基于多样性的个性化旅游推荐系统研究
这是一篇关于旅游,推荐系统,多样性,新颖性,用户模型的论文, 主要内容为推荐系统发展至今,尤其伴随着大数据和移动互联网时代的来临,已经为用户解决了众多信息过载问题。个性化的旅游推荐服务,针对游客的历史记录和人口统计等特征,构建游客的用户偏好模型,以此为游客提供旅游推荐服务。虽然个性化旅游推荐服务的发展取得了一定进展,然而它依然面临着诸多挑战,譬如,当前的推荐系统建模技术并不能准确全面的描述游客偏好,传统的追求高精准度的推荐评价体系使用户的视野变得狭窄,不能完全适应实用要求。针对上面所述问题,本文重点研究了结合用户基本属性和领域知识,对个性化旅游服务推荐系统的用户建模问题；以及扩展用户邻居选择策略,来提高推荐的多样性和新颖性问题。本文从三个层面展开研究,主要工作如下：1、研究了当前个性化推荐系统中的用户建模方法,针对个性化旅游推荐提出了一种基于扩展向量空间模型的用户建模方法。利用用户的人口统计信息、用户与物品的交互记录,同时对冗余信息进行过滤,更为准确地描述了用户偏好,并且对系统的冷启动问题有所改进。2、研究了目前推荐系统的多样性和新颖性改进方法,针对推荐算法的步骤,提出一种基于最近邻选择改进的多样性和新颖性推荐算法。通过对用户进行聚类,将用户分为簇内和簇问,并计算所有项目在簇内的流行度,然后将簇问的用户多样性考虑在整体多样性范围内,进行多样性算法改进,通过在真实数据集上实验验证了算法的有效性。3、结合多样性和多维信息的用户偏好模型,以陕西省旅游景点作为实例构建个性化自助旅游景点推荐,通过数据获取、数据分析和处理、用户建模、产生推荐,为游客提供多样化的推荐服务。最后根据本文提出算法设计了一个旅游景点推荐系统,该系统能够结合用户基本信息和行为数据,为用户提供个性化景点推荐服务,同时采用标签云解决了推荐冷启动问题。本文所提出的算法和模型不再仅仅局限于追求精准度,而是为用户做推荐的时候,考虑了具体领域知识、用户特征等信息,结合多样性改进算法,为用户提供既新颖又满意的推荐,论文所提出的算法为解决同类问题提供了较强的参考意义和应用价值。
基于用户画像的农业科技期刊推荐系统研究
这是一篇关于农业科技期刊,用户画像,用户模型,推荐系统,推荐算法的论文, 主要内容为针对农业科技期刊个性化推荐,充分利用现代信息技术,运用用户画像技术与个性化推荐技术,使农业科技期刊能够及时、便捷、高效地为农业科技期刊用户提供所需信息,对农业科技期刊的科学经营管理、充分发挥农业科技在媒体传播推广中的作用以及农业科技期刊的可持续性发展有着重要意义。本文以农业科技期刊推荐为研究对象,以软件工程原理为指导,基于数据挖掘与智能推荐技术,以及B/S结构、MVC设计模式和数据库访问技术,开展基于用户画像的农业科技期刊推荐系统研究,主要研究结果如下:(1)针对农业科技期刊用户特征,研究用户的人口统计学特征、农业科技期刊领域属性、商业以及社交属性等用户的基础属性,并构建农业科技期刊用户画像模型;(2)根据农业科技期刊用户画像模型,使用协同过滤和基于内容的推荐算法进行农业科技期刊个性化推荐。(3)集成使用MVC设计模式和数据库访问技术,设计与实现了集界面友好、人机交互协同农业科技期刊搜索、在线阅读、用户画像模型、最新推荐、热门推荐与相关推荐等多功能为一体、基于B/S结构的基于用户画像的农业科技期刊推荐系统。(4)基于用户画像与农业科技期刊推荐系统进行实证应用分析。实证表明,系统能够根据用户注册、搜索、浏览访问等信息记录中提取人口统计学特征、农业科技期刊领域属性、商业以及社交属性等农业科技期刊用户画像;实现“热门推荐”、“最新推荐”和“热门搜索推荐”等推荐功能;并根据访问农业科技期刊内容实现基于内容推荐的“相关文章推荐”功能和根据系统生成的农业科技期刊用户画像实现基于协同过滤的“相关推荐”功能;结果表明了本系统对农业科技期刊传播与个性化推荐的可行性、有效性与实用性。
基于本体的个性化信息推荐系统研究
