9篇关于协同推荐的计算机毕业论文

今天分享的是关于协同推荐的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到协同推荐等主题,本文能够帮助到你

基于矩阵分解的社交推荐研究

这是一篇关于推荐系统,数据稀疏性,矩阵分解,社交网络,协同推荐的论文, 主要内容为推荐系统是一种基于交互式评分数据的数据挖掘技术,通过深层次地挖掘显式评分数据和隐式反馈数据中具有潜在价值的信息,得到用户和物品的个性化偏好,从而预测用户对物品的喜好程度。然而,推荐技术在实际应用过程中遇到了一些瓶颈问题,比如数据冷启动,数据稀疏性和动态增量数据。众所周知,数据稀疏性是推荐系统最为常见的难题之一。推荐技术是从显式评分数据中深度挖掘出用户的兴趣偏好并进行有效合理的推荐。然而,由于评分数据的缺失,推荐模型不能最大化地学习用户的兴趣特征,导致评分预测值与真实值存在很大的偏差,从而降低了推荐准确率。针对数据稀疏性问题,本文开展了一系列的相关研究工作,主要内容如下:1.为了缓解数据稀疏性,本文除了对显式评分数据进行数据挖掘以外,还为推荐模型引入了隐式反馈信息,如社交信息。由于社交用户的兴趣共享性,模型能够深层次地学习用户的兴趣偏好。本文利用矩阵分解将显式评分信息和社交信息分别投影到相应的低维特征空间,生成了用户的兴趣偏好和物品的个性化特征并为用户进行推荐。2.针对模型的准确性,本文在显隐式信息的基础上提出了多种推荐策略,其中包括基于矩阵分解的推荐、基于用户的推荐和基于物品的推荐。这三种推荐策略分别从用户和物品的潜在因子、用户的社交因子、物品的特征因子的角度进行推荐。在对显隐式信息进行矩阵分解的同时,本文将这三种推荐策略融合成统一的预测评分机制,共同学习出用户的兴趣偏好和物品的特征。这种方法有利于改善推荐模型的预测准确性。3.为了充分地挖掘社交网络信息,本文基于用户行为的方法学习社交用户的个性化偏好并使用特征向量来表示。接着,利用社交用户的兴趣差异性衡量用户之间的社交关系度,其代表了社交用户之间的兴趣相似性。最后,将细粒度化的社交信息作为隐式信息嵌入到矩阵分解中,进一步地学习用户的个性化偏好,提高了预测准确性。

基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究

这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。

基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究

区块链技术在金融领域的应用研究

这是一篇关于区块链,金融产品,用户画像,协同推荐的论文, 主要内容为随着当今信息新技术的发展与应用,整个社会正在步入互联网时代,以银行、信贷为代表的传统金融领域的业务、产品和服务模式已经逐渐无法满足人们的日常生活需要,受到新出现的以轻量级和线上服务为特点的互联网金融应用新模式的冲击,传统金融机构的市场占有率、业务交易流水和客户资源都受到极大地损失,整个金融市场如何合理应用现有的信息新技术对传统业务产品进行迭代升级,实现金融机构组织结构调整和产品服务优化,解决目前金融行业普遍存在的中心化严重、交易信息不透明、客户信用难以建立的业务痛点逐渐成为研究热点。而区块链技术去中心化、链上信息不可篡改、全网节点信任共治的特点为整个金融领域的互联网转型提供了思路和技术支持。本论文从区块链的技术特点入手,根据区块链技术的分类、特征以及技术原理分析了解了区块链中数据上链的全过程以及区块链技术通过密码算法、共识机制等技术组合来实现全网节点对上链信息的共识认可,保障了数据的不可篡改性与全网交易的信用共识。然后根据区块链技术在银行信贷等金融领域的具体应用,分析了区块链技术对传统金融业务优化转型的积极作用。最后基于雄安自贸区金融项目,设计并实现了一套金融产品推荐系统,主要针对目前金融行业产品种类繁多,银行贷款业务流程长,审批复杂的业务痛点,为中小微企业提供金融产品推荐服务,根据客户历史交易数据构建用户画像,采用协同过滤推荐的方式产生金融产品推荐序列,帮助中小微企业在数目繁多的金融产品中准确迅速地获得自己想要的金融产品并完成信贷申请,实现了针对不同企业的“千人千面”的个性化金融产品推荐服务,对优化企业消费体验,提高企业忠诚度,增加金融机构业务创收具有积极意义。

