基于协同过滤混合推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,协同过滤,混合推荐,矩阵分解的论文, 主要内容为随着Internet技术的迅速发展,我们进入了信息爆炸的时代。面对如此海量的信息,我们想要从中快速的找到自己所需要的信息必须花费大量时间。如今有很多应用如门户网站,搜索引擎等都能帮助用户过滤信息,但它们没有考虑个性化的需求,因此还是无法很好的解决信息过多的问题。个性化推荐系统是根据每个用户的个人信息、兴趣特点以及浏览的历史记录等,向他们推荐可能感兴趣的信息。因此,它作为一种解决信息过多问题的手段应运而生,这在很大程度上节省了用户筛选信息的时间。本文首先介绍了目前个性化推荐系统的研究背景及现状,并对目前个性化推荐系统中主要使用的算法进行深入的研究和分析。推荐系统主要分为协同过滤、基于内容的过滤、基于知识的过滤以及混合过滤。目前的这些推荐系统存在着数据稀疏性、冷启动、可扩展性等诸多问题。这些问题在很大程度上影响着推荐系统的性能。其中数据稀疏性问题和扩展性问题又是两个很重要的影响推荐性能的因素。为了降低这两个因素对推荐性能的影响,首先,本文对基于记忆的协同过滤算法中的最近邻居法进行了改进,该方法先通过交集运算寻找可能的最近邻居,再通过相似性函数计算用户之间的相似性,并取相似性较高的若干个用户作为目标用户的真正邻居,将这些用户的评分组成新的矩阵。相比传统的最近邻居法,这样可以将原始评分矩阵的维度降低,因此稀疏性也随之降低,这样就可以避免数据稀疏性问题带来的影响。其次,提出了一种新的混合协同过滤推荐算法,该算法在改进的最近邻居法的基础上得到目标用户的最近邻矩阵,然后在该矩阵上采用矩阵分解算法,由于矩阵分解算法可以有效的解决扩展性问题,因此,本文提出的混合算法同时解决了评分矩阵稀疏性和可扩展性的问题。其次,设计了详细的实验方案,验证了我们所提出算法的正确性,采用了Movielens数据集作为实验数据集。为了避免参数对最终结果产生的影响,从各个角度分析了影响推荐算法性能的因素,然后通过大量的实验确定最终实验所用的参数。将本文提出的混合推荐算法与传统的协同过滤推荐算法比较后得出结论:该混合推荐算法在准确率方面有了较大的提升,从而验证了提出的算法的有效性。最后,本文还设计实现了一个简单的电影推荐系统,该系统基于JavaEE体系结构,采用Java开发语言,MySQL数据库,开发环境为MyEclipse2014。核心部分采用本文提出的混合式推荐算法,然后对每个进入该系统的用户提供推荐并以列表的形式展现出来。最后对本文提出的混合式个性化推荐算法及系统做了详细的总结,还对今后将要进行的工作做出了展望。
The Research on User Profiling and Time Awareness-based Hybrid Approaches for Recommendation Systems
这是一篇关于混合推荐,用户建模,用户信息,知识图,推荐系统原型的论文, 主要内容为当前,大多数互联网用户都面临着信息过载的问题。因此,学术界和工业界出现了各种推荐系统和方法来解决这一问题。推荐系统一般根据用户的个人信息库来预测用户对未知项目的评价或者为用户提供相关信息。混合推荐系统集成了不同的推荐方法和技术,利用它们各自的优点,克服它们各自的局限性,来获得更好的结果并提高预测和推荐的质量。然而,尽管推荐系统在工业界和学术界得到了广泛关注和快速发展,但它仍然面临着冷启动、数据稀疏、用户建模以及用户兴趣偏好转移等诸多挑战和限制。许多学术研究只关注用户与用户或者项目与用户之间的相似度算法,而忽略了用户个人信息库的重要性。此外,这些学术研究也没有给予用户兴趣的动态变化以足够的关注。因此,除了提高推荐结果的准确性外,还可以通过解决推荐系统的这些挑战和局限性,进一步提高推荐的效率和有效性。本文主要聚焦于用户建模和混合推荐方法,研究了不同的用户建模方法以解决在推荐系统中遇到的诸多挑战和缓解推荐系统的局限性。此外,用户生成的内容(如用户评论)也被用于用户建模,以改善用户个人信息库和提高推荐的性能。在用户建模研究的支持下,本文提出了一种新的用户混合推荐方法,该方法主要用来解决用户兴趣偏好变化问题和提高推荐的性能。