基于用户画像的数字图书馆精准推荐服务研究
这是一篇关于数字图书馆,用户画像,个性化推荐,协同过滤,服务创新的论文, 主要内容为随着大数据信息技术的蓬勃发展,数据成为各行各业研究的关键产出要素和数字图书馆进行创新发展的重要来源要素。大数据分析与机器深度学习的人工智能技术的深入发展导致知识发现过程和获得方法发生重大改变,新知识技术驱动图书馆服务逐步趋向个性化、精细化、智能化。数字图书馆作为公共文化空间,在提升读者知识素养和阅读水平方面发挥着不可或缺的作用。而图书馆使用群体众多,内容种类多样,使用情况复杂,同时由于海量的数据信息而导致选择困难的问题也越来越突出,系统为了针对用户阅读喜好而精确地推送信息资源,让系统自主分类用户并针对用户的不同特征识别信息,进而进行根据用户需要的个性化推荐。本论文研究了用户画像技术和精准推荐的相关概念,总结了用户画像的模型构建方法以及相关技术。以天津理工大学为例,运用问卷调查法、K均值聚类算法和可视化工具词云,构建图书馆用户画像新模型,结合协同过滤算法,把用户画像技术融合引入图书馆精准推荐服务领域,匹配图书馆用户个性化需求。论文的主要研究工作如下:(1)本研究对用户画像技术与个性化精准推荐概念作出了定义,并对其中的基本理论做出了分析,并阐述了用户画像技术建模过程与个性化精准推荐服务体系的基本组成要素,并指出了图书馆对于利用用户画像技术实现精确推广服务的重要性与意义。(2)以文献统计和知识图谱分析为研究方法,以中国知网数据库为文献数据来源,统计分析文献发布时间和发文数量分布,运行Vosviewer软件,分析国内外图书馆用户画像和推荐系统基于主题词热点研究的知识图谱,反映研究现状及发展趋势,以期为业界相关研究提供参考。(3)收集天津理工大学图书馆用户数据,借助spss软件,利用K均值聚类算法分析用户个人基本信息、阅读兴趣偏好和阅读评价建议等多维度数据,通过将具有相似偏好和属性的用户聚类构建用户画像,并运用词云工具进行用户画像可视化。(4)综合利用用户画像和协同过滤技术,以用户目前的阅读偏好为依据,构建针对用户阅读偏好的图书馆精准推荐服务模式,预测用户未来的阅读偏好,满足用户的个性化需要。
基于协同过滤的智能电商推荐平台的研究与实现
这是一篇关于Spark,mongodb,电商,协同过滤的论文, 主要内容为随着科技的不断发展和人们对电商的认可度日益升高,网上购物已逐渐成为生活中不可或缺的一部分。淘宝、京东等平台深耕C2C领域,自身壮大的同时也改变了传统商业营销模式,推动国内电商业务持续蓬勃发展。行业的进步带来了极大的利润和便利,但其面临的挑战也日益严峻。第一,“数据过载”问题。电商业务的蓬勃使得相关用户及商品数据呈爆发性增长,用户越来越难以从繁杂的数据中及时、精确地找到所需信息。第二,“冷启动”问题。新用户暂时没有相应的历史行为数据,平台无法通过预测向其推荐适配商品,即用户冷启动。物品冷启动同理。面对亟待解决的“数据过载”和“冷启动”等问题,个性化推荐系统应运而生。本文采用文档数据库mongodb,结合基于交替最小二乘(Alternating Least Squares,ALS)的协同过滤算法和二分K-均值(bisecting K-means)聚类算法,使用Spark、flume、Kafka等大数据技术,设计和实现了基于协同过滤的智能电商推荐平台。该平台结合离线统计榜、离线推荐和实时推荐多种推荐方式,聚焦于冷启动和数据过载问题,专注从纷繁庞大的数据群中为用户挖掘适配商品,高效获取有价值的信息。论文主要工作如下:(1)通过实习期间对电商行业的调研和推荐流程的分析,明确本平台的功能及性能需求,并从业务架构和技术层级两个角度进行全局概要设计和子模块的详细分析与设计。