基于数据挖掘的X公司app用户使用行为分析及内容推荐研究
这是一篇关于移动互联网,APP,数据挖掘,内容推荐的论文, 主要内容为移动互联网行业竞争程度逐年加剧,获取并留住用户的成本和难度都越来越高,如何在激烈的行业竞争环境中获取并留住更多的用户是值得研究的重要课题。作者所就职的音频聚合平台X公司在音频平台行业内,无论是从内容的丰富性,还是在使用用户总量方面,都一直处于领先地位。但是随着多年来的业务拓展,以及竞争对手的模仿,目前还依然处于规模优势阶段,各家产品的区别,仅体现在内容数量、用户总量等方面,只是在数量上,比竞争对手多,并没有导致实质性质变的优势。本文希望可以通过对数据挖掘技术的研究,来实现建立绝对竞争优势的目的。本文首先分析了移动互联网行业和X公司的现状,并利用SOWT工具来分析目前公司最亟需改善的方面,然后综述数据挖掘理论及应用研究成果,比较智能推荐系统研究中的关键性技术,从而选择适合X公司的推荐方法,进一步结合X公司现有的用户使用行为数据,以及音频内容专辑数据,构建自己的智能推荐模型,接下来利用实际推荐结果来验证构建的智能推荐模型的有效性,最后论证了该模型对用户的使用时长和活跃度等数据改善的有效性,并提出后续算法改进方向。
基于用户评论的个性化产品推荐系统
这是一篇关于个性化推荐,用户评论,内容推荐,LDA的论文, 主要内容为近年来互联网迅猛发展,使得网站上的产品数量越来越多,而且每天都会以指数级别的速度新增,导致“信息过载”,用户很难快速准确的定位自己感兴趣的产品,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统旨在为用户推荐与其兴趣爱好相似的产品。产品作为二不载体,除了自身携带的客观信息之外,还带有大量使用者的评论等主观信息。本文以提高用户体验为目标,通过挖掘用户评论内容将产品向量化,实现了个性化产品推荐系统。. 本文提出了一种结合用户评论的内容推荐算法,通过挖掘网站中产品的用户评论内容,应用不同的特征集合,建立产品文档的空间向量模型,对评论内容提取到的特征项进行LDA (Latent Dirichlet Allocation)主题模型降维,以降低文本向量的维度,便于计算产品之间的相似度,然后结合用户打分权重得到综合相似度,最后为其推荐可能感兴趣的产品。最后采用准确率、召回率和F-Measure指标对该推荐系统进行了评价,实验结果表明,本文中的算法与传统的基于内容的推荐算法相比提高了推荐精度,大幅度改善了推荐的质量。
基于UGC模式的旅行APP的设计与实现
这是一篇关于UGC模式,内容推荐,旅行APP的论文, 主要内容为随着近年来自助游市场的迅速发展,更多的出游者不仅是网络旅游资讯的信息接收者,同时也是网络信息的生产者和传播者。UGC(User Generate Content,用户生成内容)指的便是用户在网络上发表的文字、图片或视频等一系列信息资源。本项目的选题来自作者在某旅行APP公司所参与的实际项目,基于以上背景,公司在现有市场的基础上开始向社交领域发展,致力于打造旅行+社交的出游模式。本文的旅行APP后端主要采用Java语言、基于Spring Boot+My Batis框架,使用IDEA集成开发环境,以git作为版本控制工具,以My SQL、Redis作为数据库,采用了混合聚类融合用户特征的协同过滤算法完成内容推荐,同时使用了Kafka、QMQ、ES等服务进行开发。基于用户调研和软件现状梳理出了主要的业务需求部分,项目的主要业务模块分为笔记模块、搜索模块、话题模块、推荐模块、电商模块、个人信息模块以及定时任务模块。随后针对其完成了系统的概要设计部分,描述了作者所参与内容的详细设计与实现,最后完成了详尽全面的系统测试工作,保证系统上线质量。作者作为主创人员参与以下模块的开发工作中。(1)笔记模块:包含了发布笔记、查看笔记、数据配置和内容审核的功能。(2)搜索模块:实现了用户和笔记内容搜索、热搜、历史搜索和周边发现。(3)话题模块:由话题广场、话题分类、话题内容的推荐及排序功能组成。(4)推荐模块:主要包括特价商品推荐、笔记和话题内容推荐的功能。(5)定时任务模块:为开发人员提供缓存刷新、媒体编辑、内容审核和poi匹配等服务。本系统已投入市场稳定运营,用户反馈良好,目前基于系统数据分析和用户调研不断优化改进,力图为用户提供体验良好的一站式旅行信息获取和预定服务。
科技情报大数据推荐系统的设计与实现
