基于标签扩展的汽车智能推荐系统
这是一篇关于汽车推荐系统,标签扩展,数据稀疏,系统设计的论文, 主要内容为近年来,计算机技术的蓬勃发展改变着我们的生活。随着现代人进入快节奏的生活状态,汽车的广泛使用也成为了当今社会的标志。如何在大数据时代下海量的汽车信息中,选择一款符合用户自身条件的汽车已经成为了一个重要的问题。然而,在传统的购车推荐模式中存在着缺少用户个性化推荐、推荐准确度低、忽略客观因素对购车决策的影响、汽车推荐过程中的数据稀疏性和冷启动问题。根据当前人们对汽车购买的需求,分析了汽车推荐模式中存在的相关问题,设计基于混合标签扩展的汽车推荐算法,搭建了汽车智能推荐系统为用户精准推荐汽车,该研究具有广泛的应用前景。学位论文主要研究工作包括以下三个方面:(1)通过结合时下流行的网络爬虫技术来从相关的汽车网站上获取各种主流的汽车信息。对于获取到的信息利用文本数据处理技术来进行数据清洗和整合,得到一个标准和规范汽车数据集。(2)通过研究标签之间的共现相似度和语义相似度,分析了汽车标签在两个维度下的特点,采用了标签相似度最大值混合的方式,设计了基于混合标签相似度的汽车标签扩展算法。根据同品牌汽车的标签具有相似的属性,将汽车标签数据按照汽车品牌进行分类并扩展,最终完成对所有汽车的标签集合扩展。同时,针对购车行为中常被忽略的车辆安全性问题和用户所处不同地理区域对汽车车型的影响等客观因素,设计了汽车品牌的安全性加权因子和汽车车型的地理区位加权因子对汽车推荐结果进行加权优化处理,确保了用户购车主观需求与实际客观因素相统一,最终得到基于混合标签扩展的汽车推荐算法。通过设计对比试验,分析多个算法评价指标,验证了本文所提出的算法在汽车推荐领域中具有良好的可行性和有效性。(3)结合基于混合标签扩展的汽车推荐算法,设计并实现了汽车智能推荐系统。系统采用的技术包括B/S架构、Django框架、SQL数据库技术。系统功能包括了用户的登录、注册、汽车信息查询和搜索、汽车推荐、用户对汽车的评分和评论、后台管理。通过系统的需求分析对系统的各个模块进行了紧凑设计,降低模块的耦合度,优化了处理流程,并将设计的基于混合标签扩展的汽车推荐算法在系统中进行了应用。通过以上研究表明,本文所提出基于混合标签扩展的汽车推荐算法应用到汽车推荐系统中具有良好的效果。相较于传统的推荐算法来说,该算法扩展了原有的汽车标签,有效的降低了推荐系统中存在的数据稀疏性和冷启动问题,并且该算法在汽车推荐过程中在保证了用户主观购车意愿的前提下,结合了购车行为中的客观因素对最终的推荐结果进行优化处理,使得汽车推荐结果更加精准和有效,满足了用户的购车需求。
基于情感分析的汽车推荐系统的设计与实现
这是一篇关于文本分析,情感分析,推荐算法,汽车推荐系统的论文, 主要内容为自“互联网+”政策提出以后汽车等传统行业或重工业的发展模式与经营方式也随之改变。汽车作为一种价位高且性能复杂的生活消费品,其营销方式的竞争也愈加激烈。针对汽车性能复杂,用户缺乏相关领域知识,选购难度大问题,推荐系统被广泛应用于汽车销售行业。本文设计并实现了基于情感分析的汽车推荐系统,论文的主要内容如下:(1)推荐系统的设计:通过对汽车推荐系统进行需求分析,设计出本系统的整体框架并明确开发内容,在需求分析的基础上构建了汽车推荐系统的四大功能模块,分为主页面模块、系统介绍模块、汽车展示模块、汽车推荐模块,最后根据构建的功能模块和数据设计相对应的关系数据库。(2)基于情感分析的汽车推荐方法:这也是本文系统的核心技术。通过对汽车的在线评论文本进行主题分析与所带的情感进行量化分析,实现了融合汽车评论的语义相关性和情感分析,在构建汽车相似度计算的基础上,提出了基于汽车评论的协同过滤推荐算法,最后结合用户浏览汽车的行为给用户提供适合的汽车推荐。(3)汽车推荐系统的实现:依据系统详细设计,实现了汽车推荐系统的四大功能,即:登录主页面、系统介绍、车辆展示、汽车推荐,并在汽车推荐功能中实现了基于情感分析的汽车推荐算法。在相关技术的支持下,研制并完成了基于情感分析的汽车推荐系统。
