9篇关于冷启动问题的计算机毕业论文

今天分享的是关于冷启动问题的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到冷启动问题等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的冷启动化妆品推荐系统设计与实现

这是一篇关于推荐系统,冷启动问题,深度学习,个性化推荐,卷积神经网络的论文, 主要内容为随着时代科技与技术的逐步发展,网络电商渐渐转变为我们国家高技术产业的骨干力量。但由于多种多样的压倒性信息出现,用户获取感兴趣的信息变得更加困难,这就造成了“信息过剩”情况的发生。用户在琳琅满目的商品面前,怎样可以精准、迅速地选中自己感兴趣的物品,这成为大众所关注的问题。在此背景下,涌现了许多推荐系统,推荐系统可以从众多商品中分析商品的关键信息,为新、老客户推荐最感兴趣的商品。然而,目前推荐系统仍存在诸多不足,本文针对这些不足作出了改进。本文首先提出了基于动态深度多任务的推荐模型(简称DDM推荐模型),DDM推荐模型是基于卷积神经网络的改进,在CNN的基础上将卷积层和最大池化层组合成CM层,并在每一个CM层后加入BN层,设有设有静态特征网络和动态特征网络,分别训练用户的静态信息和动态信息,两个网络同时多任务的训练用户的信息,进行特征提取,有效的缓解了神经网络在提取特征的过程中,会出现梯度消失而导致特征提取的不准确的问题。同时在训练大众用户数据时,所有数据全部输入一个网络,由于数据量较大会导致网络的稳定性较差,且考虑的影响因素不够全面,训练出的特征也不够准确,不能精准的为用户推荐商品,该模型也能有效解决此问题。接着本文在DDM推荐模型的基础上提出了用户冷启动化妆品模型(简称NUCSC推荐模型),针对化妆品这一应用场景的特殊性,综合全面的考虑了影响用户的因素,提出了长短期兴趣和残差结构,进一步的解决梯度消失和网络爆炸的问题,实现对新用户更加精准的推荐,得到最佳的相似用户列表,从而为新用户推荐最佳的化妆品。最后,本文对DDM推荐模型和NUCSC推荐模型的性能进行了实验,验证了DDM推荐模型在覆盖率、准确率、F1值上取得了较为不错的效果,NUCSC推荐模型在覆盖率、时间效率、平均绝对误差MAE上也均取得了较为不错的效果,且可有效解决新用户冷启动问题。

基于多模态的音乐推荐系统

这是一篇关于音乐推荐,音频特征,歌词特征,多模态融合,冷启动问题,长尾效应的论文, 主要内容为针对音乐形态的愈加丰富,在使用传统协同过滤的方式进行推荐时往往会忽视音乐底层特征。通过将音乐的音频特征与歌词信息进行多模态融合,并将融合后的特征信息与用户的喜好进行关联分析,提出了一种基于多模态的音乐推荐系统。本文主要探讨了音频特征提取方法,选择MFCC作为音频特征的提取标准,而对于文本属性的歌词特征则采用Doc2Vec进行处理。针对多模态融合问题,本文提出一种基于HMM约束的EFFC多模态融合法。在收集用户评分后,将多模态特征与用户评分进行映射与相似度分析,从而找出用户最感兴趣的若干首歌曲,并进行推荐。同时,在多模态的音乐推荐系统的基础上,辅助以实时热度推荐,解决了推荐系统中的冷启动问题。在实验中,通过绘制PR曲线的方式,确定了歌曲的最优推荐数目。针对本系统在度量准确度以及削弱推荐系统长尾效应的能力上,分别采用了准确率、召回率与覆盖率,对三种不同种类的音乐推荐系统进行了对照实验。结果表明,本系统与传统的单模态音乐推荐系统相比,准确率仅降低3%,覆盖率却提升了28%,验证了本系统在准确度损失不大的情况下,使得发掘长尾的能力大大提升。