本文所提出的混合推荐方法采用基于内容和神经协同过滤的方法,利用扩展的用户和项目信息执行用户建模、评分预测和Top N推荐任务。此外,该混合推荐系统还将扩展的用户和项目信息应用于知识图谱中,以利用用户、项目、属性和特征之间的关系来提高评分预测的性能。本文采用准确率、召回率、新颖性、多样性、MAE(Mean Absolute Error)和RMSE(Root Mean Square Error)等多种评价指标,把该混合推荐方法与几种基准推荐算法进行了全面地,详细地评估和比较。实验结果表明,本文提出的混合推荐方法解决了用户兴趣偏好变化的问题,而且在评分预测以及Top N推荐上优于目前这些基准方法。此外,本文还设计并实现了一个基于该推荐方法的推荐系统原型。该推荐系统原型提供了其管理的图形用户界面以及允许用户查看、执行和控制本文提出功能,此外,原型还包括查看和搜索系统中所有的用户和项目,构建和查看不同的知识图谱,为每个用户创建其个人信息库,生成评分预测以及Top N推荐。本研究有助于学术界在用户建模,混合推荐方法和推荐系统评估等方面的研究。而且,基于本文提出的混合推荐方法,本研究设计和开发了一个推荐系统原型,促进了推荐系统行业的发展。
基于混合推荐的在线选房系统的设计与实现
这是一篇关于混合推荐,特征构建,Wide&Deep DeepFM,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术与数字信息化转型的不断推进,房产行业作为国民经济支柱产业之一也在逐步从上游开发商向中游服务平台演进,尤其是在新冠疫情的冲击下,致使产业链从“线下服务经济”加速升级为“线上体验经济”。与此同时,随着国民经济的持续发展,城市化进程逐年加快,房屋的需求量也在稳定增加,所以,结合互联网技术打造高水准的购房服务体验成为业内趋势,也是必经之路。但鉴于房源特征信息复杂,传统的推荐模型无论是在数据集的处理上还是多重特征的交叉匹配上,其能力都显得尤为不足。为解决上述问题并提高用户在线选房体验,本文结合传统推荐算法与深度学习模型,设计并实现了基于混合推荐的在线选房系统。具体地,本文在系统首页设计了基于Wide&Deep算法的房源推荐列表模型;同时为了提高房源曝光率与用户点击率,在详情页设计了基于内容&Embedding的相似列表推荐模型,还设计了基于Deep FM算法的猜你喜欢推荐模型。在基于Tensor Flow框架的离线模型训练实验中,基于Wide&Deep的推荐模型的精确率达到79%、AUC达到78%,基于Deep FM的猜你喜欢推荐模型的精确率达到82%、AUC达到85%,表明本文设计的推荐模型具有良好的分类能力,可以为用户进行房源列表推荐。此外,为了高效地实现本文设计的混合推荐模型,结合房源、用户元信息对模型的“血液”特征工程进行了详细的设计并基于Spark计算引擎有效地完成了特征的构建,然后基于Tensor Flow Serving完成并部署了模型的线上服务。同时,为了提升用户的整体体验以及系统的完整性,本系统使用主流框架Spring Boot搭建后台服务、Vue框架搭建前端服务,并基于Redis存储线上特征以提高系统的存取效率;加入个人中心模块以及房源信息管理模块以完善系统的整体功能,保证系统的易用性以及可维护性。本课题以本人实习期间项目为背景,在导师的帮助下现已完成了各个模块的功能开发与测试,且运行正常,达到系统预期目标与效果。
基于协同过滤混合推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,协同过滤,混合推荐,矩阵分解的论文, 主要内容为随着Internet技术的迅速发展,我们进入了信息爆炸的时代。面对如此海量的信息,我们想要从中快速的找到自己所需要的信息必须花费大量时间。如今有很多应用如门户网站,搜索引擎等都能帮助用户过滤信息,但它们没有考虑个性化的需求,因此还是无法很好的解决信息过多的问题。个性化推荐系统是根据每个用户的个人信息、兴趣特点以及浏览的历史记录等,向他们推荐可能感兴趣的信息。因此,它作为一种解决信息过多问题的手段应运而生,这在很大程度上节省了用户筛选信息的时间。本文首先介绍了目前个性化推荐系统的研究背景及现状,并对目前个性化推荐系统中主要使用的算法进行深入的研究和分析。