基于深度特征提取的个性化高考志愿推荐系统研究
这是一篇关于高考志愿填报,个性化推荐算法,卷积神经网络,文本相关性,语义特征提取的论文, 主要内容为高考志愿填报是高考中的重要环节,对考生和家长而言意义深远。然而面对复杂多样的院校和专业信息,考生和家长很难在短时间内做出最符合自身需求的选择。个性化推荐能够根据用户特征和偏好推荐感兴趣的信息,已经在在线教育、专家筛选等教学科研领域得到成功的应用。针对高考志愿填报,本文进行了个性化高考志愿推荐系统研究,结合个人工作内容和多年从事高考招录工作的工作经验,构造高考志愿推荐文本,利用改进的卷积神经网络对文本进行特征提取,对其进行针对性优化,并设计了原型系统及展示,本文的主要工作如下:(1)针对当前高考志愿推荐网站系统仅进行关键词检索,无法理解语义特征进行个性化推荐的现状和问题,本文获取了官方及各大平台的院校信息和教育部院校专业学科评估数据,构建了高考志愿推荐文本以训练词向量。采用改进后的卷积神经网络进行语义特征提取,改善了当前主流网站和系统仅对关键词进行检索而缺乏语义信息的问题,利用该方法训练提取的特征具备更强的语义性和表征能力。(2)针对考生和家长对院校及专业了解较少,所提专业意向偏口语化生活化的问题,本文在提取语义特征的基础上进行了针对性的改进,使用基于内容的推荐算法和融合余弦相似度与共有词的方法对个性化程度以及综合权重进行了综合优化设计,使得个性化推荐效果更完备。最后,本文就所提出优化后的方法,进行了基于特征提取的个性化高考志愿系统研究设计。综上所述,本文针对高考志愿个性化推荐,构建了较为完整的高考志愿文本,设计了基于卷积神经网络的智能算法进行语义特征提取,并进行了针对性的优化,最后,本文进行了对应的个性化高考志愿推荐系统设计和展示。
“辅导员助手”系统的设计与开发
这是一篇关于辅导员助手系统,个性化推荐算法,数据挖掘,MVC设计模式,B/S架构的论文, 主要内容为现今高等教育数字化管理全面进入学校各部门教职工的日常工作中,互联网+及大数据时代已经到来,为了提高高等学校教师工作信息化管理水平,改善教师工作状态,推动高等学校校园建设健康、和谐发展,为高等学校各院系学生工作提供规范性引导,同时,为了提高各院系学生工作者在工作中的科学性、准确性,以学生工作日常管理事务性工作为依据,建立具有学生基本信息、考试成绩、学生心理测试、学生基本信息、心理测试、科研管理和新闻推荐等功能模块的辅导员助手系统。本文先概述了辅导员助手相关系统建设的背景和研究意义,分析了辅导员助手等相关系统的国内外研究现状,经由充分查阅资料、调研等,开展本研究课题。对本系统建设中所涉主要技术、系统体系架构、研发技术方法等进行研究。本文主要的研究内容包括以下几个方面:(1)针对本文将要建设的系统,进行详细的背景与研究现状分析归纳,并介绍项目开发时将采纳的主要技术和技术难点。(2)利用软件工程思想,对系统进行需求分析,包括功能性需求和非功能性需求;针对功能需求描绘出了系统的业务流转设计;然后针对上述内容,设计出系统的用例图;最后各个功能模块进行UML建模设计,描绘系统设计过程。(3)利用数据挖掘相关知识,在改进现有的信息增益(IG)特征提取算法的基础上,利用个性化推荐算法对学生进行信息的个性化推荐,帮助学生掌握相关资讯。(4)本文采用B/S架构,利用MVC设计模式,最终结合J2EE开发平台,对系统的进行了实现;本文还介绍了系统的测试和实施情况,说明系统能够满足业务的需求,最后通过一系列的实施,成功上线,并说明了系统实施后的效果图。行文的最后对论文进行了总结与展望。通过对于“辅导员助手”系统的运用,能够使得学生管理工作的工作量有效的降低,同时使得查询的速度不断加快,不仅如此,还能够提高查询的准度,使得各项管理能够加强,真正的做到规范有效。近而能够达到降低工作成本的目的,使得工作效率以及准确率都能够提高。
基于标签属性和隐语义模型的二部图推荐算法研究
