基于推荐算法的妇幼保健服务系统的设计与实现
这是一篇关于电子档案系统,在线预约系统,消息推荐系统,基于内容的推荐算法,协同过滤的推荐算法的论文, 主要内容为随着社会在不断地进步,人们的生活水平不断提升,对健康的生活服务需求越来越迫切。妇女儿童的健康关系着一个家庭的幸福,也关系着一个民族的兴衰。伴随着妇女儿童社会地位的提高,人们越来越关注于妇幼保健事业的发展。现如今妇幼保健事业的基础建设已初具规模,但信息化的进程仍不成熟。因此,设计并实现一款可供用户管理个人档案、在线预约就诊的信息化平台是现如今的发展趋势。女性用户可以借助该平台实时获取个人信息,并通过与医生之间的信息交流,以实现对个人健康状况的监控。当今互联网时代,个性化推荐技术已成为了各大Web平台的基础功能。无论是电商网站,还是多媒体网站,系统都将根据用户的数据及交互行为为用户推荐个性化内容。其中,使用率最高的是基于内容的推荐算法和协同过滤的推荐算法。本系统将传统妇幼保健信息管理系统和推荐系统相结合,引入混合型推荐算法的概念。先借助基于内容的推荐算法将具有不同特征的用户分组,再在组内利用协同过滤的推荐算法为用户推荐合适的保健知识。满足了用户在无就诊意向时使用该系统的需求。在一定程度上能增加系统的使用率,并利于妇幼保健的思想更加走进群众,深入人心。本系统采用了 B/S(浏览器/服务器)模式,既利于系统的开发也利于用户对系统的理解与使用。采用Spring框架进行开发,进一步规范代码格式,简易代码量,增加系统的稳定性,并为数据的增、删、改、查功能提供便利。采用Bootstrap进行用户界面的开发,使得界面既大方美观又易于理解及使用。其自适应的特性和响应性组件满足了用户在不同尺寸客户端访问使用系统的需求。运用现代软件工程的思想和UML建模工具对系统进行需求分析和功能设计。妇女儿童是较易患病的群体,因此对其的健康记录因具有完备性和灵活性。通过对用户每次就诊记录的自动存储和用户自身手动输入个人健康数据,来记录用户在不同时期的健康状况。医生可根据用户的记录为用户提供更高效且正确的诊疗。系统可根据用户的记录为用户推荐相关的保健知识,对用户养成健康的生活习惯具有指导性作用。
基于个性化推荐的医疗美容应用的设计与实现
这是一篇关于医疗美容,移动跨平台,协同过滤算法,基于内容的推荐算法的论文, 主要内容为随着生活水平的提高,人们对于生活质量有了更高的要求。尤其是对一些注重外表的人群来说,可以改变外貌成为了一件令人欢欣鼓舞的事情。在医疗美容蓬勃发展的趋势下,国民对于我国医疗美容领域的认知仍然停留在价格高昂,鱼目混杂和技术落后的阶段。因此本文中的医疗美容平台在传统的电商模式下,创新形成电商+社区的医疗美容模式。为医疗美容机构、医师和消费者之间提供了一个对接平台,便于为客户提供更周到的术前术后服务,以及术后经验分享。同时消费者之间的沟通和反馈也能有效提升消费者的信赖感和消费体验,这样可以一改医疗美容行业信息不对称的痛点,助推行业形成健康的发展格局。本人主要负责系统中社区部分的设计与开发以及日记推荐系统的设计与实现,因此将对系统中社区部分进行详细介绍。社区部分的主要功能模块包括日记模块,问答帖模块,好友模块,我的消息模块,日记推荐模块以及个人中心模块等主要模块。个人中心模块又分为日记管理子模块,问答帖管理子模块,相册管理子模块,订单管理子模块,会员中心子模块,任务中心子模块等。日记推荐模块中的推荐系统架构分为数据加载层,模型训练层和服务层,使用大数据平台和相关技术进行数据计算和存储。模型训练层主要分为召回算法和排序算法。召回层采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法得出推荐列表。