(2)针对数据过载现象,本文引入大数据架构,利用Spark、mongodb、flume、Kafka等工具构建高效数据流平台,并建立基于星型模型的业务数据仓库,以拉链表的形式分层级储存用户及商品的缓慢变化维度数据和行为数据,提升了数据存储和处理的效率。(3)以大数据平台为基础,本文利用基于交替最小二乘(Alternating Least Squares,ALS)的协同过滤算法和二分K-均值(bisecting K-means)聚类算法构建了用户-商品混合推荐模型,并引入热点因子,使用top N算法混合推荐。(4)为了解决用户冷启动的问题,本文采用离线统计推荐和新用户标签问卷的形式对新用户的数据进行补充。同时,在实现电商业务的基础上,参考lambda架构离线和实时混合推荐,完成基于协同过滤的智能电商推荐平台。最后,构建测试模型以检测平台的功能完成度及性能水平。
基于SVD与SVM混合推荐的电影推荐系统的研究
这是一篇关于奇异值分解,支持向量机,K近邻,协同过滤,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网2.0时代的到来,用户的各类网络信息数据与日俱增,信息过载的问题日益严重。对于单个用户而言,从纷繁复杂的网络世界中快速捕捉到自己需要的信息越来越难;对于产品提供方而言,如何集成所有用户的信息并迅速地挖掘到用户的个人潜在需求,把用户可能感兴趣的产品及时推送给用户成为大数据时代下精准营销的一大技术难题。个性化推荐技术作为解决信息过载的有效手段和重要工具应运而生,在电子商务领域及各类社交媒体平台展现出了良好的应用前景。其中,协同过滤推荐技术作为应用最早也最广泛的个性化推荐技术之一,在实际应用中取得了巨大的成功,但仍然面临着数据稀疏与冷启动,可扩展性差等制约推荐精度的严峻的问题。个性化推荐发展到现在,已经有大量优秀的专家学者提出了很多不同的算法模型来解决传统协同过滤的这些缺陷,其中混合推荐算法因其能够有效缓解传统协同过滤推荐手段单一,推荐效率不高等缺陷而成为推荐算法研究领域的热门方向,受到了越来越多的关注。本文提出的基于奇异值分解与支持向量机的混合推荐算法对传统协同过滤算法进行了一些相应的改进,主要工作如下:1.针对推荐系统中用户-项目评分数据的稀疏性问题,提出采用矩阵分解技术降维来最大化提取有效信息,分解得到三个稠密的包含用户对项目偏好信息的奇异矩阵,有效地缓解了原始评分矩阵的极端稀疏情况;2.针对推荐系统中用户及项目数量急剧增长引发的可扩展性差的问题,利用奇异值分解技术抽取用户-项目数据的关键特征,降低用户或项目的奇异向量维数,相比传统协同过滤一定程度上降低了相似度矩阵的计算复杂度,较好地解决了可扩展性差的问题;3.为了避免推荐系统用户及项目数量庞大导致的内存损耗问题,提出基于SVD及SVM的混合推荐算法,只需存储奇异值分解后的用户或者项目的奇异矩阵,用户或项目的特征向量维数大大降低,保证了推荐精确度的同时,节省了更多存储空间,这对于拥有浩如烟海数据的推荐系统无疑具有十分重大的意义;4.在Movie Lens数据集上进行的实证表明,本文提出的基于奇异值分解和SVM的混合推荐算法确实一定程度上缓解了数据稀疏,可扩展性差及推荐精度不高的问题。
电信营销活动定向推送管理系统
