一种基于改进协同过滤的电子商务推荐系统的研究与实现
这是一篇关于电子商务,个性化推荐,协同过滤,遗传算法,权值优化的论文, 主要内容为随着电子商务近十年的高速发展,人们传统的消费观念也在不断地发生变化。在海量的网络资源和信息过载环境下,如何满足消费者的需求,使得用户在海量的信息中快速、准确地找到自己想要的商品,提高消费者的体验以及满意程度,进而提高用户忠实度,就显得尤为重要。推荐系统通过分析商品或者用户的信息,为用户提供针对性较强的个性化推荐,可以更好地发掘物品的长尾以发挥非热门商品潜在的巨大价值,因而成为数据挖掘的一个重要研究方向。针对影响用户兴趣的行为因素比较多、且每一种因素对兴趣的影响程度不一样的情况,本文在分析推荐系统及其常用算法的基础上,基于遗传算法和协同过滤对电子商务推荐系统进行研究与实现。本文的主要工作包括以下两个方面。首先,本文提出了利用遗传算法对用以提取用户兴趣的行为权值进行优化,并结合基于项目的协同过滤技术进行组合推荐的算法。由于顾客的加入购物车、购买、评分、搜索、收藏等行为所代表的用户对商品的兴趣程度是不一样的,因而给每个用户行为赋予一定的权重,以达到更加精准预测用户的兴趣度。本文利用遗传算法对这些行为权重进行了学习和优化,再利用这些权重对用户行为数据进行加权求和以提取用户兴趣,然后基于提取的用户兴趣与协同过滤算法进行组合推荐,通过这样的方式预测或评估用户的偏好,以实现更加精准的推荐。其次,对上述电子商务推荐系统进行了需求分析,对相关功能模块以及数据库等进行了总体设计,并利用MySQL、MyEclipse等工具以及jsp技术实现了上述电子商务推荐原型系统。
移动环境下基于轨迹挖掘的个性化推荐系统设计与实现
这是一篇关于移动轨迹数据,异常轨迹检测,轨迹聚类,个性化推荐的论文, 主要内容为由于信息技术的飞速发展以及信息内容的不断增多,使得“信息过载”问题越发严重。推荐系统因其能够帮助人们从繁杂的信息中发现感兴趣的内容而受到了各界人士的普遍关注,对其进行了深入的研究并应用于实际,效果显著。但是传统的推荐系统在进行推荐时,往往只考虑了用户对项目的偏好数据,而忽略了用户的轨迹数据特征。轨迹数据是对移动对象运动行为的序列化表示,通过分析和挖掘轨迹数据更能够反映出移动对象的运动规律以及行为模式,对提高个性化推荐系统的准确率以及用户的满意度有着非常重要的意义。因此,本文设计并实现了一种在移动环境下基于轨迹挖掘的个性化推荐系统,论文主要围绕以下内容进行研究:(1)研究使用基于时空Hausdorff距离的异常检测算法对轨迹数据进行预处理。在TRAOD(Trajectory Outlier Detection)算法的基础上,结合道路网络交通,同时考虑轨迹数据的时间特性对线段Hausdorff距离进行改进,从而提高异常轨迹检测的准确率与效率。用该算法去除轨迹中的异常数据,为下一步的轨迹聚类提供有效的数据。(2)研究使用基于路网约束的移动对象时空轨迹高效聚类算法(Spatio-Temporal Road-Network Aware Trajectory Clustering Algorithm,ST-NEAT)进行轨迹聚类分析,发现用户的运动规律和行为模式。该算法同时考虑轨迹数据的空间属性和时间属性,且能够获取用户不同时段的轨迹信息,不仅提高了聚类质量,而且有利于为用户提供不同时段的有针对性的推荐服务。(3)在上述理论技术的支持下,设计并实现了个性化的推荐系统,为用户提供朋友推荐、地点推荐以及其他一些辅助的个性化推荐功能,能够更加准确的为用户推荐与其相近的用户以及更符合其兴趣偏好的地点等内容。
个性化语音康复训练推荐系统的设计与实现
