9篇关于电影推荐系统的计算机毕业论文

今天分享的是关于电影推荐系统的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到电影推荐系统等主题,本文能够帮助到你

交替最小二乘矩阵分解推荐系统的设计与实现

这是一篇关于流媒体平台,电影推荐系统,基于KNN项的协同过滤,交替最小二乘矩阵分解的论文, 主要内容为在社交媒体、电子商务、流媒体平台或网店业务中,推荐系统扮演着非常重要的角色。推荐系统的主要目标是帮助指定的用户根据输入,在与之交互的平台上获取他可能感兴趣的项目列表。事实证明,有一个好的推荐系统可以大幅度增加收入。此外,一个好的推荐系统可以提高用户的体验和满意度。许多推荐系统,如基于项目的协同过滤,都是在过去被提出的。问题是,即使在这一领域取得了进展,但其中大多数仍然不够强大和有力,无法完成应有的任务。在本文中,我们提出了一个电影推荐系统,该系统将基于项目的协同过滤功能与矩阵分解算法(称为交替最小二乘矩阵分解)相结合,以便只推荐用户可能喜欢的产品或项目。首先,系统采用形式化的基于KNN项目的协同过滤方法对项目之间的关系或距离进行评估;其次,系统采用基于KNN项目的协同过滤方法对项目之间的关系或距离进行评估,利用交替最小二乘矩阵分解,将用户与项目的交互矩阵分解为两个低维矩形矩阵的乘积,形成用户与项目的相关性。这两个操作的结果将合并形成我们的推荐系统。我们的研究结果表明我们使用的方法是好的。使用两种不同的推荐技术并将它们结合在一起,与传统系统相比有很大的不同,并且提供了更好的推荐。此外,使用交替最小二乘算法将有助于我们正确推荐项目,即使在非常稀疏的领域。交替最小二乘法的使用解决了以往系统中遇到的大多数问题。

基于混合推荐算法的个性化电影推荐系统的设计与实现

这是一篇关于电影推荐系统,深度学习,卷积神经网络,神经矩阵分解,冷启动的论文, 主要内容为推荐系统对于在信息爆炸时代保持用户对个性化推荐的参与度和满意度至关重要。用户期望在现代的电子商务、娱乐和社交媒体平台中获得个性化的内容,而平台则期望为用户提供符合其需求的项目以提高用户忠诚度。伴随着网络数据指数级的增长,传统推荐技术存在的弊端日益凸显。随着深度学习技术的不断发展,其在推荐技术领域的价值被不断发掘。为了缓解用户交互数据缺少和无法推荐新项目对推荐性能的影响,将深度学习技术与推荐系统相结合,以充分挖掘用户潜在兴趣,提高系统推荐准确度及用户忠诚度。提出一种基于深度学习的混合推荐算法,充分利用用户、项目显性信息。针对一般属性信息,利用深度神经网络提取用户、项目特征;针对文本信息,利用添加自注意力机制的卷积神经网络提取项目文本特征,然后将用户特征和项目特征输入神经矩阵分解模型。借助通用矩阵分解模型学习低阶用户项目关系,多层感知机学习高阶用户项目关系,模型的输出即为预测评分。最后在Movielens-1M数据集上验证该算法,并与多种算法进行对比,证明所提出的混合推荐算法能够有效地缓解因交互数据稀疏和项目冷启动问题对推荐效果的影响,提高评分预测的准确性。基于对混合推荐算法的研究实现,构建了一个个性化电影推荐系统,将所研究的算法应用到实际的场景中。从用户角度出发,对电影推荐系统进行需求分析与功能设计,实现了包括用户注册、登录、个性化推荐、常规推荐、电影收藏和评分等功能。同时考虑到对推荐系统数据信息的管理,设计了后台数据管理系统,实现了包括用户管理、电影管理等功能。将混合推荐算法应用于电影推荐系统,针对用户进行个性化推荐,可以缓解网络数据“信息过载”现象,充分发掘用户兴趣,具有一定的使用价值和研究价值。