这是一篇关于推荐算法,电信营销活动,协同过滤,决策树,基于内容相似度的论文, 主要内容为随着移动互联网的快速发展,运营商营销活动的办理从传统的线下转为线上,但现有营销活动的推荐和发布方式存在弊端。传统的营销方式没有结合用户消费特点和营销活动特点进行个性化推荐,活动推荐途径过于单一,营销结果不理想。另外,运营商是分级管理,各个地市的运营商业务需求不同,传统营销活动发布为独自开发上线,增加了运营商业务压力且不容易形成统一的管理。鉴于目前运营商营销活动上线方式的不便性和营销对象盲目性等问题,针对营销活动的套餐业务和流量增值业务,本文设计不同的推荐模型,同时基于JavaEE应用平台研发了电信营销活动定向推送管理系统,将推荐模型应用到该系统中。具体工作如下:(1)本系统采用B/S架构,基于MVC设计模式,实现前端和后台的分离。前端主要为界面的展示和获取用户操作数据。后台主要实现业务逻辑控制、数据库操作、SMS短信平台接口的调用和前后端交互。具体功能模块包括用户管理模块、营销活动管理模块、资费管理模块、营销活动审核模块、定向推荐管理模块和推送途径管理模块。实现营销活动便捷灵活发布上线的同时匹配用户的消费行为,以不同途径实施推送。(2)针对套餐业务,本文提取用户消费行为特征和套餐活动特征,结合提取的特征设计了一种基于内容和用户协同过滤的混合推荐算法。通过整合基于套餐内容和基于用户协同过滤获取的用户集合,根据业务规则计算,生成推荐用户集。(3)针对流量增值业务,本文提出一种基于决策树分类和内容的混合推荐算法。该算法分为三步:第一步根据用户流量消费行为,运用决策树模型,预测用户会办理增值业务的类别;第二步基于流量增值业务的内容,计算出与新上线增值业务最为相似的业务类别,该类别的用户为新上线增值业务的潜在用户集;第三步根据业务规则对潜在用户集计算,生成推荐用户集。本文基于某运营商的真实数据集进行算法验证和对比,证明本文营销活动推荐算法的可行性。
基于知识图谱的推荐技术研究及应用
这是一篇关于知识图谱,知识嵌入,个性化推荐,协同过滤,稀疏性问题的论文, 主要内容为随着互联网的普及和信息技术的发展,网络信息数据呈现爆炸性的增长,信息过载问题随之凸显。为了帮助用户从大量信息中发现自己感兴趣的信息,以及帮助信息生产者让自己生产的信息受到广大用户的关注,推荐系统应运而生。然而,传统的推荐系统面临的稀疏性问题以及冷启动问题在一定程度上限制了推荐系统的效果。本文通过构建一个领域内的知识图谱,并提取其中物品的语意表示,结合协同过滤算法来提高推荐系统的性能。本文以基于知识图谱的推荐技术研究及应用为研究课题,重点研究了领域内知识图谱的构建技术,知识图谱中实体和关系的嵌入方法以及基于知识图谱的推荐算法。本文的主要研究内容如下:本文首先研究了领域知识图谱的构建方法,设计并实现了一种电影领域的知识图谱构建方法。本文将知识图谱概念引入到电影领域,对电影领域知识特征进行分析,实现了领域内实体和关系的划分,完成了电影领域本体库的构建。然后抽取了电影领域的实体和关系,并且完成了基于关系数据库的知识图谱存储。最后分析了关系数据库进行知识存储的利弊,利用Neo4j改进了知识的存储方式。然后本文提出并实现一种电影领域知识图谱中实体和关系的向量化方法。本文给出的知识图谱中的实体和关系的嵌入模型,利用知识表示技术在保留语义信息的基础上,将实体和关系进行向量化表示。此外本文还对原负采样算法进行了改进。实验证明了本文使用的向量化方法是有效的。最后本文提出了一种基于知识图谱的个性化推荐算法。将知识图谱中物品的向量化表示方法和协同过滤算法结合,利用从知识图谱中提取的物品语义信息,弥补基于物品的协同过滤算法没有考虑物品本身内容信息的缺陷。对比基于物品的协同过滤算法,本文提出的基于知识图谱的推荐算法在准确率、召回率和覆盖率方面有一定提升。
基于聚类和用户属性的协同过滤算法研究