面向软件开发的Web API推荐与关联模式挖掘研究

这是一篇关于Web API推荐,关联模式挖掘,智能化软件工程,协同推荐,图神经网络的论文, 主要内容为随着互联网的发展,软件开发的需求与日俱增,Web API的调用已经成为软件开发必可不少的一种方式。Web API是一些预定义的功能,它向软件开发人员提供了一系列的接口,有了Web API,软件开发人员可以根据自己的需求直接调用并组合Web API而无需了解其内部细节。但是,由于软件库中的Web API数量庞大,开发人员无法熟悉所有Web API并始终为特定的开发任务选择正确的Web API,因此Web API的推荐是一项十分紧急的任务。本文主要针对Web API的推荐与关联模式的挖掘分别提出了两个方法,主要工作如下:1.面向软件开发的Web API推荐算法。在本文中,我们发现了用户与Web API之间存在一些关系,并利用这种关系和协同学习技术来完成Web API的推荐。本文共提出了一个包含三个模型的整体框架。在这三个模型中,我们设计了一种联合矩阵分解技术,并尝试发现Web API调用过程之间的偏好。在自然语言处理中,词嵌入技术被广泛使用,在本文的模型中,我们使用doc2vec将用户和Web API的表示转换为向量表示,并分别计算用户和Web API的相似度以生成关系。除了用户端和Web API端的两种模式外,我们还提出了一个集成模型,充分利用了从用户端和Web API端挖掘的偏好,从而同时利用这些关系去进行推荐。本文在真实世界的数据集上进行了实验,实验结果表明本文的模型比所有比较的方法都表现的更好。2.面向软件开发的Web API关联模式挖掘。关联模式挖掘可以从数据集中发现项与项之间的关系,从而可以将挖掘出的关系用于推荐。本文研究了图神经网络(具体为Graph Transformer Network)的原理与特点,通过研究Graph Transformer Network,我们发现该方法在异构图上的表现较好,并将其用于Web API关联模式的挖掘,从而将Web API推荐转化为图推荐问题,挖掘出了Web API之间更多的潜在关系,从而用于推荐。对于Web API推荐问题,本文将用户、Web API以及Web API所在的公司作为输入图的节点,将用户-Web API、Web API-公司作为边类型,Graph Transformer Network会对输入的图进行卷积操作,从而自动生成元路径,并得到图中节点的新的表示,从而进行后续的节点分类与推荐。