基于标签扩展的汽车智能推荐系统
这是一篇关于汽车推荐系统,标签扩展,数据稀疏,系统设计的论文, 主要内容为近年来,计算机技术的蓬勃发展改变着我们的生活。随着现代人进入快节奏的生活状态,汽车的广泛使用也成为了当今社会的标志。如何在大数据时代下海量的汽车信息中,选择一款符合用户自身条件的汽车已经成为了一个重要的问题。然而,在传统的购车推荐模式中存在着缺少用户个性化推荐、推荐准确度低、忽略客观因素对购车决策的影响、汽车推荐过程中的数据稀疏性和冷启动问题。根据当前人们对汽车购买的需求,分析了汽车推荐模式中存在的相关问题,设计基于混合标签扩展的汽车推荐算法,搭建了汽车智能推荐系统为用户精准推荐汽车,该研究具有广泛的应用前景。学位论文主要研究工作包括以下三个方面:(1)通过结合时下流行的网络爬虫技术来从相关的汽车网站上获取各种主流的汽车信息。对于获取到的信息利用文本数据处理技术来进行数据清洗和整合,得到一个标准和规范汽车数据集。(2)通过研究标签之间的共现相似度和语义相似度,分析了汽车标签在两个维度下的特点,采用了标签相似度最大值混合的方式,设计了基于混合标签相似度的汽车标签扩展算法。根据同品牌汽车的标签具有相似的属性,将汽车标签数据按照汽车品牌进行分类并扩展,最终完成对所有汽车的标签集合扩展。同时,针对购车行为中常被忽略的车辆安全性问题和用户所处不同地理区域对汽车车型的影响等客观因素,设计了汽车品牌的安全性加权因子和汽车车型的地理区位加权因子对汽车推荐结果进行加权优化处理,确保了用户购车主观需求与实际客观因素相统一,最终得到基于混合标签扩展的汽车推荐算法。通过设计对比试验,分析多个算法评价指标,验证了本文所提出的算法在汽车推荐领域中具有良好的可行性和有效性。(3)结合基于混合标签扩展的汽车推荐算法,设计并实现了汽车智能推荐系统。系统采用的技术包括B/S架构、Django框架、SQL数据库技术。系统功能包括了用户的登录、注册、汽车信息查询和搜索、汽车推荐、用户对汽车的评分和评论、后台管理。通过系统的需求分析对系统的各个模块进行了紧凑设计,降低模块的耦合度,优化了处理流程,并将设计的基于混合标签扩展的汽车推荐算法在系统中进行了应用。通过以上研究表明,本文所提出基于混合标签扩展的汽车推荐算法应用到汽车推荐系统中具有良好的效果。相较于传统的推荐算法来说,该算法扩展了原有的汽车标签,有效的降低了推荐系统中存在的数据稀疏性和冷启动问题,并且该算法在汽车推荐过程中在保证了用户主观购车意愿的前提下,结合了购车行为中的客观因素对最终的推荐结果进行优化处理,使得汽车推荐结果更加精准和有效,满足了用户的购车需求。
基于标签扩展的汽车智能推荐系统
