面向移动互联网的个性化推荐系统的设计与实现

这是一篇关于移动互联网络,个性化新闻推荐,混合推荐算法,移动跨平台的论文, 主要内容为随着互联网技术日新月异的发展,人们获取信息的方式越来越多。但是,各种铺天盖地的信息使得用户越来越难检索出自己感兴趣的信息,出现了所谓的“信息超载”现象。而个性化推荐技术是解决该问题的有效途径,它通过分析用户的检索信息行为建立用户兴趣模型,主动向用户推荐其可能感兴趣的信息。目前,在推荐技术领域中,混合推荐技术是较为流行的推荐技术,它通过融入不同的影响因子对推荐算法进行深度定制和整合。本文将针对推荐算法展开细致的分析和探讨,设计一种面向移动互联网络的新闻推荐算法,并基于此算法搭建一个新闻推荐系统,为移动端的用户推送新闻消息。本文主要研究的工作：(1)首先设计一种面向移动端的个性化定制的新闻推荐方法,对新闻文本、用户兴趣进行建模,通过研究和分析LDA主题模型训练方法生成语义文本,重构语义文本评分矩阵,构建数据字典中语义文本和评分的对应关系,推荐生成关键字,再对新闻原始库进行匹配。(2)在推荐过程中,针对评分矩阵数据稀疏和用户兴趣迁移的问题,根据项目属性对整个项目集进行聚类,然后对其填充,以达到缓解冷启动的问题。通过融入艾宾浩斯遗忘规律,为每个评分增加一个时间权重来提高推荐系统的推荐质量,改善用户兴趣迁移问题。(3)为了解决海量数据计算复杂的问题,本文采用分布式框架。通过使用非关系型数据库I IBase和关系型数据库MySQL相结合的方式对数据进行存储以满足算法和功能实现相结合的现实要求,通过Ajax异步数据交互技术,PhoneGap客户端跨平台移动开发技术,SpringMVC框架体系的结合设计出一套完整的面向移动互联网的新闻推荐系统的解决方案。最后,对面向移动端的新闻推荐系统解决方案功能进行具体实现,将算法模块和系统功能模块契合地对接,实现了客户端APP开发和后端新闻推荐系统。

基于家居装饰系统的方案推荐算法研究与应用

这是一篇关于家居电商,家具方案,混合推荐算法,数据稀疏性,LPHRA,LSPM,PVH,隐类的论文, 主要内容为随着家居电商的进一步发展,用户对个性化推荐的需求与日俱增,各种各样的推荐算法开始应用其中。传统的聚类推荐算法,每个参与的用户或物品只能属于一种类别,因此很难描述每个参与聚类的对象多个方面的特性。基于内存的协同过滤推荐算法和聚类改进的协同过滤推荐算法预测准确度不高,且难以解决数据稀疏带来的影响。针对这些不足之处,本文提出了一种混合推荐算法LPHRA。该算法提高了预测准确度,解决了数据稀疏性带来的应用局限性。本文的主要研究成果如下:1.针对LSPM在物品类别推荐方面存在的不足,提出影响因子,对其中的关键算法EM算法进行参数的改进。实验证明影响因子提高了预测的准确度。EM算法允许用户以及物品属性可以属于多个隐类,适用性更强。LSPM对于新加入的用户也能够进行较为准确的推荐。2.LPHRA对某一类别物品的具体推荐通过PVH衡量。在物品的某一类别中,选取一些PVH属性良好的物品,加入推荐列表,这样可以根据用户的浏览习惯得到个性化的推荐。实验表明该混合推荐算法与传统的协同过滤推荐算法相比,预测的准确性更高,预测结果更接近用户偏好。3.基于混合推荐算法LPHRA,设计并实现一个家居装饰系统。经过系统实验测试,该家居装饰系统在使用LPHRA推荐算法进行方案推荐的时候,在用户体验和预测准确度上优于传统的协同过滤推荐算法和聚类改进的协同过滤推荐算法。

