租房推荐模型构建与微信小程序的实现
这是一篇关于推荐系统,聚类算法,标签权重,租房,微信小程序的论文, 主要内容为大数据时代在信息技术和互联网的不断发展下已经到来,庞大的数据资源已经成为各个领域重要的资产,在电子商务、个性化广告、社交网络、物流配送、视频影音等众多领域,大数据正在协助企业不断创新运营模式和发展新的业务。然而信息过载也让企业和用户面临很大的挑战,对用户来说,在海量数据中找到有价值的、自己感兴趣的信息是一件很困难的事;对企业来说,明白用户的需求,为用户提供便捷高效的服务和有质量的内容也是一件很困难的事,推荐算法就是解决这个难题的工具。推荐算法通过分析用户的行为,找到用户的个性化需求,然后在海量数据中筛选出用户可能感兴趣的内容推送给用户。不同的业务场景有不同的特点,结合具体实际情况对推荐算法进行优化才能给出高效、准确的推荐结果。本文结合租房场景构提出构建租房推荐模型和微信小程序的实现,主要工作内容如下:首先,提出基于标签权重的租房模型,结合在线实时推荐、离线推荐、反馈推荐等多种推荐方式,给出运行效率高、结果准确、可解释强的推荐算法;利用奇异值分解和矩阵降维对所有用户行为数据进行分析计算,提取出所有用户最感兴趣的房源标签,解决了推荐算法中存在的冷启动问题。其次,提出基于密度峰值的k-medoids聚类算法用于基于地理位置的推荐。与传统k-medoids聚类算法相比,基于密度峰值的k-medoids聚类算法拥有更高的运行效率和稳定性。弥补了基于标签权重的租房模型存在的不足,通过离散分布的经纬度确定租房场景中用户想要找房的区域。最后,结合租房推荐模型设计并实现了基于微信小程序的租房系统。该系统移植性强,可扩展性强,部署简单。可以根据具体的需求,扩展系统的功能,具有很强的实用性。
基于用户行为的协同过滤推荐技术研究
这是一篇关于推荐系统,云模型,神经网络,评分预测,标签权重的论文, 主要内容为协同过滤是推荐系统中应用最广泛的一种推荐算法,但是该算法依然存在一些问题。用户评分行为的主观性和数据稀疏性导致推荐精度不足,传统的协同过滤算法计算相似度仅考虑历史的评分数据而缺乏对用户与标签、项目与标签之间的相关性分析。针对上述提出的问题,通过对用户行为的分析,围绕协同过滤推荐技术进行深入研究。主要研究内容如下:1.针对用户评分行为的主观性以及数据的稀疏性导致评分预测结果产生误差的问题,提出一种基于云模型的BP神经网络评分预测算法。首先利用逆向云变换,为用户和项目生成评分云模型。其次采用定性定量转换生成用户评分估值的方法,为用户生成多个云评分预测值。最后针对用户评分数据稀疏性问题,在神经网络隐层中加入云预测层,实现评分矩阵缺失值填充,提高评分预测精度。实验结果表明,该方法对比传统方法能够有效提升评分预测的精度,同时缓解稀疏性造成的推荐精度不足问题,提升推荐性能。2.针对协同过滤算法中发现用户最近邻准确度不足问题,本论文提出一种基于标签权重的二部图物质扩散算法,并结合协同过滤算法进行推荐。首先为更准确描述用户偏好,利用标签评分信息作为权重计算方式,构建“用户-项目”标签权重关联矩阵。其次基于图的推荐方法,构建带有用户和项目标签权重的二部图,采用二部图物质扩散算法度量用户间相似性。最后结合基于用户的协同过滤推荐算法,为目标用户生成推荐列表。实验结果表明,本论文算法在召回率、准确率以及F1值上均优于其他对比算法,有效提高推荐质量。
基于用户画像的商品推荐系统设计与实现
