基于ALS模型的情报推荐技术研究及仿真
这是一篇关于情报推荐系统,ALS模型,协同过滤算法的论文, 主要内容为如今,我国国防建设积累了大量部队行动、演习训练、情报目标、测绘气象、通信频谱等战场资源,信息量和用户量迅速增长,当前的情报系统很难满足情报用户的使用需求。一是无法生成高质量的情报,传统的情报推荐系统很难在用户-情报矩阵高维稀疏的情况下保证高覆盖率。二是情报量和用户量的激增导致情报推荐系统很难在短时间内为数百万用户和情报项目生成推荐。三是目前军事情报推荐系统还停留在静态用户分析阶段,战场态势瞬息万变,用户需求也随之改变,此时系统无法及时应对。面对网络信息化建设的不断发展,复杂的战场环境和海量情报信息,军队如何科学提高情报推荐技术的有效性和精确性,是国防建设的燃眉之急。协同过滤算法广泛应用于互联网各领域的推荐系统中,其原理是通过建立用户的偏好数据库提供相似用户的偏好来完成推荐工作,但它在计算过程中并没有充分考虑用户的偏好存在时效性,同时推荐系统的用户也在不断增加,导致传统协同过滤算法依然存在推荐结果质量不高以及推荐系统性能不高等挑战。针对上述问题,本文对军事情报推荐算法进行深入理论研究,结合情报用户的需求,并且随着用户数的增长,使得传统协同过滤算法仍然面临着推荐结果的品质不高和推送系统性能不高挑战。根据以上问题,本文将对军事情报的推荐算法的质量和速度的问题展开深入理论探究,其重点工作主要涉及如下几方面:(1)推荐算法应用领域的理论探索。阐述了当下以协同过滤为主要手段的情报推荐算法、内容包括算法的基本概念、算法模型和处理过程,以及大数据计算平台的理论研究。(2)军事情报推荐系统的设计。针对当下协同过滤算法的问题和不足,设计了基于ALS(Alternating Least Squares)隐语义模型的协同过滤算法,利用Cosine相似性计算军事情报之间的相似性,并针对ALS模型进行加权优化。同时对实现军事情报推荐系统的整体架构进行详细设计,并引入当下热门的Spark迭代计算框架,搭建离线与实时相结合的推荐系统,将一部分算法放到线下,能够加快实时推荐的读写性能。本文通过实验表明,在Spark多次进行内存迭代的并行化计算推荐算法的过程中,体现出推荐系统具备并行计算能力和一定的可扩展性,能够一定程度上提高推荐的准确性和性能。
基于改进协同过滤算法的分布式推荐系统设计与实现
这是一篇关于协同过滤算法,推荐系统,项目属性,聚类,矩阵分解的论文, 主要内容为信息数据的高速度增长带来了信息过载问题,如何在海量数据中挖掘出数据的潜在价值,为用户作出更好的推荐,关乎着一个企业的生存乃至发展。推荐系统的推荐效果离不开推荐算法、推荐模型的支撑。协同过滤算法作为推荐系统主流推荐算法,对提供更好的推荐服务起到十分重要的作用。因此,本文对传统协同过滤算法进行改进,在此基础上设计并实现分布式电影推荐系统。(1)基于协同过滤的推荐算法研究。针对数据稀疏性、用户评分单一的相似性,低精度的相似度度量降低了推荐系统的性能问题。提出了一种基于项目属性与用户兴趣迁移的协同过滤算法。首先,不再仅仅依靠用户对项目的评分定义用户兴趣,而是考虑项目类别属性反映用户兴趣,构建项目属性相似度计算方法;其次,考虑用户的兴趣会发生动态迁移,引入艾宾浩斯遗忘曲线,构建用户兴趣度计算方法,量化用户兴趣变化;最后,构造新的相似度计算模型。针对传统协同过滤算法由于缺少用户历史评分数据,无法准确为用户作出推荐,新用户或者新项目的加入,仍然存在冷启动问题。提出了一种基于矩阵分解与聚类的协同过滤算法。在矩阵分解的基础上对项目属性进行聚类,用已更新后的项目特征矩阵和用户特征矩阵相乘得到的用户预测评分矩阵,为用户进行个性化推荐。(2)基于协同过滤算法的分布式推荐系统分析与设计。在所提出改进协同过滤推荐算法的基础上,按照软件工程设计思想,从技术可行性、经济可行性、功能与非功能方面对基于协同过滤算法的分布式电影推荐系统进行了需求分析,明确了系统采用B/S三层架构体系,阐述了系统的分布式设计,并对各个功能模块进行了详细设计。(3)基于协同过滤算法的分布式推荐系统实现与测试。实现的基于协同过滤算法的分布式电影推荐系统基于大数据平台,数据存储在ES和文档数据库Mongo DB上,非关系型数据库Redis实现数据的高速读取,并融合基于内容、实时、离线非个性化推荐等方式进行混合推荐。为了验证系统是否满足开发需求,对系统进行功能测试以及分布式环境下并发访问的性能测试。
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。
个性化推荐汽车租赁系统的设计与实现