这是一篇关于语音康复训练,个性化推荐,网页分类,语音合的论文, 主要内容为现今,语音训练系统在中风语音康复训练中的应用越来越重要。现在市场上所使用的语音康复训练系统的训练内容虽然多种多样,但是这些语音康复训练系统在设计完成之后,训练内容已经固定,无法更改,也就是说,所有使用该语音康复训练系统的用户都训练同样的内容,如此单一、重复的训练相同的内容很容易使得用户对语音康复训练产生倦怠乃至抵触的心理。 本文针对语音康复训练系统存在的问题,提出了个性化语音康复训练推荐系统。该系统的主要功能是根据用户的习惯以及兴趣爱好等个性化信息,从网络上抓取用户可能感兴趣的网页,并将该网页作为语音训练内容向用户推荐。本文在对个性化语音康复训练推荐系统的相关技术深入研究和探讨之后,提出了个性化语音康复训练推荐系统的总体设计,并实现了其原型系统。其基本过程是根据用户兴趣爱好和知识背景,或者由用户提供其个性化信息(兴趣爱好、习惯等)或者其工作或生活领域的常用词,个性化语音康复训练推荐系统对这些信息进行处理,得到用户想要训练的类别信息,然后从网络上抓取网页,并判断该网页是否属于所需类别,找到需要的网页并将其推荐给用户,最后使用语音合成技术将训练内容转换成可以听得懂的、流利的汉语口语输出,供用户训练。
基于社交网络的个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,社交网络,个性化推荐,协同过滤,K-Medoids的论文, 主要内容为随着社交网络的飞速发展,人们在海量数据中很难快速获取想要的数据信息,逐渐形成信息过载问题,企业和科研机构为此进行大量的研究和实践工作,最终推荐系统应运而生。推荐系统能够根据用户的兴趣爱好、历史行为等信息为其提供个性化信息推荐服务,逐渐在电商、教学、政企等领域发挥重要作用,成为一个热门研究方向。虽然推荐系统拥有诸多的成果和优势,但是随着社交网络数据的快速增长,传统的推荐算法已无法满足用户精确的推荐需求,尤其稀疏性、冷启动等问题导致推荐准确度的下降一直未被很好的解决。同时在社交网络中信息量的过大,导致信任网络间相似性的计算更加的困难,系统运行变得缓慢,推荐的准确度受到严重的影响,无法进行实时的个性化推荐,另外传统推荐算法只考虑用户间的直接社会关系,而忽略了用户潜在的兴趣偏好特征和社区聚类特征。针对上述情况,本文的研究内容如下:(1)通过将社交网络社区划分技术和协同过滤推荐算法相结合的方式,提出了一种基于改进COPRA社区划分的推荐算法CBRA。首先,针对用户相似矩阵,结合用户信任度,构建用户关系矩阵。接着使用改进后的COPRA算法对社交网络进行社区划分,形成用户最近邻居集合,有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题。最后,利用社区中邻居用户评分对目标用户未打分的项目进行预测评分并生成TopN推荐列表。实验验证了该算法的推荐准确性和运行效率。(2)提出了一种融合用户特征聚类的协同过滤推荐算法PKM-UserCF。首先,利用Canopy聚类算法和Max-Mindistance算法改进经典聚类算法K-Medoids,将Canopy初步聚类的结果提供给K-Medoids作为初始K值的选定,这样避免了 K值选取的不确定性,接着采用Max-Mindistance算法优化聚类中心的选取,有效避免陷入局部最优解的问题。并针对大规模社交用户数据,采用MapReduce计算框架来对该算法实现并行化。其次结合用户的特征属性、兴趣偏好和相似度,将目标用户最近邻集合的选取由整个社交网络范围缩小为聚类簇群,然后基于用户协同过滤算法实现对目标用户的TopN推荐。实验验证算法的推荐准确性和运行效率。(3)本文利用Hadoop分布式框架,基于前述提出的推荐算法设计了一个个性化电影推荐系统。系统具有以下功能:①.系统可根据用户操作历史对用户进行电影推荐,用户也可以搜索任意想看的电影并为该电影打分;②.系统为用户提供热门电影的推送以及电影榜单的查询;③.系统具有社交网络特性,用户可以添加与自己兴趣相同的用户为好友,好友间可以相互分享、转发、点赞、评论各自动态;④.系统具有社区功能,在社区里面有许多兴趣相投的用户,用户可以加入自己感兴趣的社区,并拥有发帖、评论、点赞等功能。
基于用户反馈信息的新闻推荐系统设计与实现