推荐系统主要分为协同过滤、基于内容的过滤、基于知识的过滤以及混合过滤。目前的这些推荐系统存在着数据稀疏性、冷启动、可扩展性等诸多问题。这些问题在很大程度上影响着推荐系统的性能。其中数据稀疏性问题和扩展性问题又是两个很重要的影响推荐性能的因素。为了降低这两个因素对推荐性能的影响,首先,本文对基于记忆的协同过滤算法中的最近邻居法进行了改进,该方法先通过交集运算寻找可能的最近邻居,再通过相似性函数计算用户之间的相似性,并取相似性较高的若干个用户作为目标用户的真正邻居,将这些用户的评分组成新的矩阵。相比传统的最近邻居法,这样可以将原始评分矩阵的维度降低,因此稀疏性也随之降低,这样就可以避免数据稀疏性问题带来的影响。其次,提出了一种新的混合协同过滤推荐算法,该算法在改进的最近邻居法的基础上得到目标用户的最近邻矩阵,然后在该矩阵上采用矩阵分解算法,由于矩阵分解算法可以有效的解决扩展性问题,因此,本文提出的混合算法同时解决了评分矩阵稀疏性和可扩展性的问题。其次,设计了详细的实验方案,验证了我们所提出算法的正确性,采用了Movielens数据集作为实验数据集。为了避免参数对最终结果产生的影响,从各个角度分析了影响推荐算法性能的因素,然后通过大量的实验确定最终实验所用的参数。将本文提出的混合推荐算法与传统的协同过滤推荐算法比较后得出结论:该混合推荐算法在准确率方面有了较大的提升,从而验证了提出的算法的有效性。最后,本文还设计实现了一个简单的电影推荐系统,该系统基于JavaEE体系结构,采用Java开发语言,MySQL数据库,开发环境为MyEclipse2014。核心部分采用本文提出的混合式推荐算法,然后对每个进入该系统的用户提供推荐并以列表的形式展现出来。最后对本文提出的混合式个性化推荐算法及系统做了详细的总结,还对今后将要进行的工作做出了展望。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
基于LBSN数据的个性化推荐系统研究
这是一篇关于LBSN,上下文信息建模,混合推荐,矩阵分解,位置推荐的论文, 主要内容为随着智能终端设备的广泛使用以及各种高精度定位技术的迅猛发展,基于地理位置的社交网络(LBSN)经历了一个快速发展的时期。在这一时期,LBSN中每时每刻都有大量的数据不断产生,由此导致了LBSN中的数据出现严重的过载。在这样的背景下,基于LBSN数据的个性化推荐系统应运而生。基于LBSN数据的个性化推荐系统将真实的物理世界和虚拟的网络世界结合起来,它通过分析用户在LBSN中产生的多维数据,对用户建立签到偏好模型,从而帮助用户从海量的地点中快速地发现符合用户特定偏好的地点。这不仅极大的节约了用户的时间和精力,同时可以帮助商家发现潜在的客户,把广告精准投放到潜在的客户手中,从而提高商家收入。为了给用户提供更加准确的推荐服务,本文对从多个角度对上下文信息建模,提出融合上下文信息和用户偏好的协同过滤算法模型以及改进的矩阵分解模型,并将它们嵌入到老人位置推荐系统中。本论文的主要研究工作如下。1.随着LBSN的迅猛发展,LBSN中产生了大量不同类型的数据,虽然数据量很大但是数据却非常稀疏。为了解决基于LBSN个性化推荐系统中存在的签到数据稀疏问题,本文通过分析LBSN中的多维异构数据,挖掘出了会对用户签到行为产生积极影响的签到数据上下文信息,并针对不同的上下文信息分别建模。最后提出了融合上下文信息和用户偏好的混合推荐算法。2.在推荐的领域中,大量的研究工作在处理显式反馈数据。在显式反馈数据的处理上,传统的矩阵分解技术取得了不错的成就,但是本文所研究的地点推荐属于隐式反馈数据推荐。虽然传统的加权矩阵分解模型可以解决隐式反馈数据的推荐问题,但是该模型求解速率低,时间复杂度高,不能满足实时高效的推荐需求,而且没有考虑到LBSN中数据的多样性对用户签到行为的影响。因此本文提出一种融合上下文信息的的矩阵分解模型,并使用元素级的最小二乘交替法将模型的复杂度降低了K倍。3.本文在Foursquare公开的数据集上,设计了一系列的实验对上述改进的两种算法进行了验证,并且与改进前的算法进行对比分析。实验结果证明改进后的算法不论在推荐结果准确性还是在推荐效率上都有较大的提升。4.为了在实际的系统中验证上述改进算法的有效性,并让老年人更快的发现感兴趣的位置点,使得老人可以更快更深入地参与社会生活和公共生活。本文设计并实现了老人位置推荐系统,并将改进后的算法嵌入到系统中。最后通过抽样调查的形式证明了该系统确实能帮助老人发现有吸引的位置点。