这是一篇关于本体,个性化信息推荐,用户模型的论文, 主要内容为网络信息的海量性增加了用户信息查询的负担,导致了人们很难在浩淼的信息海洋中找到自己真正感兴趣的信息。用户对信息有不同的需求,而现在互联网对用户的表达相同的信息查询需求返回的是同样的信息内容,不会考虑用户的个性化。在科技飞速发展的环境下,我们要不仅满足用户信息查询的方便性的要求,还要在实现这个前提下尽量保证返回信息的质量,这样个性化的信息服务就应时而生。个性化的信息服务因能根据用户的不同信息查询需求返回用户真正感兴趣的信息而逐渐取代了传统的信息服务模式成为一种新的信息服务方式。 现有的个性化信息推荐系统按照其所采用技术的不同可分为基于规则的推荐系统,基于内容的推荐系统和基于合作的推荐系统。这三种推荐技术都存在着一定的不足,如在基于规则的个性化信息推荐技术中,随着规则数量的增多,规则的管理会变得越来越困难；在基于内容推荐的个性化信息推荐技术中,由于缺少语义信息,系统提供给用户的信息不能很好地满足用户的兴趣需求；在基于合作推荐的个性化信息推荐技术中,系统找到的相似用户某些情况下并不是与当前用户兴趣最相似的用户,导致最终提供给当前用户的信息不是他最感兴趣的信息等。 为了解决现有个性化信息推荐系统的不足,本文在分析本体的概念,组成部分和构建工具等的基础上,以数字图书馆领域的部分概念为例建立了一个领域本体。文中不仅在原有的文本内容的表达上引入了本体理论,也在现有用户模型表达方式的基础上提出了一种改进的基于本体的用户兴趣模型表达方式,这种用户模型能比较完整地表达用户的兴趣。本体论的引入使得表达文本的关键词和用户模型关键词之间不再是简单的匹配而是语义层面的匹配,系统推荐信息的质量得到了较大的提高,能更好地向用户提供个性化的信息服务。
基于Hadoop平台的职位推荐系统的设计与实现
这是一篇关于职位推荐,混合推荐,协同过滤,行为日志,用户模型,大数据的论文, 主要内容为近年来个性化推荐系统逐渐成为众多研究者们的研究焦点,给人们的生活和工作带来了很多便捷。但是随着网络求职招聘的信息量呈爆炸式增长,简单的职位搜索可能难以满足求职者的需求。尽管职位推荐技术越来越得到广泛的应用及普及,但是很多招聘网站并没有针对求职者的历史行为进行分析与发掘。本文对基于求职者行为分析的职位推荐系统的构建进行了深入的研究,针对基于传统的职位搜索与浏览的推荐现状在实际实施过程中面临的问题,提出了对求职者的Web行为日志分析的方法,运用基于内容的过滤、基于人口统计过滤与协同过滤推荐技术,设计与实现了一种基于行为分析的个性化职位推荐系统。本文主要研究内容和工作如下:(1)将基于内容的过滤、基于人口统计过滤与协同过滤推荐技术应用于个性化职位推荐系统中。通过对求职者的Web行为日志分析,将求职者行为分为注册、浏览与申请行为,构建求职者-职位模型,结合求职者的概要与求职意向等信息,采用线上实时收集求职者行为数据、离线数据分析与在线实时计算相结合的方式为求职者提供实时推荐服务。本文推荐服务分为求职者登录求职网站触发的职位推荐和求职者成功申请职位时触发的职位推荐,通过对系统的准确率和召回率约束以保障该推荐系统的开发质量。(2)采用基于内容的过滤和基于人口统计的协同过滤技术来实现求职者登录求职网站触发的职位推荐服务,利用各自技术的优缺点对推荐结果进行优化。根据求职者的求职意向与职位内容的匹配度对职位进行过滤,使用局部加权相似度法计算求职者-职位之间的相似度,构建求职者-职位层次结构模型确定局部相似度的权重系数,使得到的推荐职位更加具有可解释性。(3)采用协同过滤技术来实现求职者成功申请职位时触发的职位推荐服务。构建求职者-职位特征向量组合,包括求职者兴趣度、职位新鲜度和职位相似度,根据求职者申请的职位id和职位相似度的阈值对职位进行过滤,正负样本收集以及机器学习最优化权重,通过求职者-职位的逻辑回归分数为求职者提供推荐服务,使得到的推荐职位更加准确。(4)本文的数据存储、关键算法和求职者-职位模型是基于大数据平台Hadoop来实现,在线推荐服务是基于具有流计算能力的分布式平台Storm来实现,既可以支持海量数据的存储与计算,也可以提升在线推荐的响应速度,同时基于日志采集系统Flume和消息缓存系统Kafka实现数据的收集和传递,最终完成职位推荐系统。最后,本论文对提出的职位推荐系统进行了功能与性能的测评,验证了该系统具有实际应用价值。