这是一篇关于话题检测,个性化推荐,用户反馈信息,新闻推荐的论文, 主要内容为随着网络信息时代的到来，用户对网络新闻的选择也变得越来越多，在这样的情况下，开发一个向用户推荐比较符合用户自身兴趣网络新闻的个性化新闻推荐系统势在必行。此系统需要达到可以帮助用户获取他们感兴趣的新闻资讯，大大减少他们搜索新闻花费的时间的目的。基于此，本论文主要从以下几方面开展工作： (1)在论文的准备阶段，在阅读大量的相关文献并对目前阶段的推荐算法以及个性化推荐系统的研究现状进行了解的基础之上，本文详细的阐述了其研究背景及研究意义，并给出了该系统的需求分析，确定了系统需要实现的几大功能：信息采集、数据处理、话题检测、热点发现以及新闻推荐功能。并在此基础上，对系统的功能性需求、非功能性需求和其运行环境进行了约束限制。 (2)推荐系统中最关键、核心的部分是推荐算法的设计，在本论文中，对已有的各类推荐算法进行研究，并基于文本推荐算法设计了基于用户反馈信息的个性化新闻推荐算法并将其应用到系统中。算法包括三个基本步骤，首先采用TF-IDF方法对文档进行处理，其次计算话题的相似度，最后计算话题的推荐指数。 (3)在系统需求分析的基础之上，设计开发了基于用户反馈信息的新闻推荐系统的系统模型。在系统总体架构上，经对C/S模式与B/S模式的对比之后，本系统采用了B/S开发模式；在设计系统的层次时，为了实现高内聚、低耦合的特点，将本系统的架构体系分为三层，分别是数据访问层（DAL）、业务逻辑层（BLL）以及表示层（UI）；在基于用户反馈信息的新闻推荐系统中，主要设计了数据采集和话题检测以及新闻推荐这三大功能模块；此外，系统选取了数据库MicrosoftSQL Server2005版本作为数据库开发环境，C#技术作为开发语言。 本文设计的基于用户反馈信息的新闻推荐系统，实现了对网络新闻资讯的信息采集，以及对新闻报道进行切词预处理后的数据的话题检测、热点发现功能，最后将热点话题呈现给用户，并根据用户的打分历史实现了分用户的个性化新闻推荐。经系统测试，基于用户反馈信息的新闻推荐系统运行良好，可以投入到实际应用中。
基于教师画像的泛互动课后活动设计平台研究与开发
这是一篇关于教学设计信息平台,个性化推荐,活动情境,教师画像,课后活动的论文, 主要内容为课后活动是教学体系中的重要组成部分。在义务教育“双减”政策背景下,提高课后活动设计质量、满足学生多样化需求成为新的目标导向,也令教师工作负担加重。现有人工智能教学应用为教师摆脱时空限制实现泛互动课后活动(Expand Interactive Activity After Class,EIA)设计提供了支撑,但设计模式较为单一、过程缺乏系统性,且较少地考虑到教师的个性化需求。因此,如何借助信息化工具来帮助教师构建出具有个人风格的活动方案,专业化地辅助教师完成泛互动课后活动(后文简称为EIA活动)设计是本文的重点。为此,本文主要研究了基于教师画像的泛互动课后活动设计平台(后文简称为EIA平台)的设计与实现,包括以下几个方面:(1)面向EIA活动设计的推荐算法研究。首先,依据K12阶段《Python程序设计》的课程特征构建了 EIA活动模型和活动情境模型;其次,改进了教师画像模型,在传统教师画像的基础上扩展了情境偏好这一维度,并利用Node2vec提取出教师的社交关系信息,将其纳入推荐算法的考量范围;最终实现了基于教师画像和活动情境的混合推荐算法,通过DSSM双塔召回和Deep AFM精排序两个阶段提升了推荐算法的性能。(2)EIA平台原型的研究与开发。首先,本文通过对课后活动设计实践进行调研,归纳了 EIA平台的实际需求,完成了原型平台的设计;其次,本文在IntelliJ IDEA环境下,采用Spring Boot+Vue.js+ECharts框架完成了 EIA平台原型的研发,包括创设活动情境、活动资源推送、活动内容管理、活动效果评价以及教师画像可视化等主要功能。实验表明,本文提出的面向EIA活动设计的推荐算法的准确性与顺序性已经达到基本目标;功能测试表明,本文研发的活动设计平台能够平稳运行,可以有效辅助教师进行EIA活动设计。
