基于门店地理位置的混合推荐系统研究
这是一篇关于协同过滤,基于内容推荐,混合推荐,基于位置的推荐,坐标修正的论文, 主要内容为随着移动设备的普及,移动互联网得到了快速发展,广告业务作为移动互联网的重要盈利模式之一也越来越受重视。随着用户规模的扩大与商家数量的增多,每个消费者在不同的位置都面临众多选择,与此同时,商户也在寻找合适的用户。本文提出了一个基于门店地理位置的协同过滤改进算法,能够基于门店的地理位置推荐合适的用户。本文的主要工作有:一、针对门店收银员上传的坐标,提出了 dbscan与kmeans相结合的算法用于计算门店坐标,并提出了按照交易表的工作时间来过滤非繁忙时段上传的坐标,该算法通过spark的rdd分区实现多个门店分区坐标的并行化计算,并且比较了分别按天、3天、一周为单位的校准算法的稳定性,最终按每周为单位执行校准算法。二、通过计算的门店坐标,使用基于spark的分布式dbscan算法对门店进行聚类,使得对于数万个点集的数据执行dbscan算法成为可能,聚类结果即为商圈,本文提出了商圈划分的好坏的标准,即为商圈平均用户数的提升度。三、商圈门店用户推荐。本文提出了一个结合门店地理位置的协同过滤算法为门店推荐用户,在计算出门店的准确坐标以后,通过门店坐标计算门店间的距离,进而定义门店相似度,根据门店相似度进行最近邻推荐。对比传统推荐算法存在的冷启动、数据稀疏、适用范围窄等问题,从算法的角度来看,本文的基于地理位置的推荐算法是比较好的思路,本文的基于地理位置的推荐算法相较于传统协同过滤算法无论是推荐准确度、召回率、f1值都有明显的提升。
基于内容推荐的视频服务平台的设计与实现
这是一篇关于SSH,MVC,B/S,基于内容推荐,基于用户的协同过滤的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,互联网技术逐渐渗入到各行各业,在线视频极大丰富了我们的生活。但由于大量的视频信息涌入,用户无法准确快速的获取自己想要的视频信息,就使得用户体验下降。所以为了解决用户痛点,本文通过混合推荐算法为用户提供个性化推荐服务。系统采用B/S模式的结构体系,基于MVC设计模式,使用SSH框架(Struts+Spring+Hibernate),系统的页面使用了 JSP技术,使用MySQL作为数据库管理系统,通过Web Service对数据进行综合利用。系统主要包括以下五个功能模块:(1)用户管理模块:主要负责对用户信息进行管理,完成登录注册、查看个人主页的功能,同时也可以展示用户播放历史、关注信息和收藏信息。(2)作品管理模块:作品管理模块主要分为两个部分,包括用户对视频的上传、编辑、删除等管理;也包括用户对播单的创建、编辑、删除的操作;同时也可以完成在播单中对视频进行添加和删除。(3)搜索模块:搜索模块主要可以对用户的历史搜索记录和系统的热门搜索词进行展示,也可以通过关键词进行模糊查询。(4)视频详情模块:用户点击某条视频可以进入视频详情页,在视频详情页可以对视频播放进行控制,也可以对视频进行关注、点赞、评论的操作。(5)视频推荐模块:通过用户的历史行为数据使用混合推荐算法对用户可能喜欢的视频进行推荐,为用户挖掘拓展兴趣偏好的同时也过滤用户不喜欢的视频。通过对不同推荐算法进行比较分析,结合基于内容推荐和基于用户协同过滤推荐的优点,对混合推荐算法进行设计和描述。对获取的数据进行数据清理,构建用户视频矩阵记录用户对于视频的行为;通过视频文本信息提取特征值构建视频信息矩阵,从而建立用户兴趣模型,过滤用户不喜欢的视频,从而完成推荐行为,提高用户体验,方便用户准确快捷找到需要的视频。
基于内容推荐的视频服务平台的设计与实现
这是一篇关于SSH,MVC,B/S,基于内容推荐,基于用户的协同过滤的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,互联网技术逐渐渗入到各行各业,在线视频极大丰富了我们的生活。但由于大量的视频信息涌入,用户无法准确快速的获取自己想要的视频信息,就使得用户体验下降。所以为了解决用户痛点,本文通过混合推荐算法为用户提供个性化推荐服务。系统采用B/S模式的结构体系,基于MVC设计模式,使用SSH框架(Struts+Spring+Hibernate),系统的页面使用了 JSP技术,使用MySQL作为数据库管理系统,通过Web Service对数据进行综合利用。系统主要包括以下五个功能模块:(1)用户管理模块:主要负责对用户信息进行管理,完成登录注册、查看个人主页的功能,同时也可以展示用户播放历史、关注信息和收藏信息。(2)作品管理模块:作品管理模块主要分为两个部分,包括用户对视频的上传、编辑、删除等管理;也包括用户对播单的创建、编辑、删除的操作;同时也可以完成在播单中对视频进行添加和删除。