7篇关于实时推荐的计算机毕业论文

今天分享的是关于实时推荐的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到实时推荐等主题,本文能够帮助到你

JavaWeb网络学习资源推荐系统的研究与实现

这是一篇关于JavaWeb课程,网络学习资源,推荐系统,混合式推荐,实时推荐的论文, 主要内容为翻转课堂教学适合于计算机程序设计类课程,而对于一些高级程序设计课程来说,观看和学习优质网络学习资源可以作为学习者提高其翻转课堂课前自主学习效果的重要手段。本文以Java Web网络学习资源为例,研究在网络学习资源多样性和复杂性,以及学习者在学习过程中学习兴趣可能会变化的情况下,如何解决教师通过手动方式为学习者筛选推荐优质网络学习资源难的问题。使用自动化推荐技术就成为一种较好的解决方案,但通过对国内外推荐技术现状的研究,发现当前业界对于何种推荐方法推荐效果较好还有所争议,因此本文对怎样将Java Web网络学习资源与推荐技术有效结合,以达到较优推荐进行了研究和应用实践。针对上述推荐优质资源难的问题,本文对推荐系统的相关理论和技术进行了研究和分析,选择了推荐性能较好的混合式推荐方法对系统进行设计。根据混合式推荐方法的需求,基于学习者和Java Web网络学习资源的特征,从Java Web网络学习资源的内容、学习者的评分行为、学习者学习需求的变化以及推荐系统设计四个角度思考设计了基本推荐方法。这些推荐方法包括:以学习资源知识点为特征的基于内容的推荐、以学习者评分为特征的基于模型的协同过滤推荐、基于学习者学习需求变化的实时推荐、基于学习者评分次数的推荐、基于学习资源发布时间的推荐和解决推荐系统冷启动问题的学习者偏好知识点高分资源推荐。基于基本推荐方法,本文采用了基于并行式混合推荐方法和推荐列表的设计方案对推荐功能模块进行了设计。针对推荐功能模块,本文设计了学习者模型和网络学习资源模型,并基于这两种模型设计了推荐算法,具体为:在综合推荐模块中,采用基于LFM的协同过滤推荐算法设计;在个性推荐模块中,基于学习者对资源的历史评分和当前评分采用实时推荐算法生成推荐结果,再与学习者偏好知识点内高分资源进行混合推荐;在相似资源推荐模块中,采用以学习资源知识点作为标签的基于内容的推荐算法设计;在高评分率资源推荐模块中,采用基于学习者评分次数的推荐算法;在最新发布资源推荐模块中,采用基于学习资源发布时间早晚的推荐算法。在系统实现中,本文以Linux操作系统作为服务运行环境,使用Spark对算法进行实现,使用Flume、Kafka和Kafka Stream对实时推荐中日志文件中的学习者评分信息进行筛选、处理和发送,使用Mongo DB和Redis开发数据库,这些技术有利于本系统将来的改进和扩展。在对系统的评价与分析中本文采用在线实验、用户调查和学习者访谈对系统进行了评价。其中在线实验采用了基于Top N推荐的实验评价,通过对不同推荐列表长度时的混合式推荐、基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐的召回率、准确率和F1值进行计算和对比,本文确定了系统推荐效果较好时的推荐列表长度。用户调查采用了基于李克特量表的问卷设计,其内容主要包括学习者对本系统的界面易用性、资源推荐满意度和系统总体的评价。通过对问卷调查结果的分析,学习者对本系统的认可度较高,同时认为本系统采用的混合式推荐优于基于LFM的推荐和基于评分次数的推荐方法。学习者访谈针对本系统的有用性、可用性和满意度展开。根据对访谈结果的分析,六名被访者比较认可本系统的有用性和可用性,大部分被访者对系统满意度较高。总体来说,本系统能够对Java Web网络学习资源进行较好地推荐,因此本研究具有一定的研究和实际应用价值。