基于卷积神经网络的音乐推荐系统

这是一篇关于数字音乐,推荐系统,卷积神经网络,矩阵分解,冷启动问题的论文, 主要内容为随着数字多媒体技术的不断发展,音乐库变得越来越大,音乐资源越来越丰富,如何让用户在浩瀚如海的音乐世界里高效地获取自己感兴趣的歌曲便成了一个难题。针对这种现象,个性化音乐推荐系统应运而生。然而,虽然现有的音乐推荐系统种类繁多,但推荐效果良莠不齐,或多或少都存在一些问题。卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效的深度学习方法,被广泛应用于图像识别、自然语言处理等多个领域,并且取得了比传统机器学习更好的效果。鉴于此,本文提出了基于卷积神经网络的音乐推荐系统。本文提出的音乐推荐系统包括用户建模模块、音频特征提取模块和推荐算法模块等。推荐算法的基本思路是:首先对音乐用户历史行为信息进行采集,利用隐语义模型矩阵分解的方法构建出用户偏好模型;接着对系统中的音频资源进行预处理,并提取出能够代表音乐特征的梅尔频谱图;然后对卷积神经网络进行训练获得音乐潜在特征预测的回归模型,将用户和音乐投影到一个共享的隐空间中;最后通过计算用户偏好特征与音乐潜在特征之间的相似性为目标用户产生TopN推荐。本文对所提出的推荐算法进行了系统性地实验,自行构建了模型训练和测试的用户-音乐数据集,并在典型的卷积神经网络模型的基础上设计了系统实验所用的网络模型结构,同时对模型训练调优参数进行了对比和选择。最后,本文对模型进行了训练和测试,并利用均方根误差、准确率、召回率以及F1值等作为推荐质量评价指标,从预测评分准确性和生成推荐列表准确性两个方面对系统进行了评估。实验结果表明,本文的推荐算法具有一定的可行性和有效性。相比其他传统的音乐推荐算法,本文充分利用了深度神经网络自动提取特征的强大优势,从音频内容中获取更高层的音乐特征表示,同时融入用户对音乐交互的历史行为信息,可有效地缓解了推荐系统中存在的冷启动等问题。

基于元学习的冷启动推荐系统研究

这是一篇关于推荐系统,冷启动问题,元学习范式,元路径,记忆增强的论文, 主要内容为随着移动网络的蓬勃发展、存储硬件的更新与迭代,互联网数据规模与日俱增,如何使互联网用户在多样的数据海洋中迅速寻求自己感兴趣的信息成为了数据挖掘领域的挑战性问题之一。作为一种快速定位用户感兴趣信息的技术工具,个性化推荐系统的研究对于解决这一问题具有重要意义。然而,当一个新用户或者新项目刚进入系统时,由于缺少与之相关的数据,与一般的用户或项目相比,推荐系统难以发挥作用,“冷启动问题”也就随之出现了。鉴于强大的稀疏数据处理能力,元学习范式正逐渐成为缓解冷启动问题的关键技术,通过学习元全局参数来初始化推荐模型,可以在很大程度上缓解冷启动问题,能够帮助推荐系统进行有效的个性化推荐。基于元学习范式,本文对推荐系统的冷启动问题进行研究,所做的工作主要包括以下三个部分:(1)针对大多数研究仅从数据或模型等单一层面进行考量难以真正有效缓解冷启动问题的情况。因此,本文同时从数据层面和模型层面入手,将元路径与记忆增强元优化进行协同适应,提出了一种基于元路径-记忆增强元学习的快速适应冷启动推荐模型。该模型在数据层面引入元路径用于捕获语义,以挖掘出用户、项目之间更深层次的关系。模型层面的语义适应器学习所有元路径带来的唯一语义先验,为推荐模型学习各种语义先验更新每个用户的偏好。同时,为了解决局部最优问题,该模型设计了一个特定的语义存储单元为初始化模型参数提供个性化的偏置项。最后,该模型通过单步高维梯度下降实现语义和任务在神经网络的大参数空间中的快速适应。(2)在以往的研究中,多方面的语义进行整合时依赖协同过滤技术,微调的结构难以适应特定的新用户,可能会丢失一些特征或物品的关联性,也导致了多元语义融合的性能损失。针对上述问题,本文使用基于元学习的方法,为用户的语义上下文及项目生成理想的初始嵌入。具体来说,将与用户相关的语义和项目引入用户特定的任务中,并通过构建多个全连接神经网络以及利用先前的语义和项目先验,生成新语义嵌入向量或新项目嵌入向量,同时采用元优化的方法进行参数更新。(3)为了全面评估所提出的方法,本文选择了两个常用的真实数据集DBook和Movie Lens-1M作为基准数据集,并将本方法与其它基准模型在三种冷启动场景以及常规推荐场景下进行了实验,测试了方法在评价指标RMSE、MAE以及NDCG@5上的性能表现。实验结果验证了提出的基于元路径-记忆增强元学习的快速适应冷启动推荐模型的有效性。

