8篇关于图书推荐系统的计算机毕业论文

今天分享的是关于图书推荐系统的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到图书推荐系统等主题,本文能够帮助到你

基于混合推荐的个性化图书推荐系统的设计与实现

这是一篇关于图书推荐系统,混合推荐,惩罚因子,冷启动的论文, 主要内容为随着科学技术的快速发展,网络中的信息数量呈飞速增长的趋势,出现信息过载的现象。所以,人们很难从众多的信息中及时高效地找到自己所需的、感兴趣的信息。为了解决这个难题,个性化推荐系统出现在大众视野,并且广泛运用在多个领域。同样在图书领域,面对数量庞大、种类繁多的图书资源,读者用户从中挑选符合自己需求的图书也比较困难。所以引入推荐系统来帮助用户挑选出合适需求的图书资源,提高用户的阅读体验。但是传统且单一的推荐算法会出现冷启动问题,导致推荐效果不佳。除此之外,平台上热门的物品会影响到推荐结果,导致最后呈现的推荐物品不太符合用户的个性化需求。本课题旨在为用户提供更精准的个性化图书推荐服务,设计并实现基于混合推荐的个性化图书推荐系统,并优化了其中的协同过滤算法。主要的研究内容如下:基于协同过滤的用户相似度改进。传统的协同过滤算法在给用户推荐时,有一些热门图书会影响用户、图书之间的相似度计算,这样结果就会受其干扰,不利于系统的推荐效果。本课题决定采用融入惩罚因子降低热门图书对相似度计算带来的影响,优化余弦相似度计算方式,提高推荐的精准度。实现混合推荐算法。传统的单一的推荐算法存在着一定的缺陷,应用在图书推荐系统中可能会出现冷启动、推荐效果不佳等问题。所以本课题采用混合推荐的策略来实现个性化图书推荐系统,将协同过滤算法与基于内容的算法结合,让其两种算法优劣互补,将各自算法的优势充分发挥,解决了传统推荐系统冷启动等问题,使得系统的推荐结果更加准确一些。图书推荐系统的设计与实现。本系统采用Python编程语言在Pycharm平台进行开发。采用前后端分离的方式,前端设计采用Vue框架,后端使用Django框架实现系统的开发。本课题致力于满足用户个性化的需要,以更好的系统页面推荐图书给用户。

智能图书推荐系统在高校数字图书馆的应用

这是一篇关于高校数字图书馆,人工智能,协同过滤算法,个性化服务,图书推荐系统的论文, 主要内容为高校数字图书馆作为传统高校图书馆的新形式,整合了传统图书馆的线上和线下的电子和图书资源,融合了互联网、数据挖掘、人工智能等新的技术,为用户提供个性化的信息服务。但是,随着图书馆数据库中数字信息逐年增加,如何更有效地帮助用户准确地找到所需要的信息是当下研究的热点。大多数国内高校数字图书馆系统的中仍然以信息搜索为主,这种被动的服务方式很大程度上限制了信息资源的使用,降低了信息资源的利用率,用户在海量信息中寻找他们想要的信息的难度不仅提高,时间成本增大。这对面临的种种问题,各大图书馆建立属于自己的数字图书馆,通过馆藏和互联网相结合,从过去被懂得提供服务模式转化为主动模式,但在服务过程中还有很多问题没有克服。个性化推荐技术是个性化服务的核心之一,推荐技术现在广泛的应用于电子商务领域。根据用户搜索行为和用户的兴趣设置,平台为用户提供个性化的信息服务,不仅帮助用户迅速找到所需商品,提升了服务品质的同时,还为商家获得更大的利润。高校数字图书馆可以通过技术手段收集师生行为信息、老师研究方向等用户偏好信息,这样可以通过人工智能技术预测用户可能感兴趣的信息资源,并且通过推荐系统为师生主动提供多样化的信息服务。因此,个性化数字图书推荐系统目前收到了广泛的关注。本文通过对现有图书推荐系统进行研究,找到现有推荐服务中的不足,提出新的推荐系统服务架构,并将人工智能推荐算法应用其中,达到智能推荐图书的目的,为师生提供更好的服务。

基于hadoop的高校图书馆图书推荐系统研究及实现

这是一篇关于图书推荐系统,混合推荐算法,hadoop,mapreduce的论文, 主要内容为近年来个性化推荐服务被应用到了社会的众多领域,典型的像电子商务领域、新闻领域、视频领域等。但目前个性化的推荐服务在高校图书馆中的应用还处于起步阶段,很多高校的图书馆并不提供个性化的推荐服务。目前高校图书馆中的馆藏图书数量巨大,读者通过传统的搜索引擎的方式去发现自己感兴趣的图书变得越来越困难,这也为本论文研究高校图书馆图书推荐系统提出了实际的需求。由于目前单一的推荐算法在推荐效果上各有优缺点,本论文提出了将混合推荐策略应用于图书推荐系统以达到更好的推荐效果。再者高校图书馆中的馆藏图书每年几乎成指数倍的增长,传统的基于单机模式下运行的推荐算法面对海量数据时存在严重的性能瓶颈问题,很难满足实际的计算需求,而基于hadoop的并行计算框架为解决该问题提供了新的解决思路。本文的主要研究内容如下:(1)通过对目前主流的推荐算法(基于用户的协同过滤推荐算法、基于物品的协同过滤推荐算法、基于随机游走的二部图推荐算法与基于SVD的推荐算法)进行分析与研究,利用优势矩阵法对推荐算法赋予不同的权重作为混合推荐策略,并通过最终的实验结果表明,混合后的推荐算法在准确度以及多样性方面都具有良好的效果。(2)通过对分布式计算框架MapReduce的执行流程以及运行原理的研究,对本文中采用的推荐算法在hadoop框架下进行了并行化实现。并通过实验对比了单机环境与并行计算环境下算法的执行性能,实验结果表明,基于并行计算框架下的推荐算法在性能上表现出巨大的优势。本文在对混合推荐策略与hadoop并行计算框架研究的基础上,设计并实现了基于hadoop的高校图书馆图书推荐系统。

