基于ALS算法的个性化推荐系统的应用研究
这是一篇关于个性化推荐,协同过滤算法,ALS,Spark Streaming,Kafka的论文, 主要内容为推荐系统是指以用户的行为数据为基础,运用相应的推荐算法将用户和信息紧密的关联在一起,对用户的兴趣进行建模,搭建的可快速对用户的行为进行响应,将用户感兴趣的物品推荐给用户,帮助用户发现有价值的信息。主要利用大数据计算平台、云计算、推荐算法、强大且易用的编程语言,改变用户与网络进行数据信息通信的传统方式,为用户提供多元化、个性化的服务。大数据技术的快速发展和编程语言的不断丰富,推动了个性化推荐系统的发展。在信息过载的时代,人们迫切需要实时性强,运行速度快,准确性高的个性化推荐系统。因此,研发基于ALS算法的个性化推荐系统是十分有意义的。学位论文在分析了推荐算法的起源、分类、优缺点和推荐系统的实际应用现状的基础上,结合当前大数据计算平台的最新发展情况,研究了在大数据平台上基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统的设计。主要内容有基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统中使用的推荐算法ALS进行优化操作,在大数据平台设计系统的体系架构,采集、传送、处理、存储实时数据流,设计美观大方的前端界面。基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统的主要功能有:用户注册和登录、电影观看、电影搜索、电影评分、发表评论、浏览电影推荐列表等。基于ALS算法的实时电影推荐系统,通过了在极端条件下的数据量的测试,系统界面美观大方,电影资源丰富多样,准确性高的推荐算法可以给用户实时推荐质量高的电影。
基于ALS算法的个性化推荐系统的应用研究
这是一篇关于个性化推荐,协同过滤算法,ALS,Spark Streaming,Kafka的论文, 主要内容为推荐系统是指以用户的行为数据为基础,运用相应的推荐算法将用户和信息紧密的关联在一起,对用户的兴趣进行建模,搭建的可快速对用户的行为进行响应,将用户感兴趣的物品推荐给用户,帮助用户发现有价值的信息。主要利用大数据计算平台、云计算、推荐算法、强大且易用的编程语言,改变用户与网络进行数据信息通信的传统方式,为用户提供多元化、个性化的服务。大数据技术的快速发展和编程语言的不断丰富,推动了个性化推荐系统的发展。在信息过载的时代,人们迫切需要实时性强,运行速度快,准确性高的个性化推荐系统。因此,研发基于ALS算法的个性化推荐系统是十分有意义的。学位论文在分析了推荐算法的起源、分类、优缺点和推荐系统的实际应用现状的基础上,结合当前大数据计算平台的最新发展情况,研究了在大数据平台上基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统的设计。主要内容有基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统中使用的推荐算法ALS进行优化操作,在大数据平台设计系统的体系架构,采集、传送、处理、存储实时数据流,设计美观大方的前端界面。基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统的主要功能有:用户注册和登录、电影观看、电影搜索、电影评分、发表评论、浏览电影推荐列表等。基于ALS算法的实时电影推荐系统,通过了在极端条件下的数据量的测试,系统界面美观大方,电影资源丰富多样,准确性高的推荐算法可以给用户实时推荐质量高的电影。
大数据平台下的电影推荐系统研究