这是一篇关于相似度,标签属性,隐语义模型,二部图网络结构,个性化推荐算法的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,网络上出现的信息呈指数增长,出现信息过载问题。推荐系统,因其可以根据用户的历史浏览记录为用户从海量信息中找到有用信息并推荐给用户而成为解决这一问题的有效方法。网络信息的爆炸式增长使得传统的推荐系统很难满足人们个性化的需求,因此,如何在现有推荐系统的基础上研究出更具个性化的推荐系统在学术和商业领域中都具有重大意义。现有推荐系统中,基于二部图网络结构的推荐算法因其具有推荐准确率高并且对产品种类无限制等优点而深受研究学者们的关注,本文的研究工作就是以此展开的。本文首先深入研究了基于二部图网络结构的推荐算法,针对此推荐算法中资源分配规则不合理的缺点,对该算法进行改进和优化,并提出了一种基于标签属性的二部图网络结构推荐算法。该算法利用标签信息来构造用户、产品的特征向量,从而得到用户相似度和用户对历史产品的兴趣度;然后,利用用户相似度和用户对历史产品的兴趣度来调整资源,使得资源在用户和产品之间的分配更加合理,产生更好的推荐结果。最后,在Movie Lens数据集上的实验结果表明了改进算法能有效提高推荐准确性和多样性,提高推荐质量。在上述研究基础上,考虑到数据稀疏问题为推荐系统带来的影响,本文接着提出了一种基于隐语义模型的二部图网络结构推荐算法。该算法通过隐语义模型算法,挖掘出用户和产品之间的隐性特征,从而得到更加科学的用户、产品的特征信息;然后,利用用户、产品特征信息计算用户偏好相似性,来调整资源分配问题,从而提高推荐效果。在Movie Lens数据集上的实验结果表明,与原始的基于物质扩散的二部图推荐算法(NBI)相比,准确率平均提高了4.36%,召回率平均提高了16.67%,综合评价指标F1平均提高了6.87%,平均海明距离平均提高了25.69%,证明该改进算法在准确性和多样性方面都有得到提升,提升了推荐结果的准确性和个性化程度,满足用户的个性化需求。最后,本文还设计并实现了一个基于二部图的电影推荐系统,实现了数据的可视化分析和推荐列表的可视化展示等功能。
基于知识图谱的个性化推荐算法研究与应用
这是一篇关于知识图谱,知识表示学习,图注意力网络,个性化推荐算法,在线教育的论文, 主要内容为在信息过载的时代,推荐算法帮助用户准确快速地找到自己所需要的信息,但当今的大多数推荐算法是基于用户行为数据和物品内容信息,虽然可以产生有用的推荐,但仍存在数据稀疏、可解释性差和冷启动等问题。推荐算法如何解决上述问题是研究人员目前关注的重点,本课题的主要研究内容如下:(1)为了将领域内积累的有价值信息组织起来,使其成为可以被重复利用的知识,本课题提出了构建在线教育垂直领域知识图谱的方法,从而构建了在线教育垂直领域知识图谱。通过分析领域知识来构建本体库,从数据集中抽取在线教育的相关知识,对本体库进行实例化,并将构建的知识图谱存储到图数据库中。(2)针对知识图谱的表示学习模型难以在大型知识图谱兼顾效率和结果的问题,本课题提出了一种知识图谱的表示学习模型CTrans D。该模型使用聚类算法来对实体进行聚类减少实体投影数量,降低模型的空间复杂度,把实体类之间相似性转换成概率表示,使得实体聚类后同类的实体具有相似的投影向量,通过模型训练更好的协同优化模型,最后设计实验来验证模型的性能。(3)针对现有推荐算法存在数据稀疏、冷启动和难以捕捉不同用户与物品之间关系的偏爱程度等问题,本课题提出了一种融合知识图谱和图注意力网络的推荐模型CTrans D-GAT。利用表示学习模型将知识图谱在低维向量空间中精确映射,在此基础上联合图注意力网络,根据权重系数对节点的信息进行传播和聚合操作,通过评分预测获取推荐结果,最后设计实验来检验模型的性能。(4)为了使推荐模型具有更好的实际应用价值,本课题设计并实现了在线教育个性化推荐系统,将提出的推荐模型应用其中来对课程进行个性化推荐。
基于数据挖掘的职位信息可视化分析与个性化推荐