这是一篇关于汽车租赁,SSM框架,协同过滤算法的论文, 主要内容为个性化推荐汽车租赁系统是汽车租赁行业与互联网行业快速发展、融合的产物。随着互联网行业对各个行业的渗透,更多的汽车公司也将目光放在了互联网上。本文设计并实现了个性化推荐汽车租赁系统,该系统是线下汽车租赁系统和线上汽车推荐的整合。既为员工提供业务办理及相关业务管理等功能,也为客户提供汽车推荐的功能。本文设计的系统采用了 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架技术和MVC开发模式,提高了系统的灵活性和可扩展性。使用Java语言,MySQL和IDEA开发工具设计并实现了系统基础信息管理、购车业务管理、车贷业务管理三个系统功能。此外,使用Mapreduce技术实现汽车推荐模块的功能。作者独立设计并实现了如下四个模块:(1)基础信息管理模块:主要负责对系统基础信息进行管理,包括对客户信息、门店信息、厂商信息以及员工信息进行关键词搜索,编辑,修改和删除,还包括对公司部门结构和人员调动进行管理。(2)购车业务管理:主要负责客户购车业务办理,包括购车业务申请,订单审核,放款,订单管理四部分。(3)车贷业务管理:负责管理客户汽车贷款的相关事宜,包括每月还款管理,还款计划管理,合同管理。(4)汽车推荐模块:主要对线上浏览汽车产品的客户推送相关汽车信息,便于客户找到适合自身的汽车产品。系统业务功能验证结果表明个性化推荐汽车租赁系统满足公司内部的业务需求。目前,该系统已经上线,但仍处于功能拓展阶段,仍在进行不断的更新和迭代,但就目前的反馈而言该项目已经为公司带来了丰富的经济收益。
融合RNN和CF的推荐算法研究
这是一篇关于协同过滤算法,用户兴趣偏好,门控循环单元,知识图谱,注意力机制的论文, 主要内容为随着网络的不断发展,信息资源呈指数增长。用户往往无法在海量信息资源中筛选出感兴趣的数据。因此推荐系统顺应时代要求而产生,其能够帮助用户快速找到个性化的信息。推荐系统的核心引擎——推荐算法,能够有效缓解数据量过大问题和提高用户处理信息效率问题。其中,协同过滤推荐算法通过比较物品与物品或者用户与用户之间的相似性进行物品推荐,能够以静态方式捕获用户长期兴趣特征。但是协同过滤算法一般只能以静态的方式捕获用户长期的兴趣偏好,忽略了用户兴趣不断变化的特性,缺少对用户历史序列中短期动态偏好的捕获和使用,而且协同过滤算法存在数据稀疏性问题,都会使推荐效果大打折扣。为有效结合用户长期和短期兴趣偏好,学习历史行为序列中蕴含的短期兴趣特征,设计了一种基于长短期偏好的自适应融合推荐算法(RUCF):该算法通过协同过滤推荐算法中的矩阵分解(Matrix Factorization,MF)模型学习用户和项目信息从而捕获用户长期兴趣,同时使用两层门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)捕获历史交互行为序列中的短期动态兴趣。最后,将长期和短期兴趣偏好自适应融合进行预测推荐。RUCF算法创新性的将循环神经网络(Recurrent neural Network,RNN)和协同过滤(Collaborative Filtering,CF)模型融合,并在此基础上,对GRU模型进行改进,在第二层门控循环单元中引入注意力机制改进更新门结构,能够学习更有价值的短期兴趣。在Movie Lens-1M电影数据集和Electronics数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐结果的准确度,与其他相关算法相比也具有明显的优越性。为有效缓解数据稀疏性问题,引入知识图谱中丰富的语义知识作为辅助数据,设计了一种融合知识图谱的协同过滤的推荐算法(KCF):该算法利用Trans R翻译模型捕捉知识图谱中实体结构化知识的特征嵌入向量,同时利用自编码器处理知识库中的文本知识,提取项目的文本特征向量,最后采用联合学习的方式,将结构化知识和文本知识的特征向量融合到协同过滤中进行训练,通过计算这些特征向量生成最终的推荐列表。除此之外,在知识图谱中引入上下文信息进行改进,用实体上下文的平均值表示每个项目实体,从而能够使实体的可识别性得到增强。在Movie Lens-1M电影数据集上的实验结果表明,该算法能够大大缓解数据稀疏性问题,具有一定的研究意义。总的来说,本文利用传统的协同过滤推荐算法与深度学习和知识图谱领域的技术方法相结合,并且加以研究和改进,最终能够有效缓解数据稀疏性问题和提高算法推荐的准确性。
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