JavaWeb网络学习资源推荐系统的研究与实现

智慧养老云平台中健康监护模块的设计与实现

这是一篇关于智慧养老,物联网,前端埋点,实时推荐的论文, 主要内容为智慧养老是近年养老产业的新趋势。智慧养老云平台结合云边协同、大数据、云计算等技术,实现了边缘计算、人工智能、身份鉴权、健康监护等功能模块。本文以已有的智慧养老云平台系统架构为基础,基于Flutter跨平台开发框架、可配置社区组件Provider、Spark大数据引擎等技术,优化设计实现了智慧养老云平台健康监护模块的设备服务管理、一体化前端埋点、健康服务推荐等功能子模块。为优化实现智慧养老云平台所要求的健康监护功能,本文从设备管理、数据运营、服务管理三个方面,对智慧养老云平台健康监护模块进行了优化设计与实现。本文主要工作如下:1.优化设计并实现了智慧养老云平台设备管理子模块。已有的设备管理方案在设备类型较少时具有良好的效果。但随着平台发展,引入树莓派设备后,设备类型增多,已有的设备管理方案无法完成设备关系维护功能。为保障对老人健康情况的实时监控和分析,本文提出了一种优化的智慧养老云平台设备管理方案,实时维护用户设备绑定关系,并实现实时指令下发。相比较于已有的设备管理方式,本方案有效减少了多端开发成本,并实现了设备的一体化管理,为后续工作的展开提供了数字化基础。2.优化了智慧养老云平台的行为数据采集方案。已有的可视化埋点方案,由于智慧养老云平台的用户角色和客户端数量多,对后台服务器的请求压力过高。本文提出的基于Flutter内部Widget Tree及社区组件Provider的智慧养老云平台埋点方案,对比已有的可视化埋点方案,本方案有效降低了业务代码侵入度和服务器压力,并完成数据可视化展示和异常告警。3.优化设计并实现了智慧养老云平台服务管理子模块。在平台运营过程中,需要为老人提供上门服务并保证服务的可靠性,同时随着服务种类和数量的增多,无法一次性向客户展示全部服务,因此需要设计服务推荐机制,向用户展示更符合其喜好的服务。本文设计实现了一套多角色维护的状态机推进工单状态,设计抢单机制保证服务及时性,并且设计实现了基于ALS协同过滤算法的实时加权推荐算法,在保证精确性的同时有效解决了协同过滤算法结果单调的问题,提高了平台的用户体验。

基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现

这是一篇关于矩阵分解,实时推荐,Spring Boot,Spark ASL的论文, 主要内容为伴随着互联网Web2.0以及信息技术的飞速发展,社交网络媒体蓬勃兴起,人们成为内容的生产者并从信息匮乏的时代进入到信息过载的时代。为了解决信息过载所产生的问题,推荐系统诞生了。推荐系统帮助人们从大量的数据中筛选出可用的电影、音乐、文章、商品等,找到最有价值的信息推荐给用户。看电影是人们娱乐的一种重要方式,得益于5G网络的快速发展,人们可以随时随地在线上观看高质量的电影,而不需要去线下的影院。电影推荐可以帮助用户在短时间内找到好看且符合口味的电影,提升用户的体验,进而绑定住用户群体,增加用户黏性。现有的电影网站如豆瓣等专注于对电影的评分以及影评,并没有向个人用户提供电影观看以及个性化的推荐服务。因此本文在基于矩阵分解的协同过滤算法的基础上设计出了电影的离线推荐和实时推荐算法,然后将此应用于实践,开发出了能够应用于生产环境的电影推荐系统,向用户提供推荐服务。论文主要工作包括:(1)研究国内外推荐系统的发展历史以及在电影行业中的应用,同时分析在推荐系统发展期间出现的各种推荐算法与它们在工业界中的应用。(2)介绍本文系统开发所涉及到的相关技术,主要包括Spring Boot框架、Mybatis框架、Vue框架以及大数据技术生态圈。(3)以矩阵分解为基础设计出了本文中电影的离线推荐和实时推荐算法。离线推荐使用Spark ALS训练多个模型,选出均方根误差最小的模型。使用矩阵分解得到的物品特征矩阵计算电影相似度,根据电影相似度提出了本文的实时推荐算法,然后基于Redis和Spark设计出了实时推荐流程。(4)根据系统的需求,完成了系统的总体架构设计、功能结构设计和数据库设计,并确定主要业务功能的工作流程,最后通过使用Spring Boot、Vue.js以及Spark等相关技术实现系统功能。(5)进行系统的运行与测试,通过黑盒测试和单元测试验证了系统功能的可行性和完备性,编写测试报告,为日后系统的运行与维护提供有效的记录。通过本文的研究表明,基于Spark ALS的电影推荐系统能够获得良好的推荐效果,本文所设计的离线推荐和实时推荐流程能够应用于实际工程,并通过具体系统的实现证明了其高效性和可行性。