基于位置服务的商场推荐系统研究与应用

这是一篇关于位置服务,语义位置,评价偏好,协同推荐的论文, 主要内容为目前,商场购物模式仍然是主流的商业销售模式之一,研究商场环境下的客户移动服务,成为商场竞争的核心能力。本文提出了一种基于位置服务的商场购物推荐系统,以提升对客户的个性化服务能力,提供精准服务。本文首先对商场推荐系统的需求进行详尽地分析,阐述了移动环境下商场推荐系统具备用户位置移动性、短期兴趣敏感、推荐准确度高等要求,提出了基于位置服务的商场推荐系统的设计方案。该方案中将用户位置信息作为一个新的维度引入到本文的推荐模型中,形成“用户一商品一位置”的三维推荐模型,并通过语义位置来改善传统推荐模型在移动环境下的不足。本文着重对基于位置服务的推荐算法进行研究。该算法首先采用空间密度聚类算法对用户位置轨迹点进行聚类分析,获取用户感兴趣的位置区域集合,结合商场的商品分类信息和位置信息把用户的地理位置转换成商场的语义位置。然后,通过语义位置相似度算法对不同用户的语义位置向量进行划分。然而不优化的推荐方法计算量大且精准度不高,本文采用基于位置服务的推荐方法实现对目标用户的协同评分矩阵进行过滤,使得协同评分矩阵的用户相似度更高从而提高精确度,同时减小了计算规模。该方法主要通过商场的空间语义位置关系来计算用户间语义位置向量的相似度,修正用户评分矩阵。接着对修正评分矩阵采用评价偏好处理,判断用户对商品的评分趋势和商品被评分的趋势来改善评分矩阵稀疏等问题,进一步修正评分矩阵。最后,采用协同过滤算法对用户评分矩阵进行相似性计算并进行排序产生和目标用户最相邻的K个邻居用户,通过最近邻居用户产生待推荐商品集合,并通过网络向用户的移动终端进行推送,并收集用户反馈的排序分等结果对算法进行改进。应用结果表明,本文所构建的基于位置服务的商场个性化推荐系统应用良好,能够满足移动环境下的商场推荐需求,很大程度上改善了传统的推荐算法的在商场环境下的不足,通过系统推荐排序分和产生商品推荐集时间表明该推荐方法准确度较高同时推荐速度较快。同时该方法解决了用户评分矩阵稀疏对算法的影响等问题,具有一定的应用推广价值。

基于知识图谱构建的微博话题推荐研究

这是一篇关于知识图谱,协同推荐,聚类分析,兴趣度矩阵的论文, 主要内容为由于微博用户的数目急剧的增加,每天在微博平台产生的话题数目也随之大量的产生,面对着大量产生的话题,用户往往很难筛选出自己感兴趣的话题。为了解决这个问题,本文提出了基于知识图谱构建的微博话题推荐算法以其帮助用户找到自己感兴趣的话题,使得微博话题能被其感兴趣的用户浏览。主要的研究内容如下:(1)建立微博话题知识图谱。先对获取的微博文本进行预处理,将处理后的微博文本使用学习到的前后缀规则获取命名实体。接着对微博语句进行依存句法分析,通过Bootstrapping微博关系抽取算法抽取微博关系。最后将命名实体视为节点,抽取的对应关系视为连接两节点的边,通过软件绘制实现知识图谱的可视化展示。(2)建立话题用户兴趣度矩阵。定义用户微博词语特征词集合(User Weibo word feature set),并使用TF-IDF依据用户微博历史数据进行获取。将微博话题知识图谱与微博话题知识图谱进行匹配,获取用户兴趣度矩阵,得到选取所有用户对所有话题的偏好。最后再将用户使用划分聚类的方法k-means进行聚类分析。(3)基于话题知识谱图和用户兴趣度的微博推荐。我们首先定义了微博话题命名实体系数,用来表征微博话题的命名实体对于用户的重要性,然后在微博话题知识图谱和用户聚类分析的基础上,将微博话题进行基于话题知识图谱的协同推荐,获得微博话题推荐集合。再将待推荐的微博话题特征词权值向量与微博话题命名实体系数构成的向量进行相似度计算,基于用户内容的筛选,获得相似度高的推荐话题集合,最终获得推荐集合。经过实验的数据的验证,基于话题知识图谱的微博推荐算法可以使推荐给用户话题的准确率有很大程度的提高,很大程度上减轻了用户寻找感兴趣话题的时间,及时高效的帮助用户获取了对自身有用的信息。本文创新地将微博话题知识图谱和协同过滤推荐结合起来,通过建立用户兴趣度矩阵很大程度的缓解了协同推荐的冷启动问题,并定义了微博话题命名实体系数,将协同过滤获得的话题中不符合用户偏好的话题进行过滤,最终提高了推荐的准确率。图[13]表[16]参[62]。