这是一篇关于科技情报大数据,推荐系统,LDA,向量相似度,内容推荐,混合推荐的论文, 主要内容为在网络时代蓬勃发展的今天,伴随着学者们越发高涨的科研热度,科技情报数据(学术研究成果,论文、专利、项目)数量呈现出了爆炸性上升态势,导致了信息过载的问题,使得学者难以有效地在海量的科技情报数据中找到自己迫切需要的数据。同时科学研究的复杂性、多元化和融合性,使得目前企业需求项目中存在的重大研究问题需要多种不同学科之间的知识进行融合才能解决。因此,为学者推荐他们急需和感兴趣的科技情报数据,同时为企业提供需求项目发布和学者组队报名的功能具有重大价值。针对以上问题,本文对国内外相关推荐系统进行研究,设计并实现了科技情报大数据推荐系统,重点工作包括以下几个方面:(1)提出一种在基于内容推荐的算法上,混合基于社交网络的推荐和基于用户感兴趣频道的推荐的混合推荐算法。通过在Aminer、微软等数据集训练生成LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型,计算科技情报数据的主题概率分布向量和用户的兴趣特征向量的L2距离,实现了基于内容的推荐。同时利用用户的关注和认领数据,构建用户社交网络实现了基于社交网络的推荐。另外为系统中的频道信息构建了频道知识图谱,搭建部署Elasticsearch集群,完成了基于用户感兴趣频道的推荐。混合推荐算法将三种方法进行分支混合和掺杂混合,实验结果表明,当推荐长度N为10时,混合推荐算法在测试数据集的准确率、召回率和F1值上都优于对比算法。(2)设计并实现了科技情报大数据推荐系统。采用Java Spring Boot等框架进行后端开发,HTML、Vue.js、Nuxt.js作为系统的前端开发技术,同时使用Python和Flask开发推荐模块接口,My SQL作为关系型数据库。系统包括首页模块、项目模块、工作台模块、个人中心模块等七大模块,主要实现了向用户智能推荐个性化学术论文和专利数据,并且为系统中的企业用户提供需求项目发布功能,同时实现了个人用户组队报名项目的功能。
基于混合策略的新闻推荐系统设计与实现
这是一篇关于信息过载,混合推荐,协同过滤,内容推荐,人口属性推荐的论文, 主要内容为随着互联网和信息技术的飞速发展,当今社会进入信息爆炸时期,在新闻方面,网络的飞速发展让新闻在网络上的发布和阅读变得更加便捷,所以网络新闻成为一条人们获取信息的重要途径。之前的新闻网站虽然拥有大量的新闻信息,却只是将新闻进行收集合并,这就导致了用户只能被动接收新闻网站提供的新闻信息和查找所需要的内容,因此互联网上虽然拥有海量而且繁杂的网络新闻信息,但是根本无法满足用户多元化和个性化的新闻需求。为了解决这一问题,人们不断寻找解决办法,推荐系统的出现成为了解决上述问题的有效措施。目前推荐系统的主流模型是协同过滤模.型或基于内容推荐模型,但是协同过滤存在两个很重要的问题,一是冷启动问题,二是随着物品和用户数量的不断增多从而导致物品用户的偏好矩阵变得稀疏,这两个问题会严重影响到推荐系统的推荐准确性。针对上述情况,本人将这常用的推荐算法进行融合,构建一个混合推荐系统,通过该系统不仅能够为不同的用户推送个性化的信息,而且在一定程度上弥补了单一算法的不足。新构造的混合推荐系统根据用户的人口属性、行为属性以及兴趣爱好,将用户感兴趣的新闻推送给用户。基于内容推荐的模型利用的是新闻内容的特征,该模型是对新闻的文本内容处理,为用户推荐与该内容相似的文章,该模型只向用户推荐与已读新闻内容相似的文章,但是并没有考虑到用户本身的兴趣,在推荐新颖性方面表现很差。通过融合之后,能够取长补短,对系统推荐的性能有很大提升。通过系统测试发现,与单一推荐算法构成的推荐系统相比较,该混合推荐系统在准确率、召回率、F值、人均点击、人均曝光、次日留存率和AUC方面有不同程度的提升。因此,基于混合推荐机制的新闻推荐系统具有非常广阔的应用前景。
基于混合推荐算法的个性化新闻推荐系统设计与实现
这是一篇关于混合推荐,ALS模型推荐,内容推荐,改进的循环神经网络的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展,目前我们正处于一个信息爆炸的时代,同时也面临着信息过载的问题,即难以从网络中庞大的新闻源中找到自己感兴趣的新闻。新闻服务提供商通常使用个性化推荐系统向用户进行推荐,个性化新闻推荐的传统方法包括基于内容推荐、基于协同过滤推荐和这两种技术的混合版本。传统的推荐算法都没有考虑到用户在浏览记录上的时间顺序,而用户历史记录阅读的顺序信息可以更好地反映一段时间内用户兴趣的变化和多样性。基于此问题,本文设计实现了一种基于混合推荐算法的个性化新闻推荐系统,本文的主要工作和创新点如下:(1)针对传统推荐算法忽略了用户浏览行为的时间先后顺序,本文提出一种改进的循环神经网络算法模型,该模型使用基于注意力的并行卷积神经网络来聚合用户的兴趣特征,并使用基于注意力机制的递归神经网络来挖掘隐藏的时间序列特征。(2)为了改善单一推荐算法在某些应用场景推荐效果不足的问题,本文提出一个混合推荐算法模型,使用加权混合的推荐策略将ALS模型推荐、基于内容推荐和基于改进的循环神经网络算法进行融合,并通过逻辑回归训练权重得到混合算法模型。(3)本文使用大数据技术Spark设计并且实现了一个基于混合算法模型的个性化的新闻推荐系统,通过系统测试证明该推荐系统性能优异。
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：毕业设计驿站 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46251.html