排序层采用梯度提升树和逻辑回归模型对得出的推荐列表进行点击率预测,从而按照点击率由高到低的顺序为用户进行展示。在协同过滤算法中,考虑到传统的用户评分矩阵稀疏性对推荐结果的影响,本文融入了聚类思想和Slope One算法来对评分矩阵进行预测填充。并且在挖掘用户聚类的过程中,融入了对用户偏好的考虑。同时设置在线计算层,通过Kafka和Spark Streaming进行实时推荐。推荐结果全部存入Redis中来获取较高的实时性。本文中的医疗美容平台考虑到安卓和IOS系统开发过程中存在的需要维护两套代码,浪费开发人力的问题,选择采用Ionic框架实现移动跨平台,降低了维护成本,并且很好的保持了移动端的原生特色。服务器端运用SSM框架开发。
基于个性化推荐的医疗美容应用的设计与实现
这是一篇关于医疗美容,移动跨平台,协同过滤算法,基于内容的推荐算法的论文, 主要内容为随着生活水平的提高,人们对于生活质量有了更高的要求。尤其是对一些注重外表的人群来说,可以改变外貌成为了一件令人欢欣鼓舞的事情。在医疗美容蓬勃发展的趋势下,国民对于我国医疗美容领域的认知仍然停留在价格高昂,鱼目混杂和技术落后的阶段。因此本文中的医疗美容平台在传统的电商模式下,创新形成电商+社区的医疗美容模式。为医疗美容机构、医师和消费者之间提供了一个对接平台,便于为客户提供更周到的术前术后服务,以及术后经验分享。同时消费者之间的沟通和反馈也能有效提升消费者的信赖感和消费体验,这样可以一改医疗美容行业信息不对称的痛点,助推行业形成健康的发展格局。本人主要负责系统中社区部分的设计与开发以及日记推荐系统的设计与实现,因此将对系统中社区部分进行详细介绍。社区部分的主要功能模块包括日记模块,问答帖模块,好友模块,我的消息模块,日记推荐模块以及个人中心模块等主要模块。个人中心模块又分为日记管理子模块,问答帖管理子模块,相册管理子模块,订单管理子模块,会员中心子模块,任务中心子模块等。日记推荐模块中的推荐系统架构分为数据加载层,模型训练层和服务层,使用大数据平台和相关技术进行数据计算和存储。模型训练层主要分为召回算法和排序算法。召回层采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法得出推荐列表。排序层采用梯度提升树和逻辑回归模型对得出的推荐列表进行点击率预测,从而按照点击率由高到低的顺序为用户进行展示。在协同过滤算法中,考虑到传统的用户评分矩阵稀疏性对推荐结果的影响,本文融入了聚类思想和Slope One算法来对评分矩阵进行预测填充。并且在挖掘用户聚类的过程中,融入了对用户偏好的考虑。同时设置在线计算层,通过Kafka和Spark Streaming进行实时推荐。推荐结果全部存入Redis中来获取较高的实时性。本文中的医疗美容平台考虑到安卓和IOS系统开发过程中存在的需要维护两套代码,浪费开发人力的问题,选择采用Ionic框架实现移动跨平台,降低了维护成本,并且很好的保持了移动端的原生特色。服务器端运用SSM框架开发。
招聘系统的设计与实现
这是一篇关于招聘网站,软件工程,SQL数据库,基于内容的推荐算法,时间因子的论文, 主要内容为随着互联网时代的不断发展,网上招聘已是求职者的主要求职途径。招聘网站的出现大大降低了人才与企业之间匹配的成本。本文设计的招聘系统,分为面向求职者的求职网站、面向HR的企业招聘系统以及面向管理员的后台管理系统。本文从四个方面,重点对求职网站和企业招聘系统进行介绍:(1)分析了招聘系统的需求,包括招聘系统的功能性需求和非功能性需求。在功能性需求中,为了防止求职者信息泄露,本文创新性的设计人才挖掘功能,该功能将简历信息价值化,并要求企业查看求职者的简历时支付一定的费用给求职者,从而引起人们对信息的保护和重视。