这是一篇关于汽车推荐系统,标签扩展,数据稀疏,系统设计的论文, 主要内容为近年来,计算机技术的蓬勃发展改变着我们的生活。随着现代人进入快节奏的生活状态,汽车的广泛使用也成为了当今社会的标志。如何在大数据时代下海量的汽车信息中,选择一款符合用户自身条件的汽车已经成为了一个重要的问题。然而,在传统的购车推荐模式中存在着缺少用户个性化推荐、推荐准确度低、忽略客观因素对购车决策的影响、汽车推荐过程中的数据稀疏性和冷启动问题。根据当前人们对汽车购买的需求,分析了汽车推荐模式中存在的相关问题,设计基于混合标签扩展的汽车推荐算法,搭建了汽车智能推荐系统为用户精准推荐汽车,该研究具有广泛的应用前景。学位论文主要研究工作包括以下三个方面:(1)通过结合时下流行的网络爬虫技术来从相关的汽车网站上获取各种主流的汽车信息。对于获取到的信息利用文本数据处理技术来进行数据清洗和整合,得到一个标准和规范汽车数据集。(2)通过研究标签之间的共现相似度和语义相似度,分析了汽车标签在两个维度下的特点,采用了标签相似度最大值混合的方式,设计了基于混合标签相似度的汽车标签扩展算法。根据同品牌汽车的标签具有相似的属性,将汽车标签数据按照汽车品牌进行分类并扩展,最终完成对所有汽车的标签集合扩展。同时,针对购车行为中常被忽略的车辆安全性问题和用户所处不同地理区域对汽车车型的影响等客观因素,设计了汽车品牌的安全性加权因子和汽车车型的地理区位加权因子对汽车推荐结果进行加权优化处理,确保了用户购车主观需求与实际客观因素相统一,最终得到基于混合标签扩展的汽车推荐算法。通过设计对比试验,分析多个算法评价指标,验证了本文所提出的算法在汽车推荐领域中具有良好的可行性和有效性。(3)结合基于混合标签扩展的汽车推荐算法,设计并实现了汽车智能推荐系统。系统采用的技术包括B/S架构、Django框架、SQL数据库技术。系统功能包括了用户的登录、注册、汽车信息查询和搜索、汽车推荐、用户对汽车的评分和评论、后台管理。通过系统的需求分析对系统的各个模块进行了紧凑设计,降低模块的耦合度,优化了处理流程,并将设计的基于混合标签扩展的汽车推荐算法在系统中进行了应用。通过以上研究表明,本文所提出基于混合标签扩展的汽车推荐算法应用到汽车推荐系统中具有良好的效果。相较于传统的推荐算法来说,该算法扩展了原有的汽车标签,有效的降低了推荐系统中存在的数据稀疏性和冷启动问题,并且该算法在汽车推荐过程中在保证了用户主观购车意愿的前提下,结合了购车行为中的客观因素对最终的推荐结果进行优化处理,使得汽车推荐结果更加精准和有效,满足了用户的购车需求。
基于情感分析的汽车推荐系统的设计与实现
这是一篇关于文本分析,情感分析,推荐算法,汽车推荐系统的论文, 主要内容为自“互联网+”政策提出以后汽车等传统行业或重工业的发展模式与经营方式也随之改变。汽车作为一种价位高且性能复杂的生活消费品,其营销方式的竞争也愈加激烈。针对汽车性能复杂,用户缺乏相关领域知识,选购难度大问题,推荐系统被广泛应用于汽车销售行业。本文设计并实现了基于情感分析的汽车推荐系统,论文的主要内容如下:(1)推荐系统的设计:通过对汽车推荐系统进行需求分析,设计出本系统的整体框架并明确开发内容,在需求分析的基础上构建了汽车推荐系统的四大功能模块,分为主页面模块、系统介绍模块、汽车展示模块、汽车推荐模块,最后根据构建的功能模块和数据设计相对应的关系数据库。(2)基于情感分析的汽车推荐方法:这也是本文系统的核心技术。通过对汽车的在线评论文本进行主题分析与所带的情感进行量化分析,实现了融合汽车评论的语义相关性和情感分析,在构建汽车相似度计算的基础上,提出了基于汽车评论的协同过滤推荐算法,最后结合用户浏览汽车的行为给用户提供适合的汽车推荐。(3)汽车推荐系统的实现:依据系统详细设计,实现了汽车推荐系统的四大功能,即:登录主页面、系统介绍、车辆展示、汽车推荐,并在汽车推荐功能中实现了基于情感分析的汽车推荐算法。在相关技术的支持下,研制并完成了基于情感分析的汽车推荐系统。
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