(3)搜索模块:搜索模块主要可以对用户的历史搜索记录和系统的热门搜索词进行展示,也可以通过关键词进行模糊查询。(4)视频详情模块:用户点击某条视频可以进入视频详情页,在视频详情页可以对视频播放进行控制,也可以对视频进行关注、点赞、评论的操作。(5)视频推荐模块:通过用户的历史行为数据使用混合推荐算法对用户可能喜欢的视频进行推荐,为用户挖掘拓展兴趣偏好的同时也过滤用户不喜欢的视频。通过对不同推荐算法进行比较分析,结合基于内容推荐和基于用户协同过滤推荐的优点,对混合推荐算法进行设计和描述。对获取的数据进行数据清理,构建用户视频矩阵记录用户对于视频的行为;通过视频文本信息提取特征值构建视频信息矩阵,从而建立用户兴趣模型,过滤用户不喜欢的视频,从而完成推荐行为,提高用户体验,方便用户准确快捷找到需要的视频。
面向中学生的图书推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,基于内容推荐,杰卡德算法的论文, 主要内容为随着互联网的崛起和迅速发展,使得人们走进信息大爆炸的时代,尤其是近几年互联网+、大数据和云的出现,网络用户面临着信息质量差、数量大、价值低等严峻问题,也造成很难从中获取有价值性信息的困扰,部分很少被发现到的孤岛信息也沉没在海量信息中,这就是信息过载的问题。过往的搜索引擎已经无法解决这问题,推荐系统应运而生,推荐系统的使命就是为用户服务,找到满足用户喜好的产品项目。后来随着电子商务的迅猛发展和个性化系统在各领域的广泛应用,推荐系统处于火热的研究领域,成为一种解决信息超载并且为用户提供帮助的智能化软件工具。目前已有的推荐系统都面临着很多不可避免的问题,如冷启动问题、推荐精度和挖掘用户潜在兴趣等问题。近几年,推荐算法的成熟使得图书推荐系统得到广泛使用。图书推荐系统为众多优质资源提供了更好的服务推送平台,让用户更高效的方式查找图书资源。本文通过深入了解学生对图书需求情况,参考网络平台上众多著名的图书推荐系统的相关信息加以整合,详尽介绍基于内容的中学生图书推荐系统的设计和实现过程。基于内容的推荐算法的本质是信息的获取与过滤,本文中的系统采用Myeclipse8.5开发平台、Excel数据库访问技术、三层客户/服务器架构、Java语言和JDBC驱动程序等开发技术实现系统功能的设计与开发,通过收集图书的外在属性和摘要获得图书的关键词,根据用户对图书的操作行为计算出用户的配置文件,利用杰卡德算法计算出各种图书和用户配置文件的相似度,最后产生相似程度高的图书推送。本系统设计和实现的意义主要是针对落后的农村中学,目的是为其提供一个优质选书的服务平台。在乡村学校里存在数量庞大的留守儿童,他们没有宽松的经济能力购买大量的图书,本系统可以使学生用最少的钱优选符合自己最喜爱的图书,同时满足不同学习层次的学生需求,有利于提高学习成绩。
基于聚类算法的吉林大学校园新闻推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,聚类算法,基于内容推荐,协同过滤,Android的论文, 主要内容为近几年来的时代最热点无疑是移动互联网时代的到来,互联网化的浪潮席卷了现代社会的各个领域。随着移动通讯工具的普及以及互联网信息技术的发展,“信息过载”的现象已经成为无法避免的焦点问题。“信息过载”的挑战是人人无法回避的,无论是对于信息的发布者,还是对于信息的接收者,都必须去面对这个问题。对于信息的接受者尤甚,如何快速地获得自身需要的,有价值的信息值得关注。由于以上原因,个性信息推荐成为了计算机领域的一个研究热点。校园信息化是社会信息化的一个重要领域,信息过载和信息获取效率的问题同样突出。当前校园内学生获取校园内新闻通知的方式极为多样化,却缺乏效率,缺少精准性和智能性。本文围绕以上背景,关注校园信息化建设,以及怎样做一个校园新闻推荐系统做详细的分析与研究。本文的研究内容有如下:文章通过对校园推荐系统的研究现状与发展进行分析,以此提出了未来的个性化推荐发展方向将是结合各个推荐方法优点的组合推荐方法。对现有的个性化推荐方法如基于关联规则推荐,基于内容推荐,协同过滤推荐等进行了研究,分析其中的技术原理,应用领域和各自优缺点。结合对现有推荐方法的研究分析,本文提出了一种先基于文本聚类,再将内容推荐和协同过滤结合的推荐方法。因此本文采用K-means算法对新闻利用关键词特征进行新闻文本聚类处理;在关注文本内容相似性的同时,结合对用户行为的协同过滤分析进行推荐。基于本文提出的推荐方案,设计并实现了一个基于Android平台的校园信息推荐系统,应用于聚类及推荐技术,新闻采集的实现,服务器的搭建,数据库及Android客户端的实现并给出了测试与验证。
