8篇关于图书推荐的计算机毕业论文

今天分享的是关于图书推荐的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到图书推荐等主题,本文能够帮助到你

融合多种算法的图书推荐系统研究

这是一篇关于图书推荐,推荐算法,准实时,Spark计算引擎的论文, 主要内容为近年来,随着移动互联网的发展,出现了越来越多的线上图书平台,这些平台主要有高校在线图书馆、网上书店、图书评分网站、电子期刊数据库、教育出版社平台和在线阅读网站等。这些平台让人们更容易地去获取知识提升自己的能力。然而,随着线上阅读购书的人群数量呈现指数级的增长,可供选择的书籍资料不断丰富。不同类型的读者在面对大量书籍时,往往难以做出选择,甚至会花费大量时间仍无法找到自己满意的图书。同时,用户在图书平台产生的海量的数据也给在线平台的系统运行也带来了挑战。尽管使用传统的搜索或热门推荐可以为读者减少查找图书的时间成本,然而,这种方式忽视了读者在线上消费互动过程中产生的大量显式或隐式行为数据,不能更精准地发现读者个人的兴趣,提高读者的能力及对平台的满意度。因此本文的主要工作内容是通过研究学习推荐算法和大数据技术,设计和实现融合了多种推荐算法的图书推荐系统,并探讨它们的有效性和优缺点。为了让系统可以适应图书平台实际应用的多种场景,推荐系统综合历史和实时两个时间维度挖掘读者和图书的数据。研究主要内容如下:(1)研究对比现有推荐算法,除了传统的协同过滤推荐算法以外,引入隐语义模型,解决大数据量下的数据稀疏和冷启动问题,采用多种推荐算法实现混合推荐,为不同的应用场景提供相应的推荐方案,并将推荐结果反映在前端页面上。同时,在观察各种推荐算法的实际推荐效果后,可以对算法的优先级进行调整。(2)在对推荐算法比较的基础上,本文对传统隐语义模型做了一定的改进,由于用户的兴趣总是会动态变化的,研究结合用户近期行为即用户评分数据,预测用户兴趣,从而得到更好的推荐结果。(3)为了应对处理图书推荐系统的大量数据,选择合适的大数据技术,研究使用Spark计算引擎处理数据,并基于适合Spark的Scala语言编写系统程序,使得推荐系统在处理大规模数据时更加高效,用户在使用本推荐系统的图书平台时获得准实时反馈推荐。(4)设计实验,基于评测指标和多种实验数据验证比较推荐算法,并根据实验结果进一步优化算法,探讨推荐算法适合的场景。同时,测试推荐系统在处理计算大量数据的性能表现。

基于Android平台的高校图书馆服务系统的设计与实现

这是一篇关于Android平台,图书推荐,协同过滤算法,图书馆服务系统,手机图书馆的论文, 主要内容为随着移动通信技术的快速发展,移动终端的应用提供给用户更加快捷便利的用户体验。面对拥有众多读者的高校图书馆,迫切需要一种能够给读者更好体验的图书服务系统。传统WEB服务系统主要应用于PC机,读者往往受到时间空间限制,为此,本文在Android平台基础上开发相应的高校图书馆服务系统。并针对高校图书馆个性化服务欠缺的问题,研究设计图书推荐服务,使高校图书馆服务更加人性化和智能化。课题的研究基于原有的WEB平台,在此基础上搭建基于J2EE平台的中间层,通过移动端访问中间层获取数据,以此来达到移动平台系统和原生WEB系统的迁移。本文主要研究如下:1)移动互联网相关技术进行分析和对高校图书馆服务系统的需求调研基础上,提出基于Android平台的高校图书馆服务系统功能模型,并绘制基于UML的用例图和时序图,描述了每个功能的业务流程和实现方法。2)图书馆服务系统研究设计数据库和图书推荐系统。分析推荐算法,研究基于协同过滤算法在图书馆服务系统的推荐模块中的应用。3)开发了基于Android平台的图书馆信息系统,包括个人图书馆、图书搜索、图书推荐和消息四个主要模块。本系统的研究开发为构建移动平台信息系统的图书馆提供了有意义的参考与借鉴。

