基于用户—产品—标签三元关系的个性化推荐系统研究
这是一篇关于三部图,权值,推荐系统,算法,扩散,个性化推荐的论文, 主要内容为互联网的飞速发展，Web2.0时代的到来，使得基于互联网的应用得到爆炸式的发展，其中尤其以电子商务系统以及各种社交化虚拟平台的应用为代表。亚马逊、豆瓣、Facebook、Flickr等电子商务和社区平台吸引了众多的互联网用户，线上也出现大量的商品和服务，大量的各种形式的信息。为了更好地为用户提供服务和帮助用户找到感兴趣的产品，推荐系统被广泛应用于这些电子商务网站和社区平台，推荐系统的研究成为近年来的研究热点。 推荐系统是一种个性化的信息过滤技术，给用户推荐一批可能喜欢或者感兴趣的商品或服务。传统的推荐系统使用用户或者产品（包括商品和服务等）的属性，进行基于内容的推荐，或者使用用户间、产品间的相似性进行协同过滤的推荐。大众分类法（folksonomy）的应用使用户可以用标签来对产品进行分类、标记。如何在推荐算法中建立用户、产品、标签间的关系模型，提高推荐系统的性能，成为备受关注的研究内容。 本文研究基于“用户-产品-标签”三元关系的推荐系统，提出基于加权的三部图扩散的个性化推荐算法（Personalized recommendation algorithm based on weighted tripartitegraph diffusion，简称TGD推荐算法）。TGD推荐算法首先建立“用户-产品-标签”三部图，计算用户、产品、标签的重要性权值，引入用户的重要性权重对三部图进行初始化，并对模型进行二分图处理，对产品资源值进行加权扩散，整合扩散结果，实现个性化推荐。 本文分别在Web2.0中电影评分网站MovieLens的数据集、照片分享网站Filckr和书签收藏网站Del.icio.us的数据集上的实验表明，TGD推荐算法在推荐准确率上比基本的三部图算法有较好的提高。
智媒时代新闻个性化推荐的把关机制研究
这是一篇关于智媒时代,新闻,个性化推荐,算法,把关的论文, 主要内容为技术革新推动传媒业的一次次变革。大数据、人工智能技术的飞速发展让我们从新媒体时代过渡到智媒时代。新闻生产自动化给智能媒体带来广阔发展前景的同时,也加速了信息爆炸的挑战。面对海量的新闻资讯,用户如何快速获取想要的信息成为一大难题。为解决受众信息焦虑的困扰,新闻个性化推荐系统应运而生。新闻把关是新闻分发中一个重要的环节。智媒时代,算法分发冲击原有的分发模式,给新闻把关带来了挑战。新闻个性化推荐是智能媒体把关方式的一种。由于其被广泛应用且具有高度代表性,本文选取新闻个性化推荐为例,采用个案研究法、文献研究法研究智能媒体时代的新闻把关机制。通过分析新闻个性化推荐的发展现状,探索智媒时代新闻传播中的把关行为。从把关对象的主要特征、把关主体的构成、把关的实现路径三个方面深入分析了新闻个性化推荐的把关机制,总结其中存在的问题并提出改进建议。本文的研究意义主要分为两方面:第一,目前学术界关于智能媒体的研究存在学科分化的特点。新闻传播学者更关注其运营模式和新闻伦理角度,计算机领域的学者则更关注其技术实现方面。本文站在新闻传播学的视角下,融合了计算机领域的相关研究成果,对技术理解与传播策略的改良具有创新意义;第二,个性化推荐技术已经广泛应用于新闻传播领域。本文从新闻传播专业的角度出发,分析其算法为主导的推荐模式上的不足并合理地提出一些建议。