基于协同过滤的农产品智能推荐系统的研究与实现
这是一篇关于协同过滤,时间因素,混合推荐,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的迅速发展,农产品在电商平台上的销售和购买已成为便利人们生活的重要趋势。但由于农产品在销售种类上的细化,导致电商平台上的农产品数量及种类呈现多元化和复杂化的特点,使得消费者在面对海量的农产品信息时很难快速、便捷地找到所需的农产品。为解决以上农产品“信息过载”的问题,探寻更加智能化的推荐系统已成为迫切的需求。本文以协同过滤推荐算法为基础,融入了基于内容的推荐算法,来提高推荐效果。由此设计并实现了优化的农产品智能推荐系统,主要内容如下:(1)基于协同过滤推荐算法的改进。传统的协同过滤推荐算法给用户推荐物品时,常常会受到热门物品的影响,进而影响到用户之间和物品之间的相似度计算,导致推荐效果不佳。为了解决这一问题,本文采用惩罚热门物品的方法,来降低对相似度计算的影响。进一步,考虑用户的习惯迁移会随时间的推移而发生变化,本文在该算法中增加了时间因素以更好地反映用户的当前兴趣。最后,通过实验验证了改进的协同过滤推荐算法的MAE值效果得到优化。(2)基于协同过滤与内容的混合推荐。在协同过滤的推荐系统中,当一个新用户或新物品加入到系统中时,协同过滤算法难以利用历史数据进行个性化推荐,即存在冷启动问题。为克服此问题,本文引入了基于内容的推荐算法。该算法根据获取物品的特征属性,通过IF-IDF计算各个特征属性在相应的物品特征文档和用户偏好文档中的权重,对比计算出两种文档之间的相似度,从而对用户进行推荐。本文将这两种算法加权融合起来,形成一种混合推荐策略,可以优势互补,从而提高推荐系统的精度和效果。最后,利用实验证明了混合推荐算法在准确率、召回率和F1 score三个指标上均优于单一的推荐算法。(3)农产品智能推荐系统的设计与实现。本文设计的智能推荐系统前后端分离,前端采用Vue.js框架进行开发,后端使用Spring Boot框架进行开发。此外,结合需求分析,本文完成了推荐流程、系统功能模块、数据库等方面的设计。最终,实现了一个农产品电商推荐平台,为用户提供了更加方便有效的农产品推荐和购买等功能。
基于门店地理位置的混合推荐系统研究
这是一篇关于协同过滤,基于内容推荐,混合推荐,基于位置的推荐,坐标修正的论文, 主要内容为随着移动设备的普及,移动互联网得到了快速发展,广告业务作为移动互联网的重要盈利模式之一也越来越受重视。随着用户规模的扩大与商家数量的增多,每个消费者在不同的位置都面临众多选择,与此同时,商户也在寻找合适的用户。本文提出了一个基于门店地理位置的协同过滤改进算法,能够基于门店的地理位置推荐合适的用户。本文的主要工作有:一、针对门店收银员上传的坐标,提出了 dbscan与kmeans相结合的算法用于计算门店坐标,并提出了按照交易表的工作时间来过滤非繁忙时段上传的坐标,该算法通过spark的rdd分区实现多个门店分区坐标的并行化计算,并且比较了分别按天、3天、一周为单位的校准算法的稳定性,最终按每周为单位执行校准算法。二、通过计算的门店坐标,使用基于spark的分布式dbscan算法对门店进行聚类,使得对于数万个点集的数据执行dbscan算法成为可能,聚类结果即为商圈,本文提出了商圈划分的好坏的标准,即为商圈平均用户数的提升度。三、商圈门店用户推荐。本文提出了一个结合门店地理位置的协同过滤算法为门店推荐用户,在计算出门店的准确坐标以后,通过门店坐标计算门店间的距离,进而定义门店相似度,根据门店相似度进行最近邻推荐。对比传统推荐算法存在的冷启动、数据稀疏、适用范围窄等问题,从算法的角度来看,本文的基于地理位置的推荐算法是比较好的思路,本文的基于地理位置的推荐算法相较于传统协同过滤算法无论是推荐准确度、召回率、f1值都有明显的提升。
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