基于混合召回模型的服装智能推荐系统
这是一篇关于推荐算法,个性化推荐,服装电子商务,协同过滤,用户模型的论文, 主要内容为伴随着人工智能、大数据和云计算等技术的发展,电商服务网站逐渐步入了成熟阶段,及时准确且个性定制的推荐服务不仅可以预测用户的消费需求,解决信息过载问题,还能够保持用户的戮合度,提高网站平台的粘性。服饰类商品自2012年起成为网络购物的第一大销售商品,成交额连续7年保持平稳较快增长,然而来自于性别、风格、流行等方面的特殊属性,使适用于图书、音乐、资讯类的个性化推荐并不能直接用于服饰类商品,但接近半数的女性日常会关注购物平台的个性化推荐内容。因此,对服装个性化推荐的研究具有十分重要的现实意义。本研究根据电子商务个性化推荐系统的组成模块和基本框架,重点分析了推荐方法版块,并探索了用户模型的建立等关键问题。结合服装产品的营销特点,本课题对用户信息采集、相似人群圈定以及行为偏好的透视维度等环节进行了规划和探讨,并初步构造出混合模式服装智能推荐系统技术构架。该模式依据三种推荐技术,建立了不同类型的推荐召回模型,综合考虑了人口统计信息、用户偏好相似性、项目偏好差异和用户历史行为数据的利用等因素,有效避免了单一推荐技术的短板,提高了电子商务系统预测推荐服装产品的准确率。为了验证混合推荐效果,上述模型被应用于J公司电子商务平台时尚超品-男装线上推荐活动,利用人口统计信息构建用户画像、数访4A行为偏好建立用户标签并实施推荐。根据电商后台的用户反馈信息和相关数据指标,该活动的人群数量有了显著增长。因此,基于混合模式的服装智能推荐系统被证实能够有效实施服装相关产品的推荐,可广泛应用于大数据背景下的电子商务平台。
基于语义Web技术的推荐系统研究
这是一篇关于个性化,语义Web,兴趣分类本体,用户模型,推荐系统的论文, 主要内容为随着Internet的发展,网上的信息资源呈指数级增长。在浩若烟海的互联网信息中,用户要找到有用的信息变得非常困难。这是因为用户对信息需求的有限性、特定性和互异性与网上信息资源分布的分散性和无限性存在矛盾;另外,现有的搜索引擎并没有提供很好的个性化服务。因此,如何通过分析用户的兴趣偏好建立用户模型,从而来向用户提供良好的个性化服务成为研究的热点课题。 用户模型是个性化服务系统中的关键技术。个性化服务系统首先需要建立用户模型,然后才能针对不同用户的不同兴趣偏好提供个性化服务。传统的用户模型大都是使用关键词来表征用户兴趣,没有考虑词与词之间内在的联系,没有使用信息源本身的领域知识为用户兴趣模型的构建服务。 为了向用户提供更好的个性化服务,本文提出一种基于语义Web技术的推荐系统,并重点对其中的用户模型进行了研究。本文的研究工作主要包括以下几个方面: (1)本文通过对用户模型进行分析,提出了一种新的用户模型。该模型基于所建立的兴趣分类本体,通过实例化兴趣分类本体来获得每个本体化用户描述文件。本文借鉴了信息检索领域常使用的激活扩散模型来完成用户模型的更新。 (2)本文针对层次结构的用户兴趣表示方法,对传统的基于内容的推荐方法进行了改进。在向用户进行推荐时,本文充分考虑了用户兴趣层次结构中的各概念的兴趣值的作用,通过计算把各个类别概念的兴趣值加入了用户兴趣向量中。这样能更好的反映用户的兴趣。 (3)本文在所研究的理论基础之上,实现了一个基于语义Web技术的推荐系统,用于帮助政府部门来完成舆情分析的工作。在该系统框架中,主要包括三个模块:新闻信息收集处理模块、用户模型模块和推荐策略模块。在新闻信息收集处理模块,通过从新闻网站抓取新闻及其评论信息来完成信息采集,并对每条新闻下的评论信息进行了简单的聚类处理。用户模型模块采用了本文所提出的基于本体的用户模型和更新方法。我们首先建立了一个新闻领域的兴趣分类本体,然后通过实例化来得到用户描述文件,并用激活扩散模型对用户模型进行更新。推荐策略采用的本文改进的基于内容的推荐方法。最后,通过该系统来验证了本文提出的用户模型。
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