基于个性化召回算法LFM的图书推荐系统的研究与实现

这是一篇关于协同过滤,均值漂移聚类算法,LFM模型,图书推荐系统的论文, 主要内容为在图书推荐系统中,推荐算法在推荐用户偏好和评估系统性能方面发挥着重要作用。随着国内外互联网的蓬勃发展,例如:电子商务、抖音小视频和新闻咨询类应用,都会运用推荐算法为用户提供服务。同时推荐算法也越来越受到研究者们关注,并提出了很多推荐算法的方法和指标。同时,对推荐系统和推荐算法的研究得出协同过滤推荐算法在实施过程中有些不足,包括可扩展性、数据稀缺性和冷启动问题。在调研大量研究文献后,针对以上问题,提出了一种改进的个性化召回算法LFM(潜在因子模型,Latent Factor Model)应用在图书推荐系统上。论文主要的研究工作是基于改进的个性化召回算法LFM设计出了一个个性化的图书推荐系统。为了提高LFM模型在稀疏矩阵上的预测精度,在原有算法的基础之上做出改进,改进的个性化召回算法LFM与深度学习中的梯度下降法相结合,同时融合了均值漂移聚类算法以提高图书推荐的准确性和多样性。最后,设计出的图书推荐系统融合了改进的个性化召回算法LFM,利用用户历史的行为数据计算用户可能喜欢的图书以完成推荐工作,该系统也支持利用用户产生的历史浏览数据进行实时推荐工作。同时针对冷启动问题,在系统实现上运用定时任务的思想统计热门的图书信息,当新用户进入系统时,将热门图书信息推荐给用户。为了评价改进的个性化召回算法LFM的效果,本文采用了常用的均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE作为推荐结果的测评指标,在Book-Crossing数据集进行实验分析。对比了协同过滤算法、混合算法、LFM算法和改进的LFM算法,经过对比实验验证本文提出的改进的个性化召回算法LFM在图书推荐上有着较低的RMSE,推荐精度明显比LFM算法和其他协同过滤算法优异。在图书推荐系统设计方面,使用Spring Cloud框架设计了一个微服务架构的图书推荐系统,并在第四章节详细介绍了系统的功能和设计。最终依托新型的互联网技术,开发出一个高可用的现代化图书推荐系统,并在第五章介绍了系统的最终实现,并将系统的显示效果图做了展示分析,通过测试各项功能运行正常。

基于混合推荐算法的高校图书馆图书推荐系统研究

这是一篇关于属性综合相似度,协同过滤,关联规则,混合推荐,图书推荐系统的论文, 主要内容为随着科技的发展,图书管理信息化逐渐取代了传统的管理模式,并且由于高校涵盖专业范围的扩大以及高校图书馆馆藏量的增加,高校师生对图书馆也有了更多的需求,用户希望能够在繁杂的图书中更加高效地选择出更适合自己的图书,因而高校图书馆引入个性化推荐算法变得尤为重要;但目前较为成熟的个性化推荐算法都普遍存在着数据稀疏性较高、推荐精度低、对评分数据依赖度较高等问题。本文针对上述问题提出了预填充算法以降低数据的稀疏性,并且将协同过滤算法与关联规则算法进行混合以降低对评分数据的依赖程度,最后将混合算法应用到高校图书馆图书推荐中。本文的主要工作有以下几个方面:(1)提出了融合属性综合相似度的混合预填充算法。该算法分别引入用户属性以及项目属性,通过项目属性与用户评分矩阵计算项目的综合相似度,并根据项目最近邻进行评分预测,对稀疏性较高的评分矩阵进行首次填充,而后再利用首次填充后的评分矩阵与用户属性计算用户的综合相似度,根据用户最近邻对项目进行评分预测,并对两次预测所得评分进行加权计算后二次填充评分矩阵。通过对比实验验证,本文提出的融合属性综合相似度的混合预填充算法相比于一般的缺省值和均值填充法能够使评分矩阵更符合实际情况,同时降低了其稀疏程度,为后续推荐奠定基础。(2)提出了基于协同过滤与关联规则的混合推荐算法。该算法将协同过滤与关联规则采用并行式策略进行混合,所采用的协同过滤算法依据用户评分矩阵以及项目属性进行推荐,且评分矩阵经过混合预填充后,提升了算法的推荐准确度;与此同时,使用关联规则方法挖掘项目属性之间的关系,根据用户行为对项目进行预测评分;最终将两种算法的产生的预测评分进行加权组合,形成Top-N推荐。通过实验验证,本文提出的在经过混合预填充后的评分矩阵的基础上的混合推荐算法通过降低数据的稀疏性以及挖掘属性之间的关系,对整体的推荐准确度以及其覆盖率有明显提升。(3)设计并实现了一个高校图书馆图书推荐系统,并将提出的经过混合预填充评分矩阵后的混合推荐算法应用在该推荐系统中,证明了混合预填充算法以及混合推荐算法具有良好的应用价值,能够满足用户的需求,为用户提供更加针对性的个性化图书推荐。