8篇关于内容推荐算法的计算机毕业论文

今天分享的是关于内容推荐算法的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到内容推荐算法等主题,本文能够帮助到你

基于内容推荐算法的室内木质门平台设计与应用

这是一篇关于室内木质门,内容推荐算法,相似度计算,个性化推荐的论文, 主要内容为我国的室内木质门产量居世界第一,随着信息化和工业化的融合,室内木质门行业进入高速发展阶段并迎来新的机遇。销售模式由传统的“线下销售”模式转变为“线上引流,线下服务”模式。但是,互联网在助力销售的同时也存在信息过载的问题。本文将内容推荐算法应用于室内木质门的线上推荐,有利于提高室内木质门线上推荐的准确性,优化室内木质门用户的个性化推荐体验,实现木门企业的精准营销。本文对室内木质门的线上推荐功能进行分析,结合常用推荐算法的原理和优缺点,明确了内容推荐算法可以有效满足室内木质门个性化推荐的准确性需求。本文使用SSM(Spring,SpringMVC,MyBatis)框架开发室内木质门个性化推荐平台,根据内容推荐算法的基本原理,对室内木质门进行结构化特征提取,采用Euclidean Distance计算用户和商品之间的相似度,通过相似度值的升序排列得出用户的室内木质门推荐结果。本文的主要研究内容和成果如下:(1)从综合电商、垂直电商、官方网站和设计平台四类线上销售引流平台的室内木质门筛选目录和推荐功能进行分析,根据内容推荐算法的原理和室内木质门的相关标准,从类别、造型、材料、功能、颜色、风格、涂饰和非木质零部件8个层面对室内木质门进行全方位的特征提取,得出一套全面实用的室内木质门特征图谱。(2)对用户进行室内木质门购买和推荐需求的问卷调查,根据用户购买次数少、客单值高和专业知识薄弱的特点,整理出室内木质门个性化推荐的需求,使用SSM框架开发出一个室内木质门个性化推荐平台。平台通过记录用户交互行为得出用户的兴趣特征向量,采用Euclidean Distance计算相似度,得出用户的室内木质门个性化推荐列表。(3)对平台进行功能性测试,邀请100位用户使用本文构建的推荐功能并对结果进行评分。在10分钟测试时间内,用户使用内容推荐功能提高了 32.6%的购物车添加率,为室内木质门的推荐打下良好的基础。搜集用户兴趣特征数据,统计出18个用户兴趣较高的特征,并总结出81款具有销售推广价值的室内木质门,平台数据可为木门企业的设计和销售提供依据。

基于Spring Boot框架与云存储的企业协作系统的设计与实现

这是一篇关于办公自动化(OA),协作系统,Spring Boot,Solr,内容推荐算法的论文, 主要内容为随着“互联网+”时代的降临,办公自动化系统(OA)在信息与技术的不断演变过程中也在不断完备。如何解决企业项目管理、人员管理以及沟通管理等一系列需求,达到其信息化战略目的,打造一款能集项目、人员、沟通等多方管理一体化协作系统平台具有重大的实际意义。本文将针对某企业协作系统,分别从系统架构、系统功能模块和系统测试等多方面进行设计与实现,并研究基于Lucene的Solr检索算法和基于CB的推荐算法为系统提供服务支持。首先,本文以传统办公自动化系统为出发点,结合当前企业内部变化需求,从系统可行性、功能性以及非功能性需求三方面进行系统需求分析,并对系统难点进行讨论;依托系统需求搭建系统的总体架构,对系统功能进行模块划分与设计,主要分为消息助手模块、工作台模块、项目管理模块、统计分析模块、网盘模块、通讯模块以及后台管理模块;最后实现了协作系统全部功能,并对系统完成了功能、性能、兼容性以及安全性测试,符合上线要求。本系统采用Spring Boot框架搭配MVC模式进行系统设计,采用Hibernate框架实现数据持久层,采用Easy UI搭建HTML5界面。通过研究Lucene打分算法和基于CB推荐算法实现消息检索功能和任务分配推荐功能,并结合Shiro、Web Socket、缓存淘汰算法、负载均衡加权轮询算法以及云存储等多种技术,实现集管理、沟通于一体,可进行跨地域、跨部门协同办公的协作系统,达到降成本、提效率、办公智能化的效果。

教育视频多模态信息推荐系统设计

这是一篇关于推荐系统,教育视频结构化,内容推荐算法,协同过滤,个性化需求的论文, 主要内容为我国地域广袤，教育资源呈现出区域化和地域化的分布特点。为了解决教育资源分布不均的问题，远程教育这一替代教育手段越来越受到关注，尤其是基于多媒体视频的远程教育，已经发展成为现代远程教育的主要手段。作为一种新的信息载体，多媒体视频具有直观、全面、准确的特点，迅速成为最受欢迎的网络资源之一。然而，随着现代互联网的发展，存在于网络中的资源数量和种类日益增多，广泛使用的搜索引擎（如百度、谷歌等）仍然需要用户提供检索需要的关键字，无法主动探索用户需求。但是关键词描述能力有限，难以准确捕捉用户的搜索意图，这个问题限制了搜索引擎的效果；并且搜索引擎无法为不同的用户提供个性化的检索需求。因此，研究互联网中教育视频资源快速、准确的定位，开发能够主动地挖掘用户行为信息从而满足用户个性化需求的推荐系统，具有重要的意义。针对上述问题，本文主要的工作及创新点包括：本文设计并实现了教育视频的推荐系统，分别从系统需求分析、推荐算法和系统实现三个方面进行了研究。在系统需求分析部分，根据用户使用的不同场景，梳理需求列表，并根据需求列表对系统的功能模块进行了划分并验证。其次，重点研究了教育视频的内容推荐算法和协同过滤推荐算法。在研究推荐算法的过程中，分别对比了两类算法的原理、算法步骤、算法性能，并进行了多种混合推荐算法的性能分析，并在介绍内容推荐算法中简要介绍了视频处理的基础-视频结构化相关知识。最后，介绍系统的设计与开发。本文主要搭建了两个子系统：教育视频在线评测网站和教育视频推荐系统。本文搭建的系统可以自主收集用户信息，自主综合推荐算法完成推荐，自主呈现多样化的信息。经过测试，系统功能正确，达到设计目标。另外，还对推荐算法的完善提供了思路，指出今后工作的方向。