基于SSM的有色金属化验室管理系统的设计与实现
这是一篇关于有色金属,化验室管理系统,JAVA技术,SSM框架,协同过滤推荐算法的论文, 主要内容为有色金属作为我国经济基础的重要组成部分,广泛应用于汽车工业、电子工业、机械工业等领域,所占的地位愈来愈重要。随着我国国民经济的迅速发展,对有色金属的需求急剧上升,有色金属资源短缺的局面日益严峻。为了缓解其供不应求的状况,需要大量增加人力来对有色金属进行开采、化验及加工等。随着员工和业务量的不断增加,业务流程和行政管理的压力也随之增大,内耗问题越来越突出。为了提高有色金属的开采效率并高效地管理其化验检测信息,实现无纸化办公的需求,有必要设计并开发一套有色金属化验室管理系统。本文根据五矿铜业(湖南)有限公司信息化管理的需求,采用B/S模式、JAVA技术、和SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)架构设计并开发了有色金属化验室管理系统。本论文主要完成的工作可概括为以下几个方面:(1)以有色金属为研究背景,分析了目前实验室管理系统开发的技术现状,总结了当前实验室管理系统的优缺点;(2)对公司的化验室管理系统的需求进行了总体分析与设计。系统使用SSM框架、选用MySQL数据库和Tomcat服务器来实现,同时采用Maven来管理项目,方便了化验室管理系统后期的维护和版本的升级;(3)根据公司化验室系统需求,将化验室管理系统划分为了五个功能子模块。确定各子模块的功能需求,采用当前的主流技术进行开发。本文以化验子模块和智能推荐子模块为例,详细介绍了这两个子模块的设计与实现。其中,具有创新意义的智能推荐子模块通过将协同过滤推荐算法应用到智能推荐子系统中,可以实时地向用户推荐物资信息,在很大程度上提高了公司效率;(4)实现了有色金属化验室管理系统人机交互页面的友好设计。开发完整个系统后,对各子模块编写具体的测试用例,并测试其功能。本文所设计的化验室管理系统已在公司上线运行,它可以有效提高有色金属的化验效率,能够很好地实现化验室信息无纸化管理的需求,极大地提高了化验室的工作效率。
基于Spark的新闻推荐系统的设计与实现
这是一篇关于新闻推荐,协同过滤推荐算法,用户偏好,隐语义模型的论文, 主要内容为当今世界,信息技术创新日新月异,信息化浪潮蓬勃兴起,全球信息化进入发展新阶段。在信息化时代,信息内容更加丰富,同时也带来了“信息过载”等负面问题,大量的信息给人们的生活带来了一定的困扰。为了更好地解决“信息过载”问题,推荐系统成为一项重要的工具,而当前新闻推荐系统在研发和应用过程中,本身还存在评分矩阵稀疏、推荐效果不理想、实时性要求高等问题。针对前述问题,本研究构建一个融合多种推荐策略和方案以改进性能的新闻推荐系统,其特征是新用户也能获取较为准确的新闻推荐;用户获取的新闻推荐符合自己的遗忘曲线;用户能够快速地获取新闻推荐。本论文以推荐算法为核心展开相关工作。论文通过相似度传递算法部分解决了数据稀疏度问题;通过融合时间权重的隐语义模型来提高用户兴趣建模的精度;通过Spark平台的引入解决系统实时性问题。基于这些理论可以指导构建并实现基于Spark的新闻推荐系统。论文从软件工程的角度对新闻推荐系统的功能性以及非功能性需求进行了分析,明确了整个系统的设计目标,对系统的网络架构、功能模块以及数据库等进行了设计,对系统具体实现方案进行了分析,并对新闻内容、兴趣点以及个性化推荐的建模过程进行了分析。利用Spark平台和J2EE平台进行了新闻推荐系统原型的运行部署和测试。本论文研究的新闻推荐系统对实时推荐以及稀疏数据等问题进行了改进处理,经实验验证有较好的运行效果,研究成果可应用到实际的推荐业务中,可为用户提供更高质量的推荐服务,将具有较强的实用价值和现实意义。
基于Hadoop的影片推荐系统的研究与开发
这是一篇关于推荐系统,协同过滤推荐算法,Hadoop,Spark的论文, 主要内容为针对当前大数据时代信息量过载的情况,推荐系统以其广泛适用性以及智能化为用户过滤了无效信息提供了个性化服务,成为信息领域的热门研究方向。然而,其核心的推荐算法也存在诸如数据稀疏、冷启动等问题会严重影响推荐的准确度,且单机状态下处理大数据效率低下的问题也成为了推荐算法的瓶颈。本文针对协同过滤推荐算法存在的问题,结合对Hadoop平台与Spark计算框架等大数据技术的研究,在影片推荐这一场景下,对ALS推荐算法做出设计与优化,并且开发基于Hadoop的影片推荐系统。主要工作内容与创新点如下:一是对协同过滤推荐算法下的基于ALS模型的推荐算法进行优化,提出ALS-BIAS推荐算法,并在Hadoop平台结合Spark框架的环境下构建基于用户的CF、ALS与ALS-BIAS三个推荐算法,利用Movielens数据集进行多组对比实验。