这是一篇关于协同过滤,数据稀疏,K-means++聚类,Slope one算法的论文, 主要内容为随着互联网日益普及,人们进入了大数据时代,互联网上的信息量就像一个“大海”,但对于人们而言真正有用的信息很少。在信息资源爆炸环境下,如果没有好的信息过滤机制,人们会被“数据海洋”淹没,寻找需要的信息也变得更困难。在此背景下推荐系统被人们提出来,实现了从海量数据中为用户获取有意义信息的功能。协同过滤作为主流的推荐算法,能够从用户的历史记录分析出用户的喜好。但是如果用户参与的项目少,推荐系统中存在较大的数据空缺,系统推荐性能因此就会受到相应影响。本文首先针对技术方面相关知识内容与开展全面介绍,主要指出协同过滤算法存在精确程度较低、同时覆盖率低等相应问题,进一步开展相应研究,针对该算法作出改进,主要研究内容如下所示:(1)在当前的个性化推荐算法中,比较经典的算法是协同过滤推荐算法,它虽然是许多推荐算法的理论基础,仍然存在一些影响推荐效果的问题。本文对数据集的数据稀疏性问题进行研究,应用改进的Slope one对数据中的数据缺失值进行预测,预测值会进一步加入到评分矩阵内,通过这一方法可以让稀疏性问题得到有效处理。(2)由于协同过滤算法在寻找最近邻居时,需要和所有用户运算,运算的效率相对比较低,为了使其运行效率进一步提升,本文考虑对用户开展聚类,让相似的这类用户共同划分于同一个聚类簇中,最大程度上降低计算复杂度,对算法可扩展性加以改善。(3)传统的相似度计算只考虑到用户评分,导致计算不合理的问题,只计算了评分间的差异,却未考虑用户属性对相似度计算的影响。把用户属性(性别,年龄,职业)引入到相似度计算中,优化相似度计算。(4)为了让算法优化其有效性得到进一步验证,本文在实验过程采用Movie lens100k数据集开展验证,对比分析协同过滤算法以及填充处理过的协同过滤算法,通过数据实验进行比对,结合最终实验结果发现,本文优化后算法能得到有效改善。
电子商务下的柔性推荐系统
这是一篇关于推荐系统,推荐策略,推荐引擎,关联规则,协同过滤的论文, 主要内容为Internet的迅猛普及将人类带入了信息社会和网络经济时代,电子商务也正以令人难以置信的速度蓬勃发展。丰富的电子商务网站使客户有了更多的选择余地,但客户更容易流失。在这种环境下,企业必须进行主动营销,发现客户的偏好,分析客户的购买动机,才能更好地吸引客户的注意力,满足客户的喜好,让客户感受到完全个性化的购物体验,推荐系统成为解决这一问题最有效的工具。 本文首先介绍了国内外电子商务推荐系统的应用和研究情况,特别比较了国内外几个典型的电子商务网站推荐策略的应用情况。随后针对目前电子商务推荐系统存在的不够灵活、继承代价高、移植性差等问题,提出了一种的开放式的、多模型的推荐系统框架――柔性推荐系统FRS(Flexible Recommendation System)。FRS主要由推荐系统数据库、推荐系统模型库、推荐策略、推荐控制引擎、推荐管理和电子商务网站系统组成。在FRS中,推荐系统模型和推荐策略可以像组件一样被加载、删除,系统可以根据不同的商业应用制定不同的推荐规则生成推荐控制引擎,为用户产生不同的个性化推荐。FRS独立于具体的推荐应用和推荐算法,具有良好的开放性;能根据不同的商务推荐策略产生相应的推荐功能,具有良好的柔性;支持完善的推荐管理功能和统一的推荐管理平台。在文章最后,将FRS应用到一个电子商务网站的实例中以验证该系统的有效性,并提出进一步待研究工作。
个性化推荐并行算法及其应用研究