基于知识图谱的图书推荐研究及应用

这是一篇关于图书推荐,知识图谱,KGCN,注意力机制,互补推荐,Doc2Vec的论文, 主要内容为互联网为我们提供了大量有用信息的同时,其数据规模也呈指数式增长,引起了严重的信息过载问题。推荐系统作为一种解决信息过载问题行之有效的手段,目前存在数据稀疏与冷启动问题。知识图谱中存储着实体与实体之间的结构化网络,可以作为辅助信息缓解这些问题。同时,知识图谱和评论文本都蕴含了物品的互补属性。基于上述分析,本文结合图书评论和图书知识图谱,使用神经网络的方法研究了图书推荐模型,并将其应用到构建的图书推荐原型系统中。本文具体研究内容如下:(1)阐述了本课题的研究背景与意义,介绍了知识图谱和推荐系统的国内外研究现状。同时,分析了目前的传统推荐模型与现有基于知识图谱的推荐模型的优点与缺点。(2)在基于知识图谱的图书推荐模型中,针对知识图谱实体邻居聚合过程中,各邻居权重不同的问题,本文提出一种新的基于KGCN的图书推荐模型UA-KGCN。首先,构造协同知识图谱并使用Trans HR模型完成实体的向量化表示。然后,对物品实体的邻居进行聚合得到新的实体表示。最后,通过用户和图书实体向量的内积进行预测来完成推荐。(3)针对传统互补推荐模型中数据有限的问题,本文引入知识图谱进行图书互补推荐。结合图书数据中评论文本比图书封面图片信息更具有代表性的特性,本文提出了一种新的融合图书评论与知识图谱的互补推荐模型KGRCR。首先,通过Doc2Vec的PV-DM模型对评论文本进行向量化处理,并通过注意力机制将多个评论文本聚合得到图书的评论向量。同时,通过本文提出的UA-KGCN模型得到图书的知识向量。然后,计算图书的知识向量互补距离与评论文本互补距离,通过神经网络的方式将二者非线性结合,得到融合的互补距离,并计算图书互补关系矩阵,最后生成Top-K推荐列表。(4)利用本文提出的结合图书评论与知识图谱的互补推荐模型,通过Flask框架和My SQL数据库构建了一个图书推荐原型系统。

基于师范生信息技术能力模型的图书推荐研究

这是一篇关于师范生,信息技术能力,图书推荐,本体的论文, 主要内容为教育信息化是衡量一个国家教育现代化水平的重要标杆。教师是教育信息化的主力军,其信息技术应用能力是教育信息化的关键因素。师范生作为教师的后备军,信息技术能力是转变学习方式、提升学习成效、提高综合素养的有力保障,直接影响教育信息化水平和未来教育的质量,有效促进和提高师范生的信息技术能力是推进教育信息化高质量发展的一个重要因素。图书馆在面向读者提供知识服务的过程中,由于反映读者阅读诉求数据的缺乏,不能有效刻画用户画像,且缺少新用户数据,图书推荐存在冷启动问题。高校图书推荐多使用基于内容和关联规则的推荐为读者推荐图书,没有考虑用户本身知识能力水平,图书的适用性不足,知识服务的精准性不高。基于此,本文构建了师范生信息技术能力模型,且基于师范生信息技术能力模型使用规则推理的方法进行图书推荐,以期为提高师范生信息技术能力的学习提供有效的图书资源服务。本论文的主要研究内容如下:(1)构建师范生信息技术能力模型。在充分研读2014年颁布的《中小学教师信息技术应用能力标准(试行)》和关于师范生信息技术能力相关的文献,构建了师范生的信息技术能力模型,将信息技术与课程融合划分为文科、理科及体育艺术三种类别,体现了信息技术发展对教师角色转变的要求、信息技术与教育教学融合发展的内涵要求。(2)基于师范生信息技术能力模型的图书推荐。通过问卷调查对师范生的信息技术能力情况进行测评,同时根据其培养方案修读信息技术类课程的情况综合判定师范生现有信息技术水平;以难度、热度和类别三个维度对图书进行描述并进行了标注,构建师范生信息技术能力本体,并且设置推理规则,根据师范生现有的信息技术能力水平为其推荐符合其现知识有水平的图书。(3)图书推荐原型系统的设计。设计并实现了针对师范生的信息技术类图书推荐系统,该系统能够根据师范生的信息技术能力情况,为其推荐相关的信息技术类图书以及当下热门的计算机类相关图书与新书。