(2)结合当今大数据、高并发的互联网环境,对招聘系统的架构、功能模块和数据存储进行设计。软件架构模式以三层架构和B/S架构为主。硬件架构则以分布式集群的思想进行设计,以Nginx为集群调度服务器,Redis实现哈希一致性分布式缓存服务,Sql Server作为关系型数据库,MongoDB作为日志存储的数据库。(3)针对招聘数据设计合理的推荐方案。构造适合招聘数据的匹配度计算模型。结合基于内容的推荐、结合用户行为和时间因子,对招聘数据进行推荐,并通过实验验证该方案的推荐效果;(4)对招聘系统的功能进行实现。根据需求分析,对求职者信息管理模块、职位相关功能模块、公司人才挖掘功能、公司充值功能、求职者提现功能等关键功能进行实现,并对其中涉及的分表调度问题、高并发下的事务同步与数据一致性问题以及安全问题进行详细的分析与解决方案的实现。通过测试,该系统的功能和性能可以达到招聘系统的需求分析和设计的预期要求。系统的负载能力也具有一定的伸缩性,可通过增加服务器主机数量,实现对并发访问负载能力的拓展。
基于推荐算法的妇幼保健服务系统的设计与实现
这是一篇关于电子档案系统,在线预约系统,消息推荐系统,基于内容的推荐算法,协同过滤的推荐算法的论文, 主要内容为随着社会在不断地进步,人们的生活水平不断提升,对健康的生活服务需求越来越迫切。妇女儿童的健康关系着一个家庭的幸福,也关系着一个民族的兴衰。伴随着妇女儿童社会地位的提高,人们越来越关注于妇幼保健事业的发展。现如今妇幼保健事业的基础建设已初具规模,但信息化的进程仍不成熟。因此,设计并实现一款可供用户管理个人档案、在线预约就诊的信息化平台是现如今的发展趋势。女性用户可以借助该平台实时获取个人信息,并通过与医生之间的信息交流,以实现对个人健康状况的监控。当今互联网时代,个性化推荐技术已成为了各大Web平台的基础功能。无论是电商网站,还是多媒体网站,系统都将根据用户的数据及交互行为为用户推荐个性化内容。其中,使用率最高的是基于内容的推荐算法和协同过滤的推荐算法。本系统将传统妇幼保健信息管理系统和推荐系统相结合,引入混合型推荐算法的概念。先借助基于内容的推荐算法将具有不同特征的用户分组,再在组内利用协同过滤的推荐算法为用户推荐合适的保健知识。满足了用户在无就诊意向时使用该系统的需求。在一定程度上能增加系统的使用率,并利于妇幼保健的思想更加走进群众,深入人心。本系统采用了 B/S(浏览器/服务器)模式,既利于系统的开发也利于用户对系统的理解与使用。采用Spring框架进行开发,进一步规范代码格式,简易代码量,增加系统的稳定性,并为数据的增、删、改、查功能提供便利。采用Bootstrap进行用户界面的开发,使得界面既大方美观又易于理解及使用。其自适应的特性和响应性组件满足了用户在不同尺寸客户端访问使用系统的需求。运用现代软件工程的思想和UML建模工具对系统进行需求分析和功能设计。妇女儿童是较易患病的群体,因此对其的健康记录因具有完备性和灵活性。通过对用户每次就诊记录的自动存储和用户自身手动输入个人健康数据,来记录用户在不同时期的健康状况。医生可根据用户的记录为用户提供更高效且正确的诊疗。系统可根据用户的记录为用户推荐相关的保健知识,对用户养成健康的生活习惯具有指导性作用。
基于混合推荐的电影推荐系统的研究与实现