基于微服务与推荐算法的云课堂平台设计和实现

这是一篇关于云课堂平台,Spring Colud微服务,离线推荐,实时推荐的论文, 主要内容为21世纪以来,互联网的迅猛发展推动了各行各业的进步。在教育行业,传统的线下教育已经很难满足人们的需要。城乡教育资源的不平衡不充分发展,导致城乡教育差距越拉越大。虽然市面上也有许多在线学习平台,但是质量参差不齐,比如学习资源繁杂,让用户无所适从;学习方式单一化,有的平台仅仅只能点播视频无法为用户量身打造、推荐出用户感兴趣的课程,用户体验性较差;平台所使用的技术架构为传统的单体架构,在复杂的用户场景下,扩展性较差,服务也会经常因为访问人数多而崩溃。为了解决以上问题,云课堂平台在设计之初就对在线学习平台的国内外现状进行了深入了解和分析,随后从学习用户和管理员两个维度分别对其需求进行调研和分析,设计出一款基于微服务和推荐算法的学习平台。在实现平台的过程中,本文采用的是前后端分离的方式进行设计,平台的UI部分采用的是Element UI和基于MVVM模式的Vue.js框架,服务端基于Spring Cloud微服务架构,利用其一站式的组件来实现微服务的注册和发现、服务之间的远程调用和负载均衡,从而提高平台的扩展性和可维护性,在此基础上,平台还引入了离线和实时推荐算法为用户推荐出其感兴趣的课程。最后,本文按照标准的软件开发流程来完成云课堂平台的设计与实现。本文的主要研究方法和创新点在于:1.利用UML建模语言分析出各个功能模块的用例图和时序图。然后利用Spring Cloud微服务的各大组件将各个功能模块拆分成细粒度微服务,实现模块与模块之间的高内聚、低耦合。2.在完成核心功能的基础上引入了离线推荐算法和实时推荐算法为用户提供个性化的推荐服务。3.对实现的云课堂平台进行了严格的功能测试、安全测试和性能测试,保障了系统的运行的流畅稳定、安全可靠的运行要求。

基于Hadoop和Storm的音乐推荐系统设计

这是一篇关于音乐推荐,协同过滤,Storm,实时推荐,冷启动的论文, 主要内容为在互联网技术高速发展的背景下,各类音乐平台为人们提供了大量的、种类繁多的歌曲。然而,面对海量的歌曲信息,人们仅仅通过检索方式很难找到真正符合自己喜好的音乐。个性化推荐系统能够从海量音乐信息中为用户筛选出符合个人喜好的音乐,提升用户的满意度。因此,音乐的个性化推荐已成为业界重视的研究方向。论文针对协同过滤算法中存在的项目冷启动问题和数据稀疏性问题,提出了一种基于音乐标签改进的协同过滤推荐算法。该算法在传统的协同过滤算法中结合了音乐标签数据,推算出用户对未知音乐的偏好程度,解决了项目冷启动问题和数据稀疏性问题;又在解决数据稀疏性问题的基础上,计算出音乐间相似度用于预测用户的音乐喜好。针对协同过滤算法存在的实时性问题,设计了离线处理和在线处理相结合的系统架构。该架构在Hadoop中利用改进后的协同过滤算法对用户历史行为数据进行离线处理,按照播放次数选取热门音乐对新用户进行推荐;并通过滑动窗口处理用户行为数据的方法模拟用户的实时行为,在Storm中对这些行为数据进行在线处理,为用户提供实时推荐结果。这种处理方法提高了推荐系统的准确性和实时性。论文中根据推荐系统的实时性需求,构建了实时音乐推荐系统,在Last.fm数据集上实验验证了在基于Hadoop和Storm的音乐系统中,基于音乐标签改进的协同过滤推荐算法的准确性比传统的协同过滤算法的准确性更高;结合了Hadoop和Storm处理产生的实时推荐结果,其准确性比仅使用Hadoop处理产生的离线推荐结果的准确性更高。