基于SNSs的在线个性化学习研究
这是一篇关于SNSs,资源组织,学习同伴,个性化推荐的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,在线学习风起云涌,资源的获取途径也从线下向线上扩展。社交网络作为互联网最关键的应用之一,是在线学习的最有力“推手”之一,也是学习资源最便利的获取平台之一,它的发展对学习方式的改变起到“添砖加瓦”的重要作用。社交网络平台(Social Networking Sites,简称SNSs)的不断迭代更新,使SNSs成为许多教师、学生以及教育研究者突破传统教育和教学的重要契机,人们开始乐于使用微博、微信、QQ群等国内流行的SNSs平台寻求相关的教育、学习资源。然而,针对一个社交网络平台,随着交互数据不断地增长,如何过滤掉相关度低或不相干的信息,帮助学习者在最短的时间内获取最有效的学习信息成为了SNSs在线学习环境亟待突破的问题之一。面对海量的学习资源,个性化推荐是一种行之有效的解决方案,既可以提升学习资源的筛选效率与获取速度,又可以帮助学习者提升学习效率。但是,通过分析发现传统的SNSs个性化推荐系统并不完善,缺少发现学习同伴的个性化推荐机制,且现有的SNSs学习平台存在学习资源不能满足学习者学习需求的情况。针对上述问题,本文首先利用Cite Space工具,以腾讯QQ群为例,进行SNSs学习平台的学习需求分析,并根据学习需求组织学习资源,建立学习同伴圈。然后,根据组织的学习资源与学习同伴圈构建基于SNSs的个性化推荐模型,并利用Mirai框架为SNSs在线学习平台设计了集学习资源推荐和同伴推荐于一体的智能机器人。最后,对组织的学习资源进行了资源建设有效性分析。
基于RFM模型的电商平台个性化推荐方法研究
这是一篇关于RFM模型,协同过滤,个性化推荐,顾客细分,K-means的论文, 主要内容为随着互联网技术的迅猛发展,电子商务因其方便快捷的优点而得到了人们的广泛关注。但随着商品资源数量的增长,顾客在网络购物时很难方便快捷的在较短时间内找到满意商品。为帮助广大顾客迅速找到其所需要的商品,同时给企业带来更高的利润,个性化推荐技术应运而生。个性化推荐技术性能的优劣能直接影响推荐的效果,因而对个性化推荐技术进行研究具有理论参考价值,对电商的经营者、电商产品的开发者具有应用价值。协同过滤推荐算法目前是电子商务推荐系统中应用最为成功的个性化推荐技术,它具有能够处理复杂的非结构化对象、个性化程度高等优势。但是,这种推荐技术在实际使用中还存在着一些问题:评分数据具有较高的稀疏性和主观性;需要处理大量数据,效率较低,扩展性差;没有考虑顾客价值的差异,采用单一的推荐方式。针对上述问题,本文将客户关系管理融入到电商批发平台的个性化推荐中,由此引入顾客价值评估模型,根据顾客价值进行分群,并进行分群个性化推荐。本文采取了RFM模型作为顾客价值细分的基础,并根据电商批发平台顾客的特点对其改进,将顾客的购买数量考虑在内,提出了RFMQ模型。随后,在RFMQ模型的基础上采用K-means算法和指标分段划分两种方法对不同价值的顾客进行细分。最后,本文将商品这个维度引入到RFMQ模型中并采用熵值法得到各个指标的权重,计算出顾客-商品价值偏好,并据此构建顾客的评分矩阵,结合协同过滤推荐算法进行个性化推荐。本文使用某电商批发平台的顾客历史交易数据对提出的个性化推荐方法进行了试验与验证,最后通过四组试验对比,得出如下结果:(1)基于指标分段划分的顾客细分方法要比K-means聚类算法更适用于实际应用的推荐。(2)细分后的各类顾客群体推荐效果比细分前获得了大幅提升。(3)通过对已购顾客的历史交易数据分析顾客的购买偏好,可以提高协同过滤推荐算法的推荐质量。
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