这是一篇关于个性化推荐算法,职位个性化推荐,人才画像,注意力机制,文本主题构建的论文, 主要内容为互联网和终端技术的发展实现了数据共享,使网络求职成为寻找工作的主流途径。但同时也出现了信息过载问题,目前多数职位推荐系统对隐式反馈考虑不足,也未充分挖掘职位描述的文本价值。因此,本文提出基于数据挖掘的职位信息可视化分析与个性化推荐,主要工作包括:(1)对职位数据进行预处理和可视化分析。基于网络爬虫技术采集到的真实职位数据进行特征清洗,然后从数值分布、单因素分析、多因素分析和词云图等多角度进行可视化分析,生成更直观的职位画像,为后续建模中的特征处理阶段奠定了基础。(2)构建了基于注意力机制的多元动态个性化职位推荐模型。通过引入注意力机制,结合用户的显式反馈和隐式反馈,构建动态人才画像,根据求职者对各特征的关注程度动态调整权重。然后用类别重组法和Keras框架对前馈神经网络进行训练,并通过网格搜索法探究了超参数的设置。(3)构建了基于文本主题的个性化职位推荐模型。从已经投过简历的用户中计算出与目标求职者最相似的用户集合,基于相似用户已投递职位的文本描述,利用TF-IDF算法构建职位主题。最后,基于归一化Google距离,对职位主题和候选职位计算相似度,得到最终的Top-N推荐列表。(4)基于Flask框架对个性化职位推荐系统进行实现。对职位信息的个性化推荐系统进行了需求分析和系统设计,并结合本文构建的基于注意力机制的多元动态个性化职位推荐模型和基于文本主题的个性化职位推荐模型,通过Hadoop环境和Flask框架进行了系统实现。对模型的评估表明,新模型在Top-N推荐列表长度取10的情况下,相比于UPCC模型,点击率(HR)指标和标准化代价累计增益(NDCG)指标都有显著提升。本文方法加深了对职位特征的理解,提高了推荐成功率,进而更好地满足求职者的个性化需求。
基于机器学习的个性化推荐算法研究
这是一篇关于个性化推荐算法,机器学习,LDA主题模型,DTW算法的论文, 主要内容为互联网作为一种有效的信息传播工具,在为我们提供丰富的信息的同时,也为我们带来了严重的信息过载问题,为了帮助信息消费者在海量的信息中找到自己所需要的信息,推荐系统就应运而生了。近年来,机器学习模型不断发展,也为推荐算法的发展指明了新的发展方向。机器学习模型不仅可以很好的处理数据集中数据类不平衡问题,而且可以利用机器学习模型对信息消费者数据中的缺失值进行预测或者对历史信息较少的信息消费者进行聚类,这样可以有效的缓解推荐过程中的数据稀疏性问题和冷启动问题。基于上述讨论,首先,本文提出了一种基于阈值动态调整的模糊双层LDA主题模型来缓解上述问题对推荐算法的影响并提升推荐算法的推荐精度,其次,为了缓解一味追求推荐精度所带来的“信息茧房”问题以及数据集中的数据稀疏问题和冷启动问题,本文分别从信息“利用”,信息“探索”以及信息的“时空属性”三个角度对稀疏的用户数据进行补充,并且最终通过LSTM神经网络模型对用户的兴趣偏好进行预测。此外,本文提出的双向DTW算法也可以在用户向量维度不同的情况下计算用户之间的相似度。本文的主要创新点如下所示:(1)针对数据集中所存在的数据类不平衡问题,本文提出了一种改进的关联规则算法,相对于传统的关联规则算法,它不仅有效的缓解了数据类不平衡问题,而且极大的加快了数据处理速度。(2)针对信息消费者历史数据中常见的文本历史数据,本文提出了一种基于阈值动态调整的模糊双层LDA模型,相比于常见的机器学习模型,该模型是一种无监督的数学模型,对数据集中数据标签的依赖较少。此外,实验证明本文引入的模糊逻辑思想可以更准确的表达信息消费者对物品的评价,而且也能一定程度上缓解数据集中类不平衡问题。阈值动态调整策略充分的考虑到不同消费者之间的个体差异性,实验证明,通过动态阈值调整策略,可以更准确的向信息消费者提供个性化信息服务。(3)针对不同用户消费的信息数量有所不同的问题,本文提出了双向DTW算法,并结合最长共点序列算法来计算不同用户之间的相似度,有效的解决了向量维度不同的用户向量之间的相似度的计算。
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