这是一篇关于商品推荐,用户画像,标签权重,相关系数矩阵的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的蓬勃发展,电商网站的结构更加复杂,规模更加庞大,商品的种类也在不断增加,如何在大量商品中为用户推荐合适的商品变成了服务提供商们亟待解决的问题。基于用户画像的商品推荐系统在收集用户的静态数据(用户的注册信息等)和动态数据(用户的浏览记录、购物清单等)后,对于静态数据使用统计的方法来确定信息画像,对于动态数据使用Text Rank算法来生成行为标签,使用TF-IDF算法计算行为标签权重从而生成行为画像,通过信息画像和行为画像确定用户画像。而使用TF-IDF算法计算行为标签权重时仅仅考虑了用户与标签之间的关系,并未考虑标签之间的相关性对标签权重的影响,同时也未考虑电商场景的特殊性。所以本文提出了电商场景下的用户标签权重计算方法,其在TF-IDF算法的基础上通过相关系数矩阵来削减相关性对权重计算的影响,并且考虑到电商场景下用户行为类型对权重影响不同以及兴趣会随着时间衰减等情况,进一步对用户标签权重进行场景化处理,得到更加真实可靠的用户画像。最后通过用户画像定量计算用户对商品的兴趣程度,排序后得到推荐列表,并围绕用户画像和商品推荐设计并实现了系统。目前,优化后的标签权重计算方法在优化前的基础上NDCG值整体提升5个百分点,可以达到0.87。未来可以增加对评论信息的情感分析来使得建立的用户画像更加真实,更加具有代表性,从而得到用户更加满意的推荐列表。建立一个真实且有代表性的用户标签模型,能够发掘冷门的内容服务,挖掘“长尾”效益,提高用户的忠诚度。
基于降噪自编码器融合标签权重的协同过滤推荐
这是一篇关于个性化推荐系统,降噪自编码器,标签权重,改进相似度的论文, 主要内容为在互联网技术高速发展背景下,网络数据成爆炸式增长及网民数据激增,用户在海量的数据库中寻求有价值的信息是一项巨大的工程,推荐系统正是为解决这一难题的技术方法。其中协同过滤推荐简便易实现,但协同过滤推荐存在着数据稀疏性问题,没有充分利用所具有的数据信息比如标签等,使得评分预测不准确,推荐精度不高。针对上述问题,本文将人口统计学信息及标签信息融入到协同过滤推荐中,提出了基于降噪自编码器融合标签权重的协同过滤推荐算法。本文主要具体内容如下:1)本文首先对协同过滤推荐算法和基于深度学习的推荐算法进行了分析,并讲述了这两类算法的国内外研究现状,对几种的协同过滤算法的差异性进行分析对比。2)本文算法考虑用户评分项目标签对用户评分的影响,使用TF-IDF算法计算用户标签权重矩阵。针对评分矩阵的稀疏性和高纬度问题,算法利用能有效融合各种来源数据且提取数据深层隐含特征的降噪自编码器,来缓解数据的稀疏性并提取用户隐含特征。通过计算用户标签相似性和用户隐含特征相似性,并将两者加权作为新相似度来选取最近邻居用户实现评分预测,有效缓解稀疏性问题。本文在Movie Lens 1M数据集、Movie Lens 100k数据集、book-corssing数据集和Amazon数据集中子数据集电子产品集上将本文提出的新算法与传统的协同过滤推荐算法进行对比,使用不同比例的数据集划分进行实验,通过评价指标MAE值的测试结果证明本文算法因自编码能有效提取用户特征在一定程度上缓解了数据的稀疏性,且利用了用户标签信息进一步提升了推荐精度。
基于降噪自编码器融合标签权重的协同过滤推荐