这是一篇关于Spark,ALS,协同过滤,遗忘函数,矩阵分解的论文, 主要内容为如今,人们日常生活的方方面面都有互联网的痕迹。人们享受着网络带来的信息和便利的同时,也产生了大量的数据,并且这些数据的量与复杂度都正在持续加大,其中带来的“信息过载”问题越来越明显。在这个信息过载的时代,如果我们能从大量数据中挖掘出有关用户爱好的信息,将大大增加用户的黏性,为用户带来便利的同时也会产生巨大的社会和经济价值。推荐系统是一种从用户历史行为表现的数据中为用户寻找其偏好信息的一种应用,涉及到音乐、电影、购物、阅读等多个领域。其中,推荐算法是推荐系统中实现主要功能的核心部分。然而,采用传统推荐算法的推荐系统在数据量过大的情况下存在数据稀疏、系统预测不准确等问题。针对上述叙述的问题,以往学者在推荐算法中引入时间遗忘函数,但是忽略了用户对远期信息持续关注,遗忘衰减会得到缓解,远期信息的影响将得到改善的情况。因此,本文采用综合权重和矩阵分解模型相结合的协同过滤算法构建电影推荐系统。首先把矩阵分解推荐模型与改进的时间遗忘函数权重进行结合,介绍了一种结合时间遗忘函数的矩阵分解推荐算法。其次,将电影的类型特征权重与时间遗忘函数权重进行组合计算,得到综合权重后,对原始用户—电影评分矩阵进行加权、标准化后,得到加权评分矩阵,并将其代入矩阵分解协同过滤算法。利用大数据计算框架Spark进行矩阵分解与ALS(交替最小二乘)优化。然后利用Web前端框架Django编写前端页面,对原始电影信息与相关推荐信息进行页面展示,提升用户体验。最后利用相关指标对该推荐系统进行准确性评估,结果表明推荐误差较小且在合理范围之内,说明该推荐准确、有效。
基于Spark的推荐系统的研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,Spark,ALS,准确性的论文, 主要内容为在当今时代互联网的飞速发展,面对互联网中大量的数据,如何从数据中发掘出对用户有价值的信息是具有重大意义的。推荐系统是一种从用户的行为表现的数据中为用户寻找出其感兴趣的信息的一种应用。其应用在多个领域包括电子商务,音乐和视频等多个门户。其中,推荐算法作为推荐系统中实现数据挖掘的重要的组成部分,但是随着用户和商品的增长,数据量也大幅度增长,仍然存在数据的稀疏性问题,系统预测不准确的问题。传统的基于单机的推荐算法需要耗费大量的时间,这并不能符合当今的商业时代的需求,解决这一问题需将单机的算法进行并行化实现。Spark作为一个基于内存的分布式的计算框架,特点是进行迭代式的运算。本文主要研究了推荐系统中的两种推荐算法包括基于邻域的推荐算法和基于模型的推荐算法,针对以上提到的准确性,数据稀疏性的问题等,将算法进行改进,并将在Spark平台上并行化实现和优化。主要包括以下三个方面:(1)针对基于用户的协同过滤算法存在用户-评分矩阵数据稀疏的问题,引入了基于用户的属性的特征相似度,在计算本文的用户相似度的情况下,将传统的用户的协同过滤相似度和用户的属性的特征相似度结合,通过此来降低的评分的数据的稀疏性,在Spark平台并行优化后的算法,对实验的结果进行分析,提高了算法的执行的效率和推荐的准确性。(2)针对基于物品的协同过滤算法在冷启动和预测准确率不理想的问题,引入了基于物品的属性的特征相似度,在计算本文的物品相似度的情况下,将物品的协同过滤相似度和物品的属性的特征相似度结合,通过此来缓解冷启动带来的计算相似度的问题,在Spark平台并行优化后的算法,对实验的结果进行分析,提高了算法的执行的效率和推荐的准确性。(3)基于模型ALS的推荐算法是一个离线算法,缺乏实时性的特点,无法准确评估新加入的用户。在本文中,对于不同的参数加入不同的权重,对目标函数进行优化,将ALS的推荐算法结合Spark平台并行化,在新的目标函数下,解决了实时性,提供了准确率和快速性。
基于ALS算法的个性化推荐系统的应用研究
