方面表现优秀。
基于物品推荐系统的协同过滤算法研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤算法,相似度,融合算法,稀疏度,评分预测的论文, 主要内容为互联网的飞速发展,让更多数据出现在人们身边,与日俱增的数据量为人们的生活提供了极大的便利,使人们在一定程度上摆脱了信息匾乏的困扰。但是在面对如此大的数据量时,要怎样精准地获取人们自己想要的信息却成了一个令人困惑的问题。现有的搜索工具在这样海量数据面前也显得无能为力,而推荐系统的出现为人们的个性化需求带来了福音,并且使得数据的获取更加高效和便捷。本文对几类常用推荐算法进行研究分析,虽然这些算法在不同领域中都有应用,但是仍然存在数据稀疏性、可拓展性等问题。针对这些问题,本文的研究基础是物品推荐系统中的传统协同过滤算法,本文研究了协同过滤算法、相似度计算和评分预测等相关技术,针对传统算法所存在的不足,主要工作如下:(1)考虑到传统协同过滤算法中所存在的数据稀疏、可扩展性差,另外考虑用户评分尺度的不同易导致相似用户寻找不准确等问题,本文引入了欧氏距离和降维等相关理论,提出基于用户相似性和评分预测融合协同过滤推荐算法。对评分矩阵进行改进,将评分均值差和权值的概念用于计算相似度,找寻最近邻,再引入目标用户及其相似用户的平均评分,最后进行推荐。本文用movielens公开数据集进行了多次实验,实验表明:新算法在推荐的准确率和覆盖率上都明显提升。(2)针对稀疏性问题,本文提出了基于物品(User-IIF)和用户(Item-IUF)的热门惩罚后的相似度计算方法,摒弃了传统将未评分的矩阵单元数与矩阵单元总数比值的稀疏度计算方法,考虑了关系密度对于稀疏度的影响,定义计算稀疏度的新方法,并对稀疏度进行加权处理,构建基于用户和物品的协同过滤算法。实验结果表明,新算法的推荐评估指标MAE值优于原算法,有良好的推荐效果。
基于情境感知的个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于个性化音乐推荐,情境感知,分类算法,协同过滤,融合算法的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,音乐资源呈海量增长态势,而个性化推荐作为信息过载问题的有效解决手段,在音乐领域得到广泛的关注。目前几乎所有的音乐平台都提供个性化音乐推荐服务,然而当前大多数音乐推荐系统是基于用户的历史行为预测用户的音乐偏好,而用户对音乐的短期偏好容易受情境信息影响,合理利用情境信息提供更合适的音乐推荐列表变得越来越重要。当前音乐推荐系统呈现用户众多、音乐资源众多以及情境信息丰富等特点,使得基于情境感知的音乐推荐面临诸多技术挑战。因此,本课题研究基于情境感知的个性化音乐推荐系统符合技术与市场发展的需求,具有一定的现实意义。针对传统个性化音乐推荐系统无法感知用户短期内音乐偏好变化的问题,本文围绕情境感知技术与个性化音乐推荐技术的结合方式开展研究,主要工作如下:(1)针对如何有效地获取情境信息的问题,采用多种传感器以及相关技术解决方案主动获取情境数据。同时,针对音乐推荐呈现大数据化的特点,应用大数据平台相关技术从多源头采集数据,并进行预处理,为系统提供数据支撑。(2)针对如何利用情境信息进行个性化推荐的问题,以协同过滤推荐算法和分类算法为基础,分别实现两种基于情境感知的个性化音乐推荐算法。前者通过融入情境相似度计算的方式,使得传统的协同过滤推荐算法具备了情境感知的能力;后者通过分类算法的训练得出推荐模型,从而实现为特定情境的用户提供合适类型的音乐。(3)为了更好地改善推荐结果,提出融合分类与协同过滤的情境感知音乐推荐方案,改善候选集筛选过程。将协同过滤得到的推荐列表与分类模型得到的音乐类型偏好进行融合,有效地改善推荐候选集筛选过程,实现候选集由粗到精地过滤,实验结果表明该方案能在一定程度上改善推荐系统的性能。(4)实现基于情境感知的个性化音乐推荐系统。系统测试结果表明系统各项功能正常,界面美观且操作流畅,系统综合性能良好,达到了预期目标。本文所实现的基于情境感知的个性化音乐推荐系统,在具备音乐产品的基本功能的前提下,能主动获取用户情境信息并提供合适的个性化音乐推荐列表,具有一定的实际应用价值,同时对其它的个性化音乐推荐系统的研究与设计也有一定的借鉴意义。