基于项目多属性相似测度与多样性重排序的电影推荐算法研究

这是一篇关于电影推荐系统,协同过滤,电影相似度,流行度偏置,推荐多样化的论文, 主要内容为观看电影是人们在闲暇时间里的一种主流娱乐方式,当前随着互联网的发展,各种网络电影点播网站是人们观看电影的一种新途径,通过它,人们足不出户就能方便地观看到世界上的绝大部分电影,然而影视行业的蓬勃发展导致各类影视资源的数量不断增多,出现了电影资源的“信息过载”问题,网络电影点播平台如何能有效地帮助用户发现符合其个人偏好的电影是一个需要解决的问题。推荐系统技术很大程度上缓解了电影信息过载的问题,协同过滤电影推荐算法因简单易行,是电影推荐系统中使用广泛的一种算法,然而传统协同过滤电影推荐算法仅利用了评分信息计算相似度,实际场景下会受到用户评分数据稀疏的影响,面临电影相似度计算准确率低的问题,此外,协同过滤电影推荐算法还存在流行度偏置问题,导致推荐结果多样化程度不高。本文研究聚焦于基于项目的协同过滤电影推荐问题,针对原始推荐算法中存在的电影项目相似度计算不够准确和推荐结果缺乏多样化这两个问题做了以下研究改进工作:(1)传统协同过滤电影推荐算法只利用用户评分数据计算电影相似度,会受到用户评分数据稀疏问题的不利影响,且相似度的比较维度比较单一,因此会导致相似度计算不够准确,推荐质量受到影响。本文根据电影推荐场景的特点,结合电影标签关联信息、电影受众相似信息以及电影质量相似信息对传统基于共同评分相似度计算的方式做出了有效改进,提出结合项目多属性相似测度的电影推荐算法,避免电影相似度计算方法过于片面单一,可以缓解在评分数据稀疏下电影相似性计算准确度低的问题。(2)由于流行度偏置问题的存在,传统协同过滤电影推荐算法会倾向于给用户推荐流行且同质的电影,而不是推荐最符合用户偏好的电影,使得推荐结果不能完全满足用户个性化及多样化推荐的需求。本文提出结合用户个性化偏好信息的电影推荐重排序算法,使用改进极限学习机算法学习用户的个性化观影偏好,并结合电影流行度信息对用户初步推荐列表中的候选电影推荐项目的排名进行调整,所提算法在有效提高电影推荐结果多样化的同时,可以确保电影推荐结果的准确度不会过大损失。基于Movie Lens电影评分数据集的实验结果表明,本文所提两种改进电影推荐算法分别能更准确地计算电影项目间的相似度以及能根据用户的个性化偏好推荐更符合用户偏好且更加多样化的电影项目。

基于粒计算的电影推荐系统设计

这是一篇关于粒计算,电影推荐系统,推荐算法,粒层次,粒度分析的论文, 主要内容为随着互联网的飞速发展,各类信息层出不穷,人类已步入大数据时代。信息时代带来便捷的同时,也同样带来了信息过载的问题。个性化推荐系统可以有效的解决信息过载的问题,在电子商务、电影、音乐推荐等领域均发挥着巨大作用。尽管应用场景不同,但其基本组成架构类似,具有较强的可移植性和适配性。本文选取了电影推荐的场景,借助粒计算模拟人脑处理复杂问题的方式,将其应用到推荐系统的核心——推荐算法中。本文的主要工作如下:(1)分析了常见推荐算法的流程,总结了常规相似度计算的优缺点,并根据用户评分习惯的不同,利用粒计算中粗细粒子聚合分解的研究方法,对用户群体进行分类。(2)利用粒度分析的求解思想,提出了分层粒化聚类算法。算法分成离线和在线两部分:离线部分根据U-I评分矩阵对所有用户分层粒化,直到生成最终的推荐聚类,在线部分利用生成的聚类进行推荐。(3)本文利用Django这一轻量级开发框架,实现了基于粒计算的电影推荐系统。数据存储使用My SQL,用户可以通过Web浏览器实现观看电影、查看推荐等人机交互操作。设计管理员模式,管理员可在后台增删电影,查看用户信息。针对系统各模块设计了测试用例并进行了功能测试。本文的创新点在以下几个方面:第一,将粒计算的指导思想融入到推荐系统中,根据粒化、粒度分析等原理简化推荐模型;第二,提出了基于用户评分习惯的相似度计算方法,消除了用户不同评分习惯带来的影响,解决了PCC方法在共同评分项目较少时对单个项目差异过于敏感的缺点,提高了推荐精度;第三,提出了分层粒化聚类算法,降低了算法复杂度,提高推荐精度。在与传统协同过滤算法进行对比后表明,本文提出的算法,推荐精度提高了2.90%、线上平均每个用户的推荐时间降低了5.04%。