实验课教学信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于管理系统,B/S结构,数据库,教学,算法的论文, 主要内容为本文设计并实现了实验课教学信息管理系统，完成了针对网络环境下学生对实验作业管理、教师对教学安排、及管理员权限对学生，教师学生相关信息管理的需求分析，采用JAVA语言，以B/S开发模式，采用面向对象的设计方法，使用JSP，XML，HTML，SQL Server2000等技术，采用MVC分层结构，实现了这个跨平台的软件设计实验课教学信息管理系统，极大地简化了教学过程，实现了高效率学习自动化。 本系统是一种教学的管理系统,其设计主要包括前台模块的设计、测试以及相应数据库的设计、建表和维护。在该系统下，学生可以完成实验课的作业，更改自己的相关信息，修改密码；教师除了学生的功能以外包含对课件资源，实验课作业，实验教学计划分别的增加，删除，更改，查看以及对自己个人信息的查看修改；管理员用户的功能包括对学生、教师和班级相关信息分别能增加，删除，更改，查看同时对自己个人信息的查看和修改；对于前台则要求应用程序功能完备，请求及时处理,使用方便，界面友好等特点；对于数据库要求建立起数据准确度高、性能完善、操作方便和安全性好的DB。最终，通过测试表明该系统达到了预期的要求。 经过分析,本文使用由Sun Microsystems公司倡导、许多公司参与一起建立的一种动态网页技术标准作为前台试图,以Eclipse作为开发IDE，选用SQLSEVER2000为数据库，同时运用数据模型、用户界面、控制器分层的MVC框架，实现代码分离，有效的降低了耦合性，从而实现软件的解耦构筑。在明确需求的前提下，使用相关的面向对象的软件设计工具，在最短的时间内建立该系统应用原型，随后，对该原型系统进行需求衍生，逐步修正和完善，直至形成用户满意的可操作的系统。 本论文从以下几个部分逐一展开研究并最终取得了客户满意的成果： 第一部分绪论，主要阐述选题的理论和实际意义及研究背景、文献综述、研究现状、研究思路、实验设计、论文的整体结构安排，说明了本系统的问题定义，简要介绍了所采用的技术方法和手段。 第二部分需求分析和总体设计，通过对用户需求的分析，进行总体设计，准确的设计综合需求，从而选出最佳方案和最合理的软件结构，设计出了正确合理的数据流图。 第三部分数据库设计，设计了符合系统给定的最优数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够满足各种用户的应用需求。数据库的逻辑结构，给出各个实体的数据表。 第四部分详细设计以及系统实现，通过总体设计的整体把关，完成了本系统的前台模块、后台模块，完成了JAVA上机实验系统的学生用户，教师用户，管理员各自的详尽功能，达到了系统各功能的预期要求，实现了跨平台。 第五部分总结与展望。
基于Hadoop网上购物系统算法的分析与实现
这是一篇关于大数据,Hadoop,MapReduce,算法的论文, 主要内容为当今社会,科技的发展越来越迅速,随之应用技术也层出不穷,数据量的骤增,互联网成为当之无愧的数据库巨头之一,从此也代表着大数据时代的到来。在大数据时代下,如何获取更有价值的数据信息才是重中之重,给人们的生活带来便捷。当前,越来越多的计算机技术以及宽带网络技术迅速发展,应用极其广泛。目前,由于“大数据”在消费者对产品的使用中起到潜移默化的作用,如何能在大数据中获得有利信息大大吸引了许多电子商务企业,最典型的非淘宝莫属。纵观当今电商,成为购买者的首项评判标准就是产品销售量的多少,人们总是倾向于销售量高的产品,因为这些产品不仅有更多的评价也有更多的反馈,因此可以多方面的判断商品是否最大程度的符合消费者。“大数据”不仅给消费者带来更多的安全感,并且带来更高的可靠度。所以,电子商务如此重视“大数据”也是情理之中。由此可知,重中之重就是如何从大数据中提取出有价值的数据,然而Hadoop工具平台就有效的解决了这个难题。处理大数据的技术具备如下三大优势:(1)强大的信息检索服务功能;(2)准确的数据分析;(3)快速的弹性处理能力。