这是一篇关于个性化推荐系统,降噪自编码器,标签权重,改进相似度的论文, 主要内容为在互联网技术高速发展背景下,网络数据成爆炸式增长及网民数据激增,用户在海量的数据库中寻求有价值的信息是一项巨大的工程,推荐系统正是为解决这一难题的技术方法。其中协同过滤推荐简便易实现,但协同过滤推荐存在着数据稀疏性问题,没有充分利用所具有的数据信息比如标签等,使得评分预测不准确,推荐精度不高。针对上述问题,本文将人口统计学信息及标签信息融入到协同过滤推荐中,提出了基于降噪自编码器融合标签权重的协同过滤推荐算法。本文主要具体内容如下:1)本文首先对协同过滤推荐算法和基于深度学习的推荐算法进行了分析,并讲述了这两类算法的国内外研究现状,对几种的协同过滤算法的差异性进行分析对比。2)本文算法考虑用户评分项目标签对用户评分的影响,使用TF-IDF算法计算用户标签权重矩阵。针对评分矩阵的稀疏性和高纬度问题,算法利用能有效融合各种来源数据且提取数据深层隐含特征的降噪自编码器,来缓解数据的稀疏性并提取用户隐含特征。通过计算用户标签相似性和用户隐含特征相似性,并将两者加权作为新相似度来选取最近邻居用户实现评分预测,有效缓解稀疏性问题。本文在Movie Lens 1M数据集、Movie Lens 100k数据集、book-corssing数据集和Amazon数据集中子数据集电子产品集上将本文提出的新算法与传统的协同过滤推荐算法进行对比,使用不同比例的数据集划分进行实验,通过评价指标MAE值的测试结果证明本文算法因自编码能有效提取用户特征在一定程度上缓解了数据的稀疏性,且利用了用户标签信息进一步提升了推荐精度。
基于标签和隐私保护的聚类推荐算法的研究与应用
这是一篇关于推荐算法,模糊c均值聚类,差分隐私保护,标签权重,兴趣变化的论文, 主要内容为推荐系统作为当下信息检索的重要工具,在电子商务等诸多领域得到了广泛的应用和发展。随着2004年web2.0概念的提出,互联网进入了用户自由标注产生内容的时代。社会化标签在电子商务领域被普遍使用,用户通过自由标注能够更好的对资源按自己喜好分类,推荐系统也能够根据标签进行用户兴趣预测,进行高效的推荐。推荐算法根据用户的信息、资源的信息和浏览信息等内容进行偏好预测推荐,使得推荐系统面临着以下几方面的问题:数据量的膨胀使其面临着数据稀疏性的问题,根据用户的信息和浏览记录预测兴趣偏好时的隐私泄露问题,用户兴趣随时间迁移改变的问题等等。针对以上情况进行相应的研究和改进,主要内容如下。(1)针对数据稀疏性问题进行了研究,提出利用Slope one算法对用户没有评价过的资源进行评分预测填充,缓解稀疏性问题。标签作为连接用户和资源之间的桥梁,通过评分更能反应用户在使用标签时对资源的态度,因此将评分和标签融合。通过评分矩阵对标签进行加权更有利于提高推荐准确性。(2)针对隐私泄露问题进行了研究,提出在对用户进行模糊c均值聚类时引入差分隐私保护思想的方法;在聚类过程中加入Laplace噪声,保护聚类中心点,产生带有隐私保护的聚类中心点和带有隐私保护的相似用户,达到保护隐私的目的。(3)针对模糊c均值聚类算法初始中心随机问题进行了研究,提出把密度思想和最大最小距离思想进行融合的方法,解决隶属度矩阵和聚类中心初始化随机的问题。达到有更高的准确率和更快的收敛速度的目的。(4)针对用户兴趣随时间迁移改变的问题进行了研究,提出改进的指数遗忘函数,用其对标签进行加权反应用户的短期兴趣变化;并引入时间窗口的概念,兼顾每个人的长期爱好进行评分预测;达到动态模拟用户的兴趣随着时间变化的目的。(5)使用上面的研究成果,从需求分析、架构设计、模块设计、数据库设计等多方面进行设计并实现电影推荐系统。从而将基于标签和隐私保护的聚类推荐方法应用到个性化电影推荐系统中。达到针对不同用户“私人定制,隐私安全”的推荐目标。
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