基于RBM模型和LFM模型的推荐算法研究与实现
这是一篇关于协同过滤,RBM模型,LFM模型,k-means算法,电影推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,网络中的各种数据也呈现出指数级的增长。这些数据在给人们带来便利的同时,也带来了“信息过载”问题。目前,以协同过滤为代表的个性化推荐技术已成为解决这一问题的重要手段,使得人们能够高效地从海量信息中获取到自己所需的信息。然而,随着大数据时代的来临,协同过滤推荐技术的发展也面临着许多挑战,诸如数据稀疏性问题、可拓展性问题、推荐准确性问题等。为了解决协同过滤推荐技术中存在的数据稀疏性问题和可拓展性问题,本文针对RBM模型和LFM模型在协同过滤算法中的应用进行了深入研究和改进。主要工作如下:1.深入研究了RBM模型的相关理论知识和其在协同过滤算法中的应用,并对该模型在训练过程中只使用了严重稀疏的评分矩阵问题进行了相应的改进,引入了基于用户兴趣偏好评分的方法对RBM模型的预测评分进行优化,并提出了融合用户兴趣偏好和RBM模型的推荐算法。实验结果表明,改进后的算法比基于RBM模型、CRBM模型和DualRBM模型的推荐算法有更好的推荐效果。2.深入研究了LFM模型和k-means算法的相关理论知识,并对LFM模型在协同过滤算法中存在的模型训练时间长、用户信息损失和可拓展性差等问题,提出了融合用户偏好聚类和LFM模型的推荐算法。首先利用k-means算法对偏好相似的用户进行聚类,再利用LFM模型对每个簇中的用户评分矩阵分别进行训练,最后利用训练好的LFM模型和最近邻用户的评分对项目进行评分预测。实验结果表明,改进后的算法比LFM模型推荐算法有更好的推荐效率和推荐效果。3.利用改进后的推荐算法设计并实现了一个电影推荐系统。该系统能够根据用户的兴趣偏好信息为用户提供个性化电影推荐服务。
基于个性化召回算法LFM的图书推荐系统的研究与实现
这是一篇关于协同过滤,均值漂移聚类算法,LFM模型,图书推荐系统的论文, 主要内容为在图书推荐系统中,推荐算法在推荐用户偏好和评估系统性能方面发挥着重要作用。随着国内外互联网的蓬勃发展,例如:电子商务、抖音小视频和新闻咨询类应用,都会运用推荐算法为用户提供服务。同时推荐算法也越来越受到研究者们关注,并提出了很多推荐算法的方法和指标。同时,对推荐系统和推荐算法的研究得出协同过滤推荐算法在实施过程中有些不足,包括可扩展性、数据稀缺性和冷启动问题。在调研大量研究文献后,针对以上问题,提出了一种改进的个性化召回算法LFM(潜在因子模型,Latent Factor Model)应用在图书推荐系统上。论文主要的研究工作是基于改进的个性化召回算法LFM设计出了一个个性化的图书推荐系统。为了提高LFM模型在稀疏矩阵上的预测精度,在原有算法的基础之上做出改进,改进的个性化召回算法LFM与深度学习中的梯度下降法相结合,同时融合了均值漂移聚类算法以提高图书推荐的准确性和多样性。最后,设计出的图书推荐系统融合了改进的个性化召回算法LFM,利用用户历史的行为数据计算用户可能喜欢的图书以完成推荐工作,该系统也支持利用用户产生的历史浏览数据进行实时推荐工作。同时针对冷启动问题,在系统实现上运用定时任务的思想统计热门的图书信息,当新用户进入系统时,将热门图书信息推荐给用户。为了评价改进的个性化召回算法LFM的效果,本文采用了常用的均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE作为推荐结果的测评指标,在Book-Crossing数据集进行实验分析。对比了协同过滤算法、混合算法、LFM算法和改进的LFM算法,经过对比实验验证本文提出的改进的个性化召回算法LFM在图书推荐上有着较低的RMSE,推荐精度明显比LFM算法和其他协同过滤算法优异。在图书推荐系统设计方面,使用Spring Cloud框架设计了一个微服务架构的图书推荐系统,并在第四章节详细介绍了系统的功能和设计。最终依托新型的互联网技术,开发出一个高可用的现代化图书推荐系统,并在第五章介绍了系统的最终实现,并将系统的显示效果图做了展示分析,通过测试各项功能运行正常。
基于RBM模型和LFM模型的推荐算法研究与实现
这是一篇关于协同过滤,RBM模型,LFM模型,k-means算法,电影推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,网络中的各种数据也呈现出指数级的增长。这些数据在给人们带来便利的同时,也带来了“信息过载”问题。目前,以协同过滤为代表的个性化推荐技术已成为解决这一问题的重要手段,使得人们能够高效地从海量信息中获取到自己所需的信息。然而,随着大数据时代的来临,协同过滤推荐技术的发展也面临着许多挑战,诸如数据稀疏性问题、可拓展性问题、推荐准确性问题等。为了解决协同过滤推荐技术中存在的数据稀疏性问题和可拓展性问题,本文针对RBM模型和LFM模型在协同过滤算法中的应用进行了深入研究和改进。主要工作如下:1.深入研究了RBM模型的相关理论知识和其在协同过滤算法中的应用,并对该模型在训练过程中只使用了严重稀疏的评分矩阵问题进行了相应的改进,引入了基于用户兴趣偏好评分的方法对RBM模型的预测评分进行优化,并提出了融合用户兴趣偏好和RBM模型的推荐算法。实验结果表明,改进后的算法比基于RBM模型、CRBM模型和DualRBM模型的推荐算法有更好的推荐效果。2.深入研究了LFM模型和k-means算法的相关理论知识,并对LFM模型在协同过滤算法中存在的模型训练时间长、用户信息损失和可拓展性差等问题,提出了融合用户偏好聚类和LFM模型的推荐算法。首先利用k-means算法对偏好相似的用户进行聚类,再利用LFM模型对每个簇中的用户评分矩阵分别进行训练,最后利用训练好的LFM模型和最近邻用户的评分对项目进行评分预测。实验结果表明,改进后的算法比LFM模型推荐算法有更好的推荐效率和推荐效果。3.利用改进后的推荐算法设计并实现了一个电影推荐系统。该系统能够根据用户的兴趣偏好信息为用户提供个性化电影推荐服务。