烟台大学校园电子商务系统的设计与实现

这是一篇关于电子商务系统,个性化推荐,混合推荐算法的论文, 主要内容为随着互联网技术的迅猛发展,电子商务系统正不断深入,网络购物日益普及。但是,个人相对稳定购买需要与电子商务网站提供的庞大的商品信息之间的矛盾越来与突出。在这个信息技术和互联网飞速发展的时代,如何从大量的数据和信息中提取出有价值的信息,实现信息消费者和信息生成者的双赢,这就导致了个性化推荐系统的出现。个性化推荐能够迅速的帮助用户在上以亿计的商品信息中找到用户所需要的商品。本文根据烟台大学校园商务环境的需求,设计并实现了一种支持个性化推荐的电子商务系统。本文的主要内容包括以下四个部分:第一,基于烟台大学校园商务环境的实际情况,实现电子商务系统需求分析。第二,以电子商务网站的客户端-服务器模型来设计烟台大学电子商务系统,以实现用户浏览、搜索、购买商品,以及订单的配送等功能。第三,使用本系统采用JSP开发前台网站和后台管理开发,使用MS SQL Server作为网站数据库系统,来实现烟台大学电子商务系统。最后,在烟台大学电子商务系统的基础上,实现了一种混合加权的个性化推荐系统。该推荐系统的实现主要包括:首先分析了电子商务推荐的研究现状;然后对电子商务个性化推荐系统进行需求建模和用户行为数据建模;紧接着设计实现了一个电子商务系统,并在该电子商务基础上实现了个性化的推荐系统。

Research and Implementation of An On-site Maintenance Task Management System Based on A Hybrid Recommendation Algorithm