这是一篇关于朴素贝叶斯分类,协同过滤,XGBoost分类,外卖推荐,MapReduce的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,网络上的信息变得庞杂而多样。面对海量的信息,用户很难从中获取自己需要的内容。推荐系统是一种有效的信息过滤技术,可以解决互联网时代下的信息超载问题。另外,信息的爆炸式增长为推荐系统带来了新的难题,面对海量的信息,传统的串行推荐算法不再适用于如今的数据规模,为了能较快地从较大的数据中挖掘出有价值的信息,设计并行化的推荐算法,是解决较大数据推荐计算量大问题的有效途径。本文利用MapReduce面对较大数据时优秀的处理分析能力,研究了针对较大规模数据集进行推荐的并行算法,同时将其应用在外卖个性化推荐中。本文的工作主要有以下几个方面:首先,设计了一种基于物品的协同过滤推荐并行算法–PTR-NBICF算法,该算法主要包括数据预处理和产生推荐列表两个阶段,数据预处理部分爬取网络上真实商品的评论数据,评论数据包括评分数值和评论文本,通过朴素贝叶斯分类算法构建物品评论文本情感分类器,量化评论文本情感值,再结合评分数值构建综合评分模型,综合评分更能表达评论者的情感倾向。在产生推荐列表部分,改进物品相似度的不足,并在MapReduce分布式计算模型上实现了PTR-NBICF算法,将其应用在外卖个性化推荐。实验表明,PTR-NBICF算法有效地提高了物品推荐的准确性,并且有良好的并行加速比。其次,设计一种基于矩阵分解的协同过滤推荐并行算法—PTR-NBALS算法,该算法在数据预处理部分使用综合评分模型,在产生推荐阶段根据ALS算法原理和不足,在损失函数中引入物品品类相似度,并在MapReduce分布式计算模型上实现,将其应用在外卖个性化推荐中,通过对外卖评论数据集进行深入挖掘,实现对外卖个性化的推荐。实验表明,PTR-NBALS算法进一步改善了推荐效果,增强了系统的可靠性。最后,针对协同过滤算法推荐列表中缺乏多样性的问题,以上述研究为基础,设计了一种混合协同过滤的多样化推荐并行算法—PTR-Hybrid算法,首先利用PTR-NBICF算法和PTR-NBALS算法生成预测评分,进而初步产生物品推荐候选集,然后将候选集输入到训练好的XGBoost分类模型中进行预测,最后,Top-50保留为最终推荐名单。实验表明,该算法不仅具有较高的精度和多样性,而且具有良好的加速比。将该算法应用于个性化、多样化的外卖推荐是可行和有效的。
基于混合新闻推荐的微服务工具应用研究
这是一篇关于新闻推荐,混合算法,协同过滤,微服务的论文, 主要内容为随着科学技术的进步,新闻信息获取媒介逐渐演变为互联网在线平台。人们每天面对大量信息,信息过载的问题也就随之而来,新闻推荐的出现对于缓解信息过载有着重要的意义。传统新闻推荐算法有基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及基于深度学习的推荐,单一算法一定程度上存在局限性,且大多单一推荐算法都没有结合用户的长短期兴趣进行推荐。针对此问题,本文提出了一种混合的新闻推荐模型,并基于此模型设计实现了个性化新闻推荐系统。为了进一步提高系统的部署效率、增加可移植性,本文还对推荐系统进行了封装部署,以微服务工具的形式上架云平台。本文的主要研究内容及工作如下:(1)为改善单一推荐算法的不足,融合用户的短期阅读兴趣和长期阅读爱好。本文分析了中文新闻数据集的特点,提出一种混合的新闻推荐模型,将改良后的LSTUR算法与加入了注意力模块的协同过滤推荐算法通过神经网络进行融合。与基础算法相比较,本文所提出的混合新闻推荐模型的各项评估指标均有明显提升,验证了混合推荐算法的有效性。(2)本文将混合新闻推荐模型应用与底层,设计并实现了新闻推荐系统。系统整体采用前后端分离的开发模式完成系统搭建,进一步实现了包括权限认证、新闻浏览、用户平台交互、用户信息管理和新闻信息管理五大模块的功能。(3)本文运用容器技术,进一步将新闻推荐系统封装成微服务工具的形式,部署在校内云平台上,增加新闻推荐系统的轻量性和实用性。
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