结合信任模型的协同过滤推荐系统研究与实现

这是一篇关于信任模型,协同过滤,电影推荐系统,Hadoop的论文, 主要内容为当今,网络中充斥着各种各样的信息,信息过载问题日益严重。对于普通的网络用户而言,很容易被复杂的信息所干扰,使得他们需要花费成倍的时间以及精力去寻找自己需要的信息。而推荐系统为信息过载问题提供了一种有效的解决方法,它能够针对用户的特点为其提供个性化的推荐服务。推荐系统根据不同的应用需求使用的推荐算法不同,其中协同过滤推荐是目前最为流行并且实用的一种推荐技术。在本文中对现有基于信任的协同过滤推荐算法进行研究和改进,最后设计并实现了一个结合多算法电影推荐系统。本文的主要工作包括:①对推荐系统进行深入研究,分析其概念构成、评估标准等。对几种常用的推荐算法的流程、特点进行重点分析。②传统的协同过滤推荐存在数据稀疏性问题,这在很大程度上影响了推荐结果的准确性。在本文中将信任关系与协同过滤推荐相结合,通过用户之间的信任关系扩充用户最近邻集合,从而缓解数据稀疏性问题。③使用Movie Lens数据集来对改进的算法进行实验,然后将实验的结果与现有的一些协同过滤算法进行比较,以此来对算法改进的有效性进行验证。④设计并实现一个电影推荐系统。为了尽可能多地覆盖到用户的兴趣点,系统中实现了基于内容推荐、基于项目协同过滤推荐以及结合信任模型的协同过滤推荐这三种推荐算法。并且为了满足大数据的处理需求,推荐引擎是基于Hadoop分布式平台实现的。

基于RBM模型和LFM模型的推荐算法研究与实现

这是一篇关于协同过滤,RBM模型,LFM模型,k-means算法,电影推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,网络中的各种数据也呈现出指数级的增长。这些数据在给人们带来便利的同时,也带来了“信息过载”问题。目前,以协同过滤为代表的个性化推荐技术已成为解决这一问题的重要手段,使得人们能够高效地从海量信息中获取到自己所需的信息。然而,随着大数据时代的来临,协同过滤推荐技术的发展也面临着许多挑战,诸如数据稀疏性问题、可拓展性问题、推荐准确性问题等。为了解决协同过滤推荐技术中存在的数据稀疏性问题和可拓展性问题,本文针对RBM模型和LFM模型在协同过滤算法中的应用进行了深入研究和改进。主要工作如下:1.深入研究了RBM模型的相关理论知识和其在协同过滤算法中的应用,并对该模型在训练过程中只使用了严重稀疏的评分矩阵问题进行了相应的改进,引入了基于用户兴趣偏好评分的方法对RBM模型的预测评分进行优化,并提出了融合用户兴趣偏好和RBM模型的推荐算法。实验结果表明,改进后的算法比基于RBM模型、CRBM模型和DualRBM模型的推荐算法有更好的推荐效果。2.深入研究了LFM模型和k-means算法的相关理论知识,并对LFM模型在协同过滤算法中存在的模型训练时间长、用户信息损失和可拓展性差等问题,提出了融合用户偏好聚类和LFM模型的推荐算法。首先利用k-means算法对偏好相似的用户进行聚类,再利用LFM模型对每个簇中的用户评分矩阵分别进行训练,最后利用训练好的LFM模型和最近邻用户的评分对项目进行评分预测。实验结果表明,改进后的算法比LFM模型推荐算法有更好的推荐效率和推荐效果。3.利用改进后的推荐算法设计并实现了一个电影推荐系统。该系统能够根据用户的兴趣偏好信息为用户提供个性化电影推荐服务。