这是一篇关于混合推荐算法,现场管理,闭环管理系统的论文, 主要内容为全面质量管理,精益生产,持续改进和其他质量管理理论的根本目的是提高企业的质量并增强其市场竞争力。对于企业而言,如何有效实施全面质量管理等高级管理方法尤为重要。现场任务管理更为重要。现场任务管理是指使用科学的标准和方法来计划,组织,协调,控制和测试在工作现场合理有效地执行的任务,以使其处于良好的集成状态。最后,我们可以实现高质量的任务完成,并总结经验,以便将来更好地完成任务。在现场任务管理中,现场维修任务是一项非常重要的后续工作。现场维修占据了运作支持部门的大部份精力。随着信息化时代的到来,全面改革企业的传统流程,需要持续改进提高企业各大流程的质量,才能提高企业的市场竞争力。运作支持部门的新型管理办法便首当其冲成为了改进流程的首要重心。现场任务管理更为重要。新型现场任务管理是指使用个性化的管理系统,针对客户的现场问题进行管理系统登记后,使用定制化算法的方法匹配客户的现场问题,再统一进行调配、组织、控制和实践在客户现场有效地执行任务,使运作支持部门及对应的研发部门能够得到合理地调配以及执行各项需求。达到企业高质量的任务管理。传统的现场维修耗费人力成本较多,同时存在反复沟通的现象,耗费了大量的精力在人工匹配及针对“现场”进行个性化的定制上,往往维修人员到达目的维修现场后,发现实际现场情况与登记的信息有所不符,或存在登记信息未及时更新的问题,使维修人员反复往返维修现场,造成资源的浪费,同时传统的现场维护后,缺少反馈机制,一个问题可能未解决完毕,但系统未正确填写识别,使问题搁置或现场长期等待,不能快速闭环解决问题,此类传统现场维修流程难以达到现代化信息管理的要求,办公效率极其低下。基于此人力浪费以及现场维修问题人力分配不合理的现象,本文分析此类问题,设计开发出了一种基于混合匹配算法系统,用于企业进行现场维修任务的推荐,希望为维修人员能够提供更加个性化、信息化、智能化的管理服务,同时为企业进行任务的闭环跟踪提供重要保障,该信息系统包括以下几个内容:首先,本文分析了国内外关于现场管理系统的研究现状。例如欧美式的开放管理理论过分强调了人的个性和人的自由;韩国公司代表的军事营地理论类似于军事化管理。强调纪律和服从,缺乏人性化的方面,缺乏灵活的管理文化;以日本公司为代表的5S理论强调劳动关系的和谐本质和管理的人文特色,并将其与相关系统有效,科学地整合在一起。三种理论中的每一种都有自己的长处和特点。通过分析上述成熟的管理案例,其中以日本公司为代表的5S理论具有更加明显的优势,因为日本公司的经营理念可以更好地与中国的文化和历史背景相融合,同时又符合中国的具体现实和国情。因此,5S理论已经成为中国公司现场管理过程解决以上问题中赖以生存的重要理论基础。接下来分析了中国现场管理体系中可能存在的问题,其中包括缺乏相关的评估标准,缺乏相应的实施步骤,缺乏相应的整改和长期执行机制等。其次,通过结合现场维修人员的流程和前文所描述的5S项目管理体系,分析现场维修工作的具体管理难点;并通过研究有关过程管理的文章,包括卡普兰的闭环式管理和基于该理论发展出的“S型闭环管理模型”,设计了现场维护工作的闭环管理模式。该模型将维护工作周期分为四个阶段:计划阶段,实施阶段,反馈阶段以及总结和评估阶段。这四个阶段紧密相连,将整个工作周期连接成一个闭环的循环周期,从而产生顺序的逐步管理效果。在混合匹配算法的方面,本文分析了三种推荐算法,其中包括:基于内容的推荐算法,基于项目的协同过滤推荐算法以及混合推荐算法。最终决定使用混合基于内容的推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法作为最终的推荐算法。本算法不仅可以通过基于内容的推荐算法有效的解决系统的冷启动问题,还可以在用户多次使用过后通过基于项目的协同过滤推荐算法使得推荐结果更加准确,保证了推荐系统的实时性和准确性。在软件应用层面,本文介绍了使用的基于Maven项目管理工具的JAVA语言进行本系统的实现。在管理端使用SSM服务端框架,并整合Shiro安全框架保护管理端用户安全性;在客户端使用Bootstrap框架开发Web APP,能够使得客户端在多个平台通用,适配性更好;在数据库方面,MySQL是一款轻量级、免费开源的数据库,更适合于本系统的使用。第三,描述了现场维修闭环管理与任务推荐系统的整体设计方案。基于S型闭环管理的思想,主要构建了四个阶段,其中包括计划阶段,实施阶段,反馈阶段和总结评估阶段。具体到本系统中就是任务的分配模块,任务中进展模块,任务反馈模块以及任务总结评估模块。在计划阶段,不仅需要制定现场维修任务,还需要根据总共的维修任务用来确定人数和地点。通过本系统的混合推荐算法,维修工人可以获得个性化和准确的现场维修任务推荐。在实施阶段中,工人可以完成维修任务点的签到,维修任务过程中的日志提交等,而公司也可以在该阶段中实时监督跟踪每个任务的进展。反馈阶段意味着此时现场维修任务接近完成,工人的维修任务技术应当有适当的提升。此时工人和现场的评估人员可以通过对维修任务的任务完成度进行总结和反馈,给后续的总结评估给与评价基础。总结评估阶段时,一部分地区的整体维修工作应该已经完成,需要对所有的维修任务进行总结评估。通过统计维修工人的任务完成情况和现场评估人员对任务完成度的综合评估,给予工人更加合理的工作评价和总结,并对后续的现场维修工作的推荐提供了更多的数据依据,达到更好的推荐准确率。第四,介绍了混合推荐算法部分的设计思想。本文的任务推荐计算主要分为四个步骤。第一步是计算工作任务的加权匹配度。通过分析和提取维修人员与维修信息的匹配特征,比如专业相关度,工作地点等特征,然后通过使用基于统计分类思想和余弦文本相似度的计算方法,采取动态权重的分配方法计算出各个属性的加权相似度,从而得出现场维修工人和需要申请的现场维修任务之间的初始匹配度。第二步是根据每个任务计算出当前任务竞争度。因为可能存在多个工人申请同一个维修工作的情况,本文提出一种实时任务竞争度来作为系数调整任务的推荐度。任务竞争度是指维修任务的申请人数与该任务所需总人数的比值,它将作为一个修正因子参与计算任务的最终推荐度。第三步是基于维修任务计算协同系数。当一个工人多次完成维护任务后,系统将记录该工人的历史任务记录。当系统生成新的维修任务时,通过计算维修人员记录中旧维修任务与新维修任务的余弦相似度得到基于项目的相似度协同系数。该协同系数也会作为现场维修任务推荐度计算的校正因子对最后的任务推荐度作进行进一步的调整。最后一步是上述步骤的融合。根据任务竞争度和协同系数作为修正系数修改最开始的初始任务匹配度,计算出最终的现场任务推荐度,实现一种混合匹配的现场维修任务推荐算法通过以上步骤设计了一种基于混合匹配算法的现场维修任务推荐算法。最后,通过前文说明的软件应用层面的软件技术,包括使用MySQL作为数据库使用,Tomcat作为服务端以及使用SSM服务端作为基本框架技术完成了现场维修管理系统的后端;采用Bootstrap和HTML5等框架作为前端开发技术,开发了一套包含web端的后台管理平台和前端的Web APP的现场维修任务管理系统和维修任务推荐算法的实施。并通过实际运行后台管理的各个页面,简单说明了页面的具体使用情况以及展示系统效果图。在最后也展示了基于混合匹配推荐算法的现场维修任务管理系统。