基于个性化标签协同过滤算法的图书推荐系统研究与实现

这是一篇关于个性化标签,协同过滤,图书推荐,用户兴趣模型的论文, 主要内容为近年来,信息技术的快速发展逐渐取代了传统的管理模式,各行各业信息化管理正在进行着前所未有的转型升级。在此背景下,图书馆管理信息化的进程也在逐步完善,数字化图书馆以其方便快捷的文献检索方式、个性化推荐等特色服务深受广大读者的厚爱。随着图书馆藏书数目及电子书目的日益增多,传统的图书馆管理模式普遍存在图书信息推荐体验感差的问题,读者面对各式各样的书目短时间内很难找到感兴趣的图书。如何运用信息化的技术和方法,构建合理有效的图书馆个性化推荐服务,为读者提供方便快捷的阅读体验感,现已成为目前数字化图书馆管理建设的热点研究。本文以标签这个元素为基础提出了一种个性化标签协同过滤算法,目的是为用户提供方便快捷的图书推荐服务,首先,个性化标签协同过滤算法根据用户给书籍打标签的行为建立用户-标签-书籍三维关系。使用TF-IDF加权技术分别计算用户-标签和标签-书籍的二维关系关联度,结合两个关联度构建用户兴趣模型。然后,依据两个书籍被用户标记同一标签的次数越多两本书就越相似的原则,运用Tanimoto系数计算书籍的相似度,系数值越大,证明两本书之间越相似。最后,运用预测公式得出用户对书籍的兴趣度,并根据兴趣度排名为用户推荐书籍,提高读者的阅读效率。在上述个性化标签协同过滤算法的基础上,根据前期的需求分析和系统设计,采用Eclipse、SQL Server、SSH等技术,开发了一套图书推荐系统。该系统共分为九大功能模块,包括用户注册功能、用户登录功能、图书推荐功能、书籍详情模块、热门榜单模块、数字资源模块、书籍搜索功能、我的图书馆模块和管理员模块。本文旨在为图书的个性化推荐过程提供更加智能的分析,对提高读者个性化图书推荐的体验感、快速获取感兴趣图书信息的过程具有重要的研究意义,进而促使数字化图书馆建设朝更加智能化的方向发展。