基于协同过滤的个性化电影推荐系统

这是一篇关于协同过滤,混合推荐,K-means++聚类算法,惩罚因子,电影推荐系统的论文, 主要内容为近年来,互联网技术高速发展,为人们提供的服务日益增多,极大地丰富了人们的文娱生活,但是急剧增长的数据信息引起了信息过载问题。在信息过载的互联网时代,如何快速、有效地为用户提供有价值的信息,已经成为一个不可忽视的重要课题。与此同时,随着经济的发展,用户的需求也越来越个性化、多样化。在这种情况下,个性化推荐系统应运而生并得到了长足且快速的发展。协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛且比较成功的一种方法,但它也有着不能忽视的缺点,比如说存在数据稀疏、冷启动、推荐效率低、耗时长等问题。因此,本文对协同过滤算法进行了深入的研究和改进,以提供更加优质的个性化推荐服务。本文首先展示了推荐系统中常用的几种算法,并着重介绍了它们的优缺点。然后,本文对传统协同过滤算法进行改进,提出两种新的算法,并使用改进后的推荐算法设计实现了个性化电影推荐系统。本文主要工作如下:1.基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤的混合推荐算法。单一的推荐算法存在着劣势,比如说,基于用户的协同过滤存在用户冷启动、数据稀疏等问题,基于物品的协同过滤算法存在物品冷启动问题,且推荐的物品新颖性较差。为了解决单一推荐算法存在的问题并提升推荐质量,本文提出了混合推荐算法,主要工作包括:(1)使用修正后的余弦相似度计算公式去提升协同过滤算法中相似度的计算准确度。(2)对基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤算法进行加权融合,然后通过调整加权系数得到最佳推荐效果。实验证明本文提出的混合算法提升了系统推荐性能。2.传统的协同过滤算法存在严重的数据稀疏问题以及用户相似度计算精度低的问题,本文对其改良,提出了一种基于用户聚类和改进用户相似度的协同过滤算法。针对数据稀疏问题,本文采用K-means++聚类算法对用户进行聚类并在每一簇内重新建立用户-物品评分矩阵,从而获得稠密的用户-物品评分矩阵。然后,本文在更新后的矩阵基础上运行基于用户的协同过滤算法。在实现算法过程中,本文发现热门商品会影响用户相似度的计算,因而使用融合热门商品惩罚因子的皮尔逊相关系数来计算相似度。改进的算法不仅可以更准确地反映用户的行为,而且还可以更加有效地提升用户体验。3.本文基于混合推荐算法开发了一套个性化电影推荐系统。首先分析讨论了该系统的可行性和功能需求;然后展示了系统总体架构以及系统的工作流程,并详细介绍了系统推荐服务流程;最后对系统功能进行实现和测试,测试结果表明,本系统运行稳定,可以为用户提供有效的个性化电影推荐服务。

基于混合算法的电影推荐系统研究

这是一篇关于电影推荐系统,描述统计,标签融合,矩阵分解,协同过滤的论文, 主要内容为随着互联网的飞速发展,数据的爆炸式增长使人类迅速步入到大数据时代,网络是人们获取信息资源的一条重要途径。在网络上可以搜索到的电影资源太过丰富、类型多样且质量参差不齐,用户无法在短时间内准确找到自己比较感兴趣的电影,为了在这种情况下高效找到用户感兴趣的电影,推荐系统就受到了众多研究者的关注,其中推荐算法作为推荐系统的核心部分,推荐算法的质量直接决定了推荐系统的好坏。在所有推荐算法中协同过滤推荐算法的影响力最大,应用也最为广泛,它通过用户对已观看电影的反馈来进行筛选,从而在海量电影数据中找到用户可能感兴趣的电影,但由于它依赖用户的历史行为,且用户电影评分矩阵过于稀疏,所以冷启动与稀疏数据的处理便成为研究者想要解决的主要问题,解决这些问题可以为用户提供更好的电影推荐效果。针对电影推荐系统中存在的冷启动问题,本文结合统计学知识,首先对平均评分、评分人数以及电影类型进行描述分析,总结出热门电影的特征并进行推荐,之后通过对用户单一属性分类研究,形成单一属性的推荐列表。研究后发现单一属性列表的推荐效果并不好,推荐列表与热门电影列表重合度较高,无法形成有针对性的推荐。最后考虑在热门电影推荐列表中融合用户的属性信息,以达到对不提供自身属性的用户也有较好的推荐效果。本文还通过数据可视化分析出用户对电影类型的偏好与其他用户属性均有较高的关联性,而偏好通常不在用户所注重的隐私范围内,所以通过用户提供的偏好信息可以达到更好的推荐效果。在基于协同过滤算法的电影推荐系统方面,针对电影推荐系统中用户评分矩阵数据稀疏的问题,本文采用融合了电影标签的混合算法来对用户进行电影推荐。传统的用户电影评分数据过于稀疏,本文采用用户电影类型评分矩阵来找到与目标用户最接近的k个用户,提取这k个用户与他们所观看过的所有电影,构建新的用户电影评分矩阵,与原矩阵相比大大降低了矩阵的稀疏程度,之后使用矩阵分解方法对融合标签信息筛选后的用户电影评分矩阵进行评分预测,最后根据均方误差(MSE)以及平均绝对误差(MAE)对模型效果进行评测。结果表明本文采用的方法可以在一定程度上处理稀疏矩阵的问题,与传统的基于矩阵分解的协同过滤算法相比,本文所使用的混合算法预测用户电影评分的准确率更高,给用户推荐的效果更好。