基于Python的医疗专家推荐系统与混合推荐算法研究

这是一篇关于医疗专家推荐系统,推荐算法,设计,Python,混合推荐算法的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,网络空间丰富的信息和大数据共享为人们的工作和生活提供了极大的便利。然而,面对日益增长的海量数据和信息需求的不断提升量,信息按需获取、快速检索成为互联网时代亟待解决的问题。研究信息推荐技术与推荐系统可有效地提高信息获取效率,帮助用户从海量数据中按需高效获取有价值的信息,满足用户对信息的高层次需求。学位论文主要研究基于Python的医疗专家推荐系统与混合推荐算法设计问题。医疗专家系统不仅为用户提供医疗健康新闻、医疗专家信息等的搜索查询,也可以通过混合推荐算法为用户推荐最适合的医疗专家,为用户选择专家带来便利,主要工作内容包括以下三个方面:(1)利用网络爬虫技术,从健康网中获取医疗专家信息,通过文本数据预处理,对数据进行筛选、整合和处理等处理,获得医疗专家数据集。(2)对传统的推荐算法进行分析,针对医疗专家推荐需求,提出了基于项目和内容的加权融合混合推荐算法。通过在基于项目的推荐算法的相似度计算中融入信息熵,既用到了用户行为信息,又用到了项目本身信息。通过混合推荐算法,可为用户推荐更加匹配需求的医疗专家。(3)利用上述提出的混合推荐算法,设计了医疗专家推荐系统。系统使用Python语言开发,采用B/S(浏览器/服务器)模式、Django框架、SQL Server数据库等技术,进行医疗专家推荐系统的设计。基于Python的医疗专家推荐系统,功能包括登录注册、医疗新闻查询浏览、医疗专家推荐、用户留言、后台管理等。模块内部链接紧凑,模块之间耦合度低。根据需求分析对系统架构、流程、各个模块的数据流及接口进行了设计,在此基础上对各个模块进行了详细设计,系统将混合推荐算法在医疗专家推荐系统中进行了有效的应用,并验证了混合推荐算法的优越性和医疗专家推荐系统的可行性和有效性。在当今大数据与人工智能时代,基于Python的医疗专家推荐系统立足于医疗专家推荐需求与目标,研究推荐算法设计和人工智能语言Python的应用,具有广泛的应用前景。

基于家居装饰系统的方案推荐算法研究与应用

这是一篇关于家居电商,家具方案,混合推荐算法,数据稀疏性,LPHRA,LSPM,PVH,隐类的论文, 主要内容为随着家居电商的进一步发展,用户对个性化推荐的需求与日俱增,各种各样的推荐算法开始应用其中。传统的聚类推荐算法,每个参与的用户或物品只能属于一种类别,因此很难描述每个参与聚类的对象多个方面的特性。基于内存的协同过滤推荐算法和聚类改进的协同过滤推荐算法预测准确度不高,且难以解决数据稀疏带来的影响。针对这些不足之处,本文提出了一种混合推荐算法LPHRA。该算法提高了预测准确度,解决了数据稀疏性带来的应用局限性。本文的主要研究成果如下:1.针对LSPM在物品类别推荐方面存在的不足,提出影响因子,对其中的关键算法EM算法进行参数的改进。实验证明影响因子提高了预测的准确度。EM算法允许用户以及物品属性可以属于多个隐类,适用性更强。LSPM对于新加入的用户也能够进行较为准确的推荐。2.LPHRA对某一类别物品的具体推荐通过PVH衡量。在物品的某一类别中,选取一些PVH属性良好的物品,加入推荐列表,这样可以根据用户的浏览习惯得到个性化的推荐。实验表明该混合推荐算法与传统的协同过滤推荐算法相比,预测的准确性更高,预测结果更接近用户偏好。3.基于混合推荐算法LPHRA,设计并实现一个家居装饰系统。经过系统实验测试,该家居装饰系统在使用LPHRA推荐算法进行方案推荐的时候,在用户体验和预测准确度上优于传统的协同过滤推荐算法和聚类改进的协同过滤推荐算法。