这是一篇关于个性化推荐,协同过滤算法,ALS,Spark Streaming,Kafka的论文, 主要内容为推荐系统是指以用户的行为数据为基础,运用相应的推荐算法将用户和信息紧密的关联在一起,对用户的兴趣进行建模,搭建的可快速对用户的行为进行响应,将用户感兴趣的物品推荐给用户,帮助用户发现有价值的信息。主要利用大数据计算平台、云计算、推荐算法、强大且易用的编程语言,改变用户与网络进行数据信息通信的传统方式,为用户提供多元化、个性化的服务。大数据技术的快速发展和编程语言的不断丰富,推动了个性化推荐系统的发展。在信息过载的时代,人们迫切需要实时性强,运行速度快,准确性高的个性化推荐系统。因此,研发基于ALS算法的个性化推荐系统是十分有意义的。学位论文在分析了推荐算法的起源、分类、优缺点和推荐系统的实际应用现状的基础上,结合当前大数据计算平台的最新发展情况,研究了在大数据平台上基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统的设计。主要内容有基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统中使用的推荐算法ALS进行优化操作,在大数据平台设计系统的体系架构,采集、传送、处理、存储实时数据流,设计美观大方的前端界面。基于ALS算法的实时个性化电影推荐系统的主要功能有:用户注册和登录、电影观看、电影搜索、电影评分、发表评论、浏览电影推荐列表等。基于ALS算法的实时电影推荐系统,通过了在极端条件下的数据量的测试,系统界面美观大方,电影资源丰富多样,准确性高的推荐算法可以给用户实时推荐质量高的电影。
基于ALS算法的推荐系统研究
这是一篇关于ALS,Spark,协同过滤,组合推荐算法的论文, 主要内容为大数据时代背景下,网络产生的数据爆炸式增长,用户想获取符合个性化需求的数据信息变得十分困难。推荐系统是解决这一问题的有效方案,但是传统的数据存储和计算无法满足对海量数据的处理,所以推荐系统应运行在分布式的环境上。分布式环境部署的Spark使用内存对计算中间结果进行存储,可以快速的执行迭代算法,计算性能优秀,是推荐系统首选的计算框架。推荐算法是推荐系统研究的重点,但传统的ALS推荐算法忽略了经过时间的推移用户兴趣的会发生偏移的问题和物品特征出现频率会影响推荐结果的问题,导致推荐误差的增大。另外,传统的计算框架Hadoop Map Reduce也无法满足推荐系统实时性的需求,仅使用单一的推荐算法也无法兼顾准确性和实时性。针对以上问题,本文首先深入研究了Spark的架构和底层原理以及常见的推荐算法,然后针对传统ALS算法的问题和单一推荐算法问题,提出了改进ALS算法和改进的基于物品的协同过滤推荐算法的组合算法。在ALS算法改进方面,本文将时间因子和物品特征因子加入ALS算法中进行融合加权并通过Spark计算框架进行实现,对比了改进前后ALS算法的RMSE变化。在基于物品的协同过滤推荐算法方面,使用修正的余弦相似度代替传统的余弦相似度,并增加归一化因子改进相似度计算,均衡了热门商品和非热门商品间的相似度,最后对比了算法改进前后准确率和覆盖率的变化。在组合推荐算法设计方面,为了解决单一推荐算法的不足,本文分析了各个算法的优点和不足,将ALS算法和基于物品的协同过滤算法结合使用,设计了离线和实时结合的组合推荐算法。实验表明,在ALS算法改进方面,改进后ALS算法的RSME比改进前降低了6.2%,推荐结果的误差更低。在基于物品的协同过滤推荐算法改进方面,改进后的算法比改进前准确率提高了1.68%,覆盖率提高了9.28%,覆盖率有较为明显的增长。在组合推荐算法设计方面,组合后的推荐算法的RMSE比本文改进ALS算法低3.9%,比本文改进基于物品的协同过滤算法低17.4%,组合推荐算法在算法改进基础上进一步降低了推荐误差。对比前人改进的算法,本文提出的改进ALS算法和组合推荐算法RMSE更低,在减少算法的推荐误差方面有进一步的提升。
基于Spark的推荐系统设计与实现