基于个性化召回算法LFM的图书推荐系统的研究与实现
这是一篇关于协同过滤,均值漂移聚类算法,LFM模型,图书推荐系统的论文, 主要内容为在图书推荐系统中,推荐算法在推荐用户偏好和评估系统性能方面发挥着重要作用。随着国内外互联网的蓬勃发展,例如:电子商务、抖音小视频和新闻咨询类应用,都会运用推荐算法为用户提供服务。同时推荐算法也越来越受到研究者们关注,并提出了很多推荐算法的方法和指标。同时,对推荐系统和推荐算法的研究得出协同过滤推荐算法在实施过程中有些不足,包括可扩展性、数据稀缺性和冷启动问题。在调研大量研究文献后,针对以上问题,提出了一种改进的个性化召回算法LFM(潜在因子模型,Latent Factor Model)应用在图书推荐系统上。论文主要的研究工作是基于改进的个性化召回算法LFM设计出了一个个性化的图书推荐系统。为了提高LFM模型在稀疏矩阵上的预测精度,在原有算法的基础之上做出改进,改进的个性化召回算法LFM与深度学习中的梯度下降法相结合,同时融合了均值漂移聚类算法以提高图书推荐的准确性和多样性。最后,设计出的图书推荐系统融合了改进的个性化召回算法LFM,利用用户历史的行为数据计算用户可能喜欢的图书以完成推荐工作,该系统也支持利用用户产生的历史浏览数据进行实时推荐工作。同时针对冷启动问题,在系统实现上运用定时任务的思想统计热门的图书信息,当新用户进入系统时,将热门图书信息推荐给用户。为了评价改进的个性化召回算法LFM的效果,本文采用了常用的均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE作为推荐结果的测评指标,在Book-Crossing数据集进行实验分析。对比了协同过滤算法、混合算法、LFM算法和改进的LFM算法,经过对比实验验证本文提出的改进的个性化召回算法LFM在图书推荐上有着较低的RMSE,推荐精度明显比LFM算法和其他协同过滤算法优异。在图书推荐系统设计方面,使用Spring Cloud框架设计了一个微服务架构的图书推荐系统,并在第四章节详细介绍了系统的功能和设计。最终依托新型的互联网技术,开发出一个高可用的现代化图书推荐系统,并在第五章介绍了系统的最终实现,并将系统的显示效果图做了展示分析,通过测试各项功能运行正常。
基于Spark平台的个性化新闻推荐系统研究
这是一篇关于Spark,个性化新闻推荐,LFM模型,DBSCAN聚类的论文, 主要内容为在新闻传媒领域,存在着大量的用户对其看过的新闻的阅览及兴趣度等信息,因此如何在海量不断更新的新闻中挖掘出用户的阅览需求,量身定制用户的个性化新闻推荐,对于提升用户的体验变的尤为重要。此外,随着用户量、新闻量及其数据待处理量的不断增长,解决可扩展性的问题成为推荐系统发展中最主要问题,而将Spark分布式大数据计算平台与推荐系统结合可以有效地解决这个问题。论文首先总结分析了应用较为广泛的推荐算法、粒子群算法、基于密度的聚类算法-DBSCAN聚类等。同时,文中详细说明了在分布式计算平台Spark中,最为主要的三个组成部分:Spark RDD(弹性分布式数据集)、Spark MLlib(机器学习功能程序库)以及Spark运行框架的基本工作原理。并对基于LFM隐语义模型的协同过滤推荐算法及其并行化实现进行了针对性研究。其次提出了基于粒子群算法的DBSCAN聚类算法,简称为PSO-DBSCAN算法,对LFM算法进行了深入分析并用时间函数与用户相似度计算函数对其进行改进,最终提出了结合PSO-DBSCAN算法与改进LFM算法的融合推荐算法:用时间函数对用户-物品兴趣度矩阵进行加权处理,再用LFM模型对该矩阵进行降维以及填充缺失值处理,之后对矩阵中用户进行PSO-DBSCAN密度聚类,再在目标用户所属类别簇中通过用户相似度计算函数找到目标用户的k个最近邻居,最后根据最近邻居的评分数据加权预测目标用户对物品的评分值,采取top-N新闻推荐方式进行推荐,在Spark分布式平台上实现融合推荐算法的并行化。之后,在Spark集群上利用新闻数据集对所提出的融合推荐算法的性能进行测试与分析,从实验结果中可以看出,融合推荐算法的准确度要比传统算法有显著的提升,同时,还对算法性能在分布式环境和单机环境下作了对比,发现分布式环境下的推荐算法执行速率更高。最后,实现了以融合推荐算法为核心的个性化新闻推荐系统,并对新闻推荐的结果进行展示。图32幅;表8个;参51篇。
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