基于Spark平台的实时流计算推荐系统的研究与实现

这是一篇关于冷启动问题,实时性问题,实时流计算,在线计算,推荐系统的论文, 主要内容为用户在面对海量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低,这就是信息超载问题。推荐系统是一种解决信息超载问题非常有效的办法,它根据用户的信息、兴趣等,将用户感兴趣的信息或商品推荐给用户。然而,现有的推荐系统大多是通过定期计算来更新推荐结果,造成推荐结果不够精确,这就是推荐系统的实时性问题。另外,对于新加入的用户或商品由于缺少必要的数据,因此无法对其产生推荐,这就是所谓的冷启动问题。针对上述问题,本文旨在解决推荐算法的冷启动问题和推荐系统的实时性问题,并设计与实现一个基于Spark实时流计算的推荐系统,即根据实时数据更新推荐结果。本文的主要研究内容包括:(1)针对推荐算法的冷启动问题,提出基于聚类与特征映射的矩阵分解算法。该算法首先对用户/商品的属性信息进行聚类,得出新用户/新商品的k个最近邻。然后对新用户/新商品进行特征映射,用k近邻的特征信息计算出新用户/新商品的特征向量,有了这些特征向量就可以对新用户/新商品进行推荐,解决了算法的冷启动问题。实验表明本文提出的基于聚类与特征映射的矩阵分解算法的推荐结果更加精确。(2)针对推荐系统的实时性问题,设计一个能够实时计算的流处理架构。该架构把推荐系统分成离线计算和在线计算两部分,能够充分利用传统的离线推荐算法,并结合在线处理方法,提高推荐系统实时计算的能力。所设计的实时推荐系统采用Spark做在线处理,并且能够根据用户在线评分和历史评分数据集来实时计算,实现了推荐结果的实时更新。(3)基于Spark的实时流计算推荐系统的设计与实现。首先对实时流计算的推荐系统进行需求分析,包含功能需求分析、性能需求分析和总体架构分析。然后对系统进行设计,包括三个关键模块:一是对模拟用户评分模块进行设计,包含数据的范围、数据的格式和数据产生的频率及数量等。二是对基于Spark Streaming的实时流计算模块进行设计,包含实时流计算和一些关键性的功能的设计。三是基于MLlib对推荐引擎模块进行设计,包含模型的训练、模型的测试和推荐商品等。最后完成了实时流计算的推荐系统的实现,主要实现模拟用户评分、实时流计算和推荐引擎三个主要功能。

基于文本分类的肿瘤知识推荐系统的设计与实现

这是一篇关于冷启动问题,LSTM分类,肿瘤知识推荐的论文, 主要内容为现阶段,随着国内肿瘤防治形式日趋严峻,肿瘤患者对肿瘤知识的需求愈发迫切,而在“信息过载”的冲击下,传统的信息检索手段已经无法满足用户需求。在这一背景下,肿瘤知识推荐系统的研究势在必行。肿瘤知识推荐系统能够帮助患者在海量医疗相关信息中,挖掘出需要的部分,有利于间接改善患者的生存质量。同时,肿瘤知识推荐系统还能为医患之间的沟通创造媒介,帮助医生通过调查问卷等形式了解患者的病情,进而促成良好的医患关系。冷启动问题是知识推荐系统开发中的一项重要挑战,在系统运行初期,这一问题尤为明显,从用户初次使用系统到能够生成准确的推荐结果往往需要漫长的过程。针对这一问题,本文提出了一种基于LSTM文本分类的冷启动问题解决策略,可以基于患者的住院病案首页和浏览行为,结合LSTM文本多分类算法,快速预测患者的知识偏好,向其推荐感兴趣的内容。首先,本文设计并实现了基于文本分类的冷启动问题初步解决策略,通过训练LSTM模型,实现了对肿瘤知识的疾病分类预测,并结合患者病案首页的ICD-10编码,完成了粗略的推荐,这一策略解决了系统的冷启动问题。然后,针对初步解决策略中的精度不足等问题,本文进一步融合了协同过滤算法,提出了优化后的冷启动问题解决策略,通过分析用户病案首页和浏览行为的相似性,预测用户对文章的评分,并将评分预测结果与LSTM模型的预测结果进行融合,形成最终的混合推荐结果。该策略不仅解决了肿瘤知识推荐的冷启动问题,并能够达到较高的推荐精度。基于以上策略,本文设计并实现了肿瘤知识推荐系统,系统能够采集用户的浏览时长、文章评分等信息,并上传到服务端,还存储了患者的住院病案首页信息,在用户完成病案首页关联后,可以根据用户的病案首页、浏览行为等,由算法服务器生成文章推荐列表,并通过微信公众号,定期向用户提供文章推送服务。