面向移动互联网的个性化推荐系统的设计与实现

这是一篇关于移动互联网络,个性化新闻推荐,混合推荐算法,移动跨平台的论文, 主要内容为随着互联网技术日新月异的发展,人们获取信息的方式越来越多。但是,各种铺天盖地的信息使得用户越来越难检索出自己感兴趣的信息,出现了所谓的“信息超载”现象。而个性化推荐技术是解决该问题的有效途径,它通过分析用户的检索信息行为建立用户兴趣模型,主动向用户推荐其可能感兴趣的信息。目前,在推荐技术领域中,混合推荐技术是较为流行的推荐技术,它通过融入不同的影响因子对推荐算法进行深度定制和整合。本文将针对推荐算法展开细致的分析和探讨,设计一种面向移动互联网络的新闻推荐算法,并基于此算法搭建一个新闻推荐系统,为移动端的用户推送新闻消息。本文主要研究的工作：(1)首先设计一种面向移动端的个性化定制的新闻推荐方法,对新闻文本、用户兴趣进行建模,通过研究和分析LDA主题模型训练方法生成语义文本,重构语义文本评分矩阵,构建数据字典中语义文本和评分的对应关系,推荐生成关键字,再对新闻原始库进行匹配。(2)在推荐过程中,针对评分矩阵数据稀疏和用户兴趣迁移的问题,根据项目属性对整个项目集进行聚类,然后对其填充,以达到缓解冷启动的问题。通过融入艾宾浩斯遗忘规律,为每个评分增加一个时间权重来提高推荐系统的推荐质量,改善用户兴趣迁移问题。(3)为了解决海量数据计算复杂的问题,本文采用分布式框架。通过使用非关系型数据库I IBase和关系型数据库MySQL相结合的方式对数据进行存储以满足算法和功能实现相结合的现实要求,通过Ajax异步数据交互技术,PhoneGap客户端跨平台移动开发技术,SpringMVC框架体系的结合设计出一套完整的面向移动互联网的新闻推荐系统的解决方案。最后,对面向移动端的新闻推荐系统解决方案功能进行具体实现,将算法模块和系统功能模块契合地对接,实现了客户端APP开发和后端新闻推荐系统。

基于数据注册中心的用户行为商品推荐系统研究

这是一篇关于DRC,线下行为数据,标签模型,混合推荐算法的论文, 主要内容为近年来线上购买商品的用户日益增加,同时推动着各大电子商务平台的发展,一个优秀的电商平台需要对用户的潜在需求进行深入挖掘,向用户推荐其感兴趣的商品。推荐系统需要通过庞大的数据量进行分析才能实现向用户推荐产品,但是如何管理数据和提高数据利用率是各电商平台面临的难题,一直没有合适的体系结构对这些海量数据进行管理并提供服务。就这些问题,本文基于面向数据的体系结构(DOA,Data-Oriented Architecture)中的数据注册中心(DRC,Data Register Center),利用数据天生注册、统一化管理的特点,设计和实现了一种基于DRC的结合聚类算法和标签模型的商品推荐系统。主要研究内容:(1)研究商品数据与用户信息注册规范。利用DRC数据天生注册的原理,结合商品和用户的特性,研究和设计商品注册规范、用户数据注册规范以及用户线上线下行为数据注册规范。(2)研究混合聚类算法。针对K-Means聚类算法的不足进行改进和优化,研究基于K-Means结合Canopy和ABC人工蜂群算法的改进聚类算法(Improved Canopy and ABC colony clustering algorithm based on K-Means,简称“CAK均值算法”),通过实验验证CAK均值算法对数据聚类的效果。(3)研究用户-标签-商品模型。研究用户与商品的关系设计标签模型,通过实验验证标签模型的命中率。(4)设计用户行为商品推荐系统。研究、设计和实现商品的推荐系统,并通过实验验证商品推荐系统和DRC在数据管理方面的有效性。取得的研究成果和创新点:(1)提出了一种结合DRC和CAK均值算法的融合用户线下线上行为特征的混合推荐算法。通过DRC对商品数据和用户行为数据进行注册,结合K-Means混合Canopy算法和改进的ABC人工蜂群算法形成CAK均值算法,将用户每日线下行为数据进行聚类,以聚类结果分析用户的活动特征,了解用户的行为习惯,再通过用户-标签-商品模型分析用户线上行为数据,利用用户线上操作历史预测用户的偏好商品,结合两种用户行为分析生成混合推荐算法,实现用户商品推荐。(2)提出了一种用户和商品数据的注册规范以及基于DRC的用户商品推荐方法。设计数据库表字段规范,生成元数据表与真实数据表,按照规范注册入库。利用DRC实现数据输入输出、管理用户和商品数据,提供商品推荐的数据服务。