这是一篇关于Spark,推荐系统,协同过滤,ALS的论文, 主要内容为随着计算机和信息技术的不断发展,推荐系统被应用在在线音乐、在线电影、游戏、网络购物等领域中,推荐系统已经成为一种解决互联网信息冗余和信息过载的必要手段。由于运行在单机的推荐系统计算速度迟缓,可扩展性差,推荐准确度较低,已不能满足大数据环境的需求。因此基于Spark的推荐系统研究应运而生。本文设计实现了一个基于Spark的推荐系统,改进ALS算法,该改进算法的目的在于提高推荐算法推荐的准确度。本文的主要研究内容如下:(1)设计实现了一个基于Spark的推荐系统。该系统能够改善单机计算速度迟缓、可扩展性差、只能处理部分数据等问题。(2)本文通过对传统ALS推荐算法的研究分析的基础上,发现该算法没有有效使用隐式反馈信息而造成推荐准确度较低问题。针对该问题,通过引入信任度对ALS做出了改进,即ALS-WR算法。通过对两种算法的实验结果表明ALS-WR算法与传统ALS算法相比推荐准确度进一步提高。并将ALS-WR算法应用到基于Spark的推荐系统中,提高了信息推荐的准确度,并且基于Spark的推荐系统与传统单机系统相比具有较强的数据处理能力和较高的可扩展性。
基于Java EE的个性化教学资源推荐系统的研究
这是一篇关于教学资源推荐系统,Java EE,ALS,Spark的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,互联网已成为信息共享的平台,各界人士都开始使用互联网加速自己的信息处理,用来满足信息获取和分享需求。然而,随着信息过量问题的出现,互联网上有太多的资源,用户很难找到自己需要的信息。因此搜索引擎和推荐引擎出现了,前者帮助用户查找所需的信息,后者依据用户喜好向用户推荐资源。但是用户在很多情况下不知道自己需要哪些信息,所以推荐系统需要正确的了解用户的需求是非常必要的。在教育教学中,信息技术的过程也在迅速发展,辅助教学系统已经被应用到教学实践中。辅助教学系统可用作教学的一部分,帮助教师更好地向学生分享教学内容。在课外,学生可以根据自己的需要自学。当辅助教学共享越来越多的资源时,有效的个性化推荐系统是必要的。推荐技术是个性化教学资源推荐实现的重点,如今应用相对较多的有协同过滤推荐、基于内容推荐、关联规则推荐、基于标签推荐、基于用户评论推荐、组合推荐等推荐技术。因为教学资源规范的多样性,怎样挑选适合在个性化教学资源推荐的推荐技术,是高校使用教学资源推荐系统是否成功的先决条件。并且,教学资源推荐系统是通过推荐技术和结构模型一起组合的,而结构不仅是推荐系统性能与技术编码之间的接口,而且是推荐系统总体的协调核心。怎样依据个性化教学资源推荐的使用特性,考虑应用在文件格式多样的教学资源推技术,同时创建对应的教学资源推荐系统机构,己经作为高校个性化教学资源推荐技术的研究关键。本文的目的基于Java EE和个性化推荐算法对教学资源推荐系统进行研究与实现,为学习者创造良好的在线学习环境,在一定程度上提供知识资源的个性化导航,降低教学资源的复杂性以及开发成本。本文的主要工作如下:(1)针对HTML和CSS容易开发,发布复杂的教学资源推荐系统,本文通过分析Java EE与Web之间关系的基础上,使用Java EE跨平台跨应用的特性提出了一种层次化和允许扩展的同时增加了Web技术思想的教学资源推荐系统应用框架,各级协作相互之间完成任务,但可以相对独立,允许开发人员专注于代码来处理业务问题,而不必关心具体的技术细节。该框架不仅简化了教学资源推荐系统的开发过程,而且降低了教学资源推荐系统的开发周期和开发成本,提高了教学资源推荐系统的人机交互体验和实时性要求。(2)基于ALS协同过滤推荐算法,结合(1)中所提的框架,设计和实现了个性化教学资源推荐系统。它通过使用系统中现有用户的历史行为和喜好来预测当前用户可能喜欢或需要的知识资源,并且指导用户准确的找到他们所需的资源,帮助用户提高学习效率。(3)针对ALS协同过滤推荐算法的迭代和可能丢失用户或者教学资源的某些信息问题,本文优化了ALS协同过滤推荐算法,在传统的ALS协同过滤推荐算法基础之上,采用分别计算用户之间和教学资源之间的相似度,并且把ALS算法用到Spark平台并行的方式来提高效率和推荐的准确率。通过对实验数据的分析,验证了该算法的有效性,能够为用户推荐准确的资源,提供个性化的知识资源服务。
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