本文主要介绍基于Hadoop网上购物系统的工作流程以及内部相关算法的研究与分析,大数据给电商企业提供了5个方面的价值:(1)数据的可见程度高以及获取便捷;(2)竞争方式多样化;(3)众多实时性用户的运营;(4)大数据在其管理方式的运用;(5)构建基于大数据的商业模式。主要研究的主要内容:(1)研究了Hadoop基础框架以及Hadoop的核心组件。(2)分析HDFS和MapReduce的体系结构及工作原理。(3)基于MapReduce框架中,分别对朴素贝叶斯算法、K-modes算法、ECLAT算法进行分析研究,探讨大数据流在Hadoop上快速运行的原理。(4)针对这三类算法,进行分布式算法的实现,均能够基于Hadoop平台高效、稳定运行,并能对其进行分析对比,说明其适用于大数据中。
基于形式概念分析的路径规划研究与实验平台的设计与实现
这是一篇关于形式概念分析,路径规划,算法,实验平台,面向对象方法的论文, 主要内容为随着形式概念分析理论的不断发展,形式概念分析被广泛应用于关联分析,推荐系统,软件工程等领域。路径规划问题作为移动机器人技术的热点研究内容之一,学者们应用栅格法、A*算法、智群算法和深度学习等各种方法解决该问题。但是,将形式概念分析应用于路径规划问题的研究较少。本文提出一种基于形式概念分析的路径规划算法P-FCA,为了验证算法的有效性,设计实现一个形式概念分析应用实验平台,为基于形式概念分析的路径规划研究提供支撑。在该实验平台的基础上,完成P-FCA算法相关实验。本文主要工作包括:(1)提出一种基于形式概念分析的路径规划算法。通过将栅格地图转化为形式背景,以形式概念为基础构建方域,并将方域之间的位置关系映射为域概念格中的偏序关系。进而将原栅格地图上的路径规划问题,转化为在方域图中的路径搜索问题,从包含起点的方域开始广度优先搜索,逐步扩展,直至搜索到目标方域,从而得到方域路径和拐点路径。(2)实验平台需求分析与设计。为了实现实验平台包含的概念格完备性验证实验、形式概念构造对比实验、路径规划对比实验、路径规划可视化实验、自定义形式背景及地图,实验配置管理等功能,采用面向对象方法,在系统需求模型的基础上,将实验平台整体架构划分为UI界面层,控制层,业务逻辑层和数据层,进而将整个系统分为人机交互子系统,任务管理子系统,业务逻辑子系统和数据管理子系统,并对各个子系统内部相关类进行详细设计。(3)实验平台实现与应用。使用Python对前期设计结果进行实现,应用该实验平台到基于形式概念分析的路径规划研究中,将P-FCA算法与A*算法进行对比,实验结果表明了 P-FCA算法的有效性,P-FCA算法的拐点数量较A*算法显著减少。P-FCA算法为移动机器人路径规划问题提供了新方法。形式概念分析应用实验平台的实现为基于形式概念分析的路径规划相关研究提供了实验环境支撑,对促进形式概念分析和路径规划研究发展具有积极意义。
ROLAP算法相关研究
这是一篇关于ROLAP,体系结构,算法,模型,Stripe,Segment的论文, 主要内容为实用ROLAP系统的核心功能有两个:模型管理和查询响应。为了解析查询和结果集,需要在实现中解析模型定义文件,建立立方体框架结构。在实用系统应分别为聚集结果、立方体框架、表达式建立缓存机制。还需要实现查询解释器、模型解释器、专用的数据库抽象层。此外还要实现多种使用接口,并实现MDX函数扩展机制。 在系统的设计实现方法上,应尽可能遵循标准,采用一种便于分工协作的设计方法,尽量采用成熟、规范的基础组件。充分利用代码生成工具,降低系统复杂性和实施工作量。 有了高效率的ROLAP工具,并不一定能够成功开发OLAP应用系统,OLAP应用系统只是整个BI系统在展现层的一种应用,在开发OLAP应用系统前,要调研用户数据环境的成熟程度,提出合理的应用目标。
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