本文提出的ALS-BIAS推荐算法,在精准率、召回率、F1-Measure、准确率等方面,相较于基于用户的CF、ALS推荐算法均有提升,验证了ALS-BIAS算法性能的优越性;二是利用不同大小的数据集验证在Hadoop平台结合Spark计算框架使ALS-BIAS算法具备良好的并行性与可扩展性;三是构建混合推荐算法,将基于用户的CF同ALS-BIAS算法进行加权混合,并通过实验得到最佳的混合比例为0.3基于用户的CF加上0.7ALS-BIAS;四是对基于Hadoop的影片推荐系统进行需求分析、系统设计与实现,将混合推荐算法应用到影片推荐系统中作为推荐引擎。其中后端推荐算法部分主要用到Pycharm开发工具与Python语言,最后对推荐系统进行测试,验证了基于Hadoop的影片推荐系统研究与开发这个课题具有实际与理论的双重价值。
推荐系统中一种改进的协同过滤推荐算法的研究
这是一篇关于推荐系统,数据稀疏性,非负矩阵分解,协同过滤推荐算法的论文, 主要内容为伴随互联网信息资源规模的迅猛增长，用户要在海量信息空间中获得符合自己需求的信息也越发困难。推荐系统作为一种智能个性化信息服务系统，为用户推荐用户感兴趣的信息资源。推荐算法是推荐系统的核心，近些年来，协同过滤技术作为迄今为止应用最成功的推荐技术之一，得到了研究者广泛的关注。然而，传统的协同过滤算法存在许多的问题，其中数据稀疏性问题直接影响推荐系统的推荐结果的好坏。 本论文对推荐系统做了深入了解与研究，认真学习了广泛使用的协同过滤推荐算法。为了解决传统的协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题，本文在对矩阵分解技术进行有益的探索和研究的基础上，提出了一种基于非负矩阵分解的改进的协同过滤推荐算法，并且通过模拟数据和真实数据对改进后的算法进行了性能验证。 最后，本文在模拟数据集上和真实数据集上对改进后的算法进行测试，从推荐的平均绝对误差、推荐精确率和推荐召回率三个方面验证了本文所提算法的有效性，并且与传统的基于用户的协同过滤推荐算法进行对比，实验证明了本文所提算法可以有效解决数据稀疏性问题从而提高算法的推荐效果。
基建工程管理及务工招聘平台的设计与实现
这是一篇关于建筑市场,综合劳务管理平台,安全培训,协同过滤推荐算法,微服务,第三方API的论文, 主要内容为随着我国城镇化建设的不断发展,建筑行业面临着前所未有的机遇与挑战,建筑工程项目不断增多,对建筑工程施工质量与工人素质水平也提出了更高的要求,因此在建筑工程施工项目中极力做好施工管理工作,同时提高施工人员的准入性门槛,加强对施工人员基本素质的培养成为了建筑市场良性循环的亟需一环。为了积极响应住建部颁发的《建筑工人实名制管理办法(征求意见稿)》各级政府部门以及工程单位纷纷建立自己的综合劳务管理平台。因此,为了推动建筑市场规划化秩序,加强建筑工人管理,保障工程质量和安全生产,培育专业型、技能型建筑工人队伍,促进建筑市场良性循环,基建工程管理及务工招聘平台应运而生。本论文以迅速响应业务需求、敏捷开发和测试、构建高可用系统为目标,采用了前后端分离的开发方式,以Spring Boot作为后端开发框架,Vue.js作为前端开发框架,利用Spring cloud搭建了各个业务模块的微服务,最后通过Docker的方式进行系统部署,从而实现了基建工程管理及务工招聘平台开发、测试部署。本论文主要工作和创新点如下:1.研究了国家相关政策和国内外建筑市场劳务管理的发展现状,对基建工程管理及务工招聘平台进行了严谨的业务需求分析,建立了平台数据库,采用微服务架构的方式对系统进行设计和开发,完成了快速响应、敏捷开发和测试的总目标。2.设计并实现了基建工程管理及务工招聘平台的主要功能模块,包括招聘管理模块、安全培训模块项目管理模块,实现了人员招聘、简历投递、在线学习、在线测评、工程管理等功能,为建筑市场规范化秩序,提高劳务管理效率添砖加瓦。3.引入并优化了传统协同过滤推荐算法,将推荐算法运用到人员招聘功能上,根据招聘项目的属性向工人推荐适合自己的岗位,既降低了工人的简历投递难度,又帮助了企业快速、精准、高效地找到目标招工人员。4.引入多种第三方API服务,保证系统业务健全性,如短信验证服务API、实名认证API、第三方课程管理平台。通过将多种第三方服务进行底层融合,业务层聚合,通过单独增加微服务的方式对第三方API进行改造,达到与本系统无缝衔接适配的程度。通过合理地使用第三方API可以有效地提高开发效率,并针对一些特殊场景如实名制场景更好地保证系统的真实安全性。5.为提高系统的稳定性,实现快速应对系统故障、高并发等情况,在架构设计中引入了外部缓存,减少对数据库的直接访问,并利用消息中间件将业务需求分解,使部分功能异步执行。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设港湾 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46005.html