基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统的研究与实现

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,数据稀疏,图书推荐的论文, 主要内容为随着互联网的发展,网络信息增多,“信息超载”问题日渐突出。解决这一问题的有效途径就是搜索技术和个性化推荐技术。个性化推荐通过分析用户行为,为用户建立兴趣模型,预测用户行为模式,再主动将有效信息推荐给用户。与搜索技术相比,不需要用户主动键入搜索内容是推荐技术的一大特点。在这种环境下,推荐系统越来越受到网络用户欢迎。协同过滤算法作为推荐算法中最受欢迎的算法之一,具有重要的研究价值及意义。即使应用广泛,大量研究表明协同过滤算法仍面临以下几个主要挑战,(1)数据稀疏问题,(2)冷启动问题,(3)推荐效率问题,(4)可扩展性问题。基于用户的协同过滤算法广泛应用于推荐系统,它分析用户的行为数据,为用户寻找兴趣爱好接近的领域用户,再将领域用户评分高的商品推荐给当前用户。基于用户的协同过滤算法推荐精度高,效果好,然而数据稀疏问题同样严重影响其推荐效率。针对改进数据稀疏和提升算法推荐效率两个难点,本文对基于用户的协同过滤算法相关技术进行研究,提出一种改进算法。具体研究工作如下;(1)为了缓解数据稀疏,提出一种评分矩阵填充算法。传统算法通过项目属性相似度填充评分矩阵,改进算法在此基础上先衡量不同属性值的信息量,信息量大的值在计算相似度时赋予的权值大,该属性值对相似度计算结果的影响更大,本文通过信息熵来衡量属性的信息量。(2)协同过滤算法会在优化过的评分矩阵上进行计算。在计算用户相似度时,基于用户的协同过滤算法只计算用户评分相似度,本文在计算用户相似度时,同时考虑到两个用户公共评分项目的数量对结果的影响,公共评分项目数量越大,即使评分不同也可以说明两个用户喜好接近,除此之外,在计算相似度时还加入用户评分次数相似度,推荐系统中项目数量过多,可能很多用户公共评分项目不足。这个时候可以将公共评分项目转化为公共评分属性,两个用户如果对同种属性的项目评分次数接近,也可以表示两个用户喜好接近。通过在movielens数据集上测试,证明本文设计的改进算法可以有效提高推荐系统的推荐准确度。最后对图书推荐系统进行需求调研,设计出推荐系统的总体框架,保证功能模块和数据存储可以正常使用,将改进协同过滤算法应用起来。

基于Spring的双语阅读教学平台的研究与设计

这是一篇关于spring框架,图书推荐,文档解析,流量控制的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,在线阅读平台迎来了新的发展机遇期。但目前国内双语阅读平台大多功能逻辑简单,高可用性差,面向教学场景开发的功能更是少之又少。为了解决以上问题,本文设计并实现了一个双语阅读教学平台,该平台对传统在线阅读平台在阅读模式和应用场景上进行了扩展和创新,加入了双语阅读和面向教学的业务场景功能,包括图书推荐、校园管理、阅读概况统计等功能。同时由于Spring框架的开发效率高、兼容性强等优点,因此将Spring框架作为该双语阅读教学平台的主要开发框架。本文为了解决面向学生的双语图书推荐需求,提出了一种基于知识图谱的记忆化学习路径推荐算法KGM-RA。该算法根据学生的能力等级测评结果,不仅可以量化出学生的外语能力水平,而且还能给学生推荐符合其实际外语能力的双语图书。实验表明,该算法相对于基于协同滤波或者二元评分认知诊断的图书推荐算法在推荐结果可解释性、有效性和知识连贯学习等方面拥有更加优异的表现。本文为了解决校园管理中需要手动处理各类文档解析的痛点问题,提出了一种基于Java线程池的智能文档解析实现方案。该方案除了能准确提取出Word、Excel、PPT、PDF文档外,还能实现不同文档类型的同时解析。此外,针对本平台存在的多维度流量控制需求,提出了一种分布式双速限流算法DTR-LA。该算法在原有单服务的令牌桶限流算法基础上,通过Lua脚本技术在Redis上实现不同类型令牌的生成和分发,可以做到在分布式集群中实现双速服务限流的功能。实验表明,该算法可以做到HTTP请求动作和请求资源URI的多维度服务限流,同时还能针对不同的服务接口优先级实现差异化的流量控制,有效地提高了平台的整体吞吐量。最后对该双语阅读教学平台中的各个功能模块和使用到的算法进行了功能逻辑性和有效性测试。测试结果表明,该双语阅读教学平台不仅能够满足日常的双语阅读教学管理,实现个性化双语图书推荐,而且还具有高可用、高可靠、低延迟等特性。