面向中学生的图书推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,基于内容推荐,杰卡德算法的论文, 主要内容为随着互联网的崛起和迅速发展,使得人们走进信息大爆炸的时代,尤其是近几年互联网+、大数据和云的出现,网络用户面临着信息质量差、数量大、价值低等严峻问题,也造成很难从中获取有价值性信息的困扰,部分很少被发现到的孤岛信息也沉没在海量信息中,这就是信息过载的问题。过往的搜索引擎已经无法解决这问题,推荐系统应运而生,推荐系统的使命就是为用户服务,找到满足用户喜好的产品项目。后来随着电子商务的迅猛发展和个性化系统在各领域的广泛应用,推荐系统处于火热的研究领域,成为一种解决信息超载并且为用户提供帮助的智能化软件工具。目前已有的推荐系统都面临着很多不可避免的问题,如冷启动问题、推荐精度和挖掘用户潜在兴趣等问题。近几年,推荐算法的成熟使得图书推荐系统得到广泛使用。图书推荐系统为众多优质资源提供了更好的服务推送平台,让用户更高效的方式查找图书资源。本文通过深入了解学生对图书需求情况,参考网络平台上众多著名的图书推荐系统的相关信息加以整合,详尽介绍基于内容的中学生图书推荐系统的设计和实现过程。基于内容的推荐算法的本质是信息的获取与过滤,本文中的系统采用Myeclipse8.5开发平台、Excel数据库访问技术、三层客户/服务器架构、Java语言和JDBC驱动程序等开发技术实现系统功能的设计与开发,通过收集图书的外在属性和摘要获得图书的关键词,根据用户对图书的操作行为计算出用户的配置文件,利用杰卡德算法计算出各种图书和用户配置文件的相似度,最后产生相似程度高的图书推送。本系统设计和实现的意义主要是针对落后的农村中学,目的是为其提供一个优质选书的服务平台。在乡村学校里存在数量庞大的留守儿童,他们没有宽松的经济能力购买大量的图书,本系统可以使学生用最少的钱优选符合自己最喜爱的图书,同时满足不同学习层次的学生需求,有利于提高学习成绩。
基于混合策略的音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,基于内容推荐,集成学习,JAVA WEB的论文, 主要内容为我国有巨大的网络音乐市场,音乐平台仅仅通过检索功能远远不能满足用户的需求。用户和音乐之间的不对称问题一直困扰着我们,为用户提供一种精准发现用户喜好的推荐算法是我们急需解决的问题。推荐系统是继主动搜索之后一种信息过滤的常用方式,通过对用户的画像和行为分析用户的喜好来给用户推荐,增加用户的粘滞性,提高付费率。在音乐推荐领域,最主流的算法主要是协同过滤和基于内容这两种推荐方式,本文根据这两种方式的启发,通过这两种简单的策略和基于关联规则的策略对音乐库中歌曲进行初步筛选,然后利用混合推荐策略进行推荐。本文在通过合理的需求分析的基础上设计并实现了一个基于混合策略的音乐推荐系统。我们首先对音乐推荐的研究背景和意义以及国内外的发展现状进行了描述,对现有的业界常用的推荐算法进行了研究并选定了相应的评价指标。接着对本系统进行了总体、模块和非功能性需求分析,然后实现了个性化音乐推荐系统的基本功能和推荐功能,最后对系统进行了测试展示出良好的效果。本文主要研究如下:(1)在设计基于混合策略的个性化推荐系统时,本系统在基于用户的协同过滤推荐方式的基础上,结合基于标签的内容推荐、基于关联规则的推荐,利用三种较为简单的推荐策略得到的推荐序列,然后与乐库热度排名前200的歌曲结合得到初始化推荐序列。由此完成歌曲的初步筛选。接下来我们组合推荐序列对应的用户行为特征、歌曲标签特征和用户播放序列特征并将其送入统一的打分的集成学习模型XGBoost中,对初筛推荐序列统一打分,按照TOP N的规则推荐给用户,这样做既能让推荐方式多样化,又能让音乐推荐列表更符合用户的个性化音乐需求。实验证明,基于策略的混合推荐方式相对于基于用户的协同过滤、基于标签的内容推荐和基于关联规则的推荐来讲精准度更高,推荐效果更好,其AUC可以达到0.783。(2)本系统设计并采用B/S模式、前后端分离、SSM框架等Java Web开发技术完成了音乐推荐系统的后台管理部分,主要实现了包括音乐系统的基础功能和音乐推荐功能等模块。在XGBoost模型训练中我们还使用了 Spark大数据技术进行分布式训练和分析,展示出了良好的运行效率。此外在音乐推荐方式中,本系统不仅实现了个性化推荐算法,还新增了热门推荐和新歌上架两种推荐方式来满足用户的多样化音乐需求。
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