基于物品推荐系统的协同过滤算法研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤算法,相似度,融合算法,稀疏度,评分预测的论文, 主要内容为互联网的飞速发展,让更多数据出现在人们身边,与日俱增的数据量为人们的生活提供了极大的便利,使人们在一定程度上摆脱了信息匾乏的困扰。但是在面对如此大的数据量时,要怎样精准地获取人们自己想要的信息却成了一个令人困惑的问题。现有的搜索工具在这样海量数据面前也显得无能为力,而推荐系统的出现为人们的个性化需求带来了福音,并且使得数据的获取更加高效和便捷。本文对几类常用推荐算法进行研究分析,虽然这些算法在不同领域中都有应用,但是仍然存在数据稀疏性、可拓展性等问题。针对这些问题,本文的研究基础是物品推荐系统中的传统协同过滤算法,本文研究了协同过滤算法、相似度计算和评分预测等相关技术,针对传统算法所存在的不足,主要工作如下:(1)考虑到传统协同过滤算法中所存在的数据稀疏、可扩展性差,另外考虑用户评分尺度的不同易导致相似用户寻找不准确等问题,本文引入了欧氏距离和降维等相关理论,提出基于用户相似性和评分预测融合协同过滤推荐算法。对评分矩阵进行改进,将评分均值差和权值的概念用于计算相似度,找寻最近邻,再引入目标用户及其相似用户的平均评分,最后进行推荐。本文用movielens公开数据集进行了多次实验,实验表明:新算法在推荐的准确率和覆盖率上都明显提升。(2)针对稀疏性问题,本文提出了基于物品(User-IIF)和用户(Item-IUF)的热门惩罚后的相似度计算方法,摒弃了传统将未评分的矩阵单元数与矩阵单元总数比值的稀疏度计算方法,考虑了关系密度对于稀疏度的影响,定义计算稀疏度的新方法,并对稀疏度进行加权处理,构建基于用户和物品的协同过滤算法。实验结果表明,新算法的推荐评估指标MAE值优于原算法,有良好的推荐效果。
基于个人数据的用户画像的算法研究与实现
这是一篇关于用户画像,分类,SVM,融合算法的论文, 主要内容为随着互联网发展,其用户规模以及所产生的数据规模呈指数级增长,“信息过载”现象也随之产生。如何从大量的数据中提取出对用户有用的信息、为用户推荐感兴趣的内容成为目前各大互联网公司面临的问题。推荐系统可以很好的解决这些问题,用户画像作为推荐系统的基础,通过对用户属性、行为等信息进行全面分析实现对用户的分类,从而可以为用户提供更好的服务,更好的防止用户的流失。良好的用户画像可以提升推荐系统的性能。本文的主要任务是根据用户历史一个月的搜索词来对用户的属性进行用户画像。针对传统用户画像模型在泛化性和准确率方面的不足,本文研究提出了一种改进的用户画像模型。本文提出了一种基于融合算法的二级用户画像模型,第一级模型主要实现用户与搜索用词在不同层次上的关联关系的功能;第二级模型利用融合算法对用户属性与搜索用词在不同层次上的关联关系进行结合,构建搜索用词与用户之间的最终映射模型。本文的主要研究工作如下:(1)提出了一种将SVMEM算法。针对人工标注数据集稀缺的问题,本文通过将SVM与EM结合,利用少量的人工标注的数据集和部分未标注的数据集来训练分类器,降低了人工标注的成本。实验表明,结合后的算法比传统的SVM算法的分类精度相对高。(2)提出了一种新的二级用户画像模型。第一级模型中,利用SVMEM特征进行结合来学习用户用词之间的差异,利用Doc2Vec来学习语义之间的关联关系,利用深度神经网络来学习语义的深层关系;第二级模型中,利用融合算法来深度挖掘标签之间的关联关系,提高了对用户属性标签预测准确率和模型的泛化能力。(3)基于本文提出的用户画像模型,实现了用户画像原型系统,并对其进行测试,该系统在吞吐量以及请求成功率方面表现优秀。
基于融合模型的音乐推荐算法研究
这是一篇关于音乐推荐,融合算法,特征工程,偏好预测的论文, 主要内容为随着线上音乐产业的快速发展,各大平台每天会产生海量的音乐数据。面对丰富的曲库,人们很难快速找到自己喜欢的歌曲。因此,人们迫切需要一种有效的音乐推荐系统,来帮助他们检索音乐。对于用户来说,音乐推荐系统可以帮助提升他们的体验,对于平台来说,增强了用户黏性,为平台的发展带来更强的动力。推荐系统领域一些传统的算法可以在一定程度上解决这种信息过载问题,但是算法的局限性和音乐的特殊性仍然给推荐带来了很大的挑战。为了解决这些问题,提高音乐的推荐效果,本文提出了融合算法框架。通过模型融合的方法克服单模型的局限性,在增强模型的多信息后,使用基于内容的建模方法预测用户的偏好。在数据集上进行特征工程和超参数优化后,通过实验验证了算法框架的效果。在算法框架的基础上设计和实现了一个原型系统。本文主要工作包括以下几点:(1)分析了音乐推荐的研究背景、现状及意义,针对目前研究现状中的一些问题,提出了本文的研究内容和解决方案。(2)分析了推荐系统领域的相关研究,包括协同过滤、上下文感知和基于内容的推荐算法,为本文的研究工作奠定了基础。(3)针对目前的数据稀疏、特征利用率低等问题,基于提升树和逻辑回归,提出了两种融合算法框架,设计了特征工程和超参数的优化,在真实的数据上进行了实验,结果表明提出的融合算法框架在一定程度上解决了单模型的局限性,提高了用户音乐偏好预测的准确率。(4)基于提出的融合算法框架,完成了音乐推荐原型系统的开发。
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