这是一篇关于电影,混合推荐算法,推荐系统,协同过滤,基于内容的推荐算法的论文, 主要内容为随着人们娱乐的发展,精神娱乐显得尤为重要,电影作为一项普及的精神娱乐,越来越受到人们的重视。但是,如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。个性化推荐算法应运而生,它就是来解决如何在海量信息中寻找关键点,向用户推荐出符合用户要求的信息。对于一个推荐系统来说,如何记录用户历史信息并利用这些历史信息分析用户行为并预测用户潜在感兴趣的内容是本系统研究的重点。 本文的主要研究内容就是帮助用户从海量电影信息中解脱出来,自动的向用户推荐出用户感兴趣的电影,避免让用户陷入过多信息干扰。本论文介绍了多种推荐算法,每种算法都有各自的优缺点,单一使用某一算法都不能完成系统的实际需求；因此,在实践应用中把多种算法融合到一起来推荐,显得尤为重要。本论文以每个推荐算法为基础,以推算方法混合为研究重点,主要目的是尝试研究算法融合在实践应用中的准确性和效率性。 混合电影推荐系统的核心是B/S三层构架,分别是表现层、业务层和数据层。本系统结合这三层体系进行实现。采用UML建模语言进行设计。 论文首先调研推荐系统的原理和特点,在此基础上构建出电影推荐系统的理论基础。基本的推荐算法有：协同过滤算法、基于内容的推荐算法、基于网络的推荐算法等；了解和掌握每个算法的优缺点,以便在系统实现过程中使用合理的推荐算法。 其次,在讨论实现系统所需技术的基础上,对电影推荐系统的业务需求进行调研。在需求分析的基础上进行模块设计、总体框架设计、推荐算法设计；并在此基础上实现系统的数据库。 最后是基于混合推荐算法的电影推荐系统的实现。该系统能够有效地管理电影信息,并且为用户提供电影推荐服务。
基于推荐算法的妇幼保健服务系统的设计与实现
这是一篇关于电子档案系统,在线预约系统,消息推荐系统,基于内容的推荐算法,协同过滤的推荐算法的论文, 主要内容为随着社会在不断地进步,人们的生活水平不断提升,对健康的生活服务需求越来越迫切。妇女儿童的健康关系着一个家庭的幸福,也关系着一个民族的兴衰。伴随着妇女儿童社会地位的提高,人们越来越关注于妇幼保健事业的发展。现如今妇幼保健事业的基础建设已初具规模,但信息化的进程仍不成熟。因此,设计并实现一款可供用户管理个人档案、在线预约就诊的信息化平台是现如今的发展趋势。女性用户可以借助该平台实时获取个人信息,并通过与医生之间的信息交流,以实现对个人健康状况的监控。当今互联网时代,个性化推荐技术已成为了各大Web平台的基础功能。无论是电商网站,还是多媒体网站,系统都将根据用户的数据及交互行为为用户推荐个性化内容。其中,使用率最高的是基于内容的推荐算法和协同过滤的推荐算法。本系统将传统妇幼保健信息管理系统和推荐系统相结合,引入混合型推荐算法的概念。先借助基于内容的推荐算法将具有不同特征的用户分组,再在组内利用协同过滤的推荐算法为用户推荐合适的保健知识。满足了用户在无就诊意向时使用该系统的需求。在一定程度上能增加系统的使用率,并利于妇幼保健的思想更加走进群众,深入人心。本系统采用了 B/S(浏览器/服务器)模式,既利于系统的开发也利于用户对系统的理解与使用。采用Spring框架进行开发,进一步规范代码格式,简易代码量,增加系统的稳定性,并为数据的增、删、改、查功能提供便利。采用Bootstrap进行用户界面的开发,使得界面既大方美观又易于理解及使用。其自适应的特性和响应性组件满足了用户在不同尺寸客户端访问使用系统的需求。运用现代软件工程的思想和UML建模工具对系统进行需求分析和功能设计。妇女儿童是较易患病的群体,因此对其的健康记录因具有完备性和灵活性。通过对用户每次就诊记录的自动存储和用户自身手动输入个人健康数据,来记录用户在不同时期的健康状况。医生可根据用户的记录为用户提供更高效且正确的诊疗。系统可根据用户的记录为用户推荐相关的保健知识,对用户养成健康的生活习惯具有指导性作用。
招聘系统的设计与实现
这是一篇关于招聘网站,软件工程,SQL数据库,基于内容的推荐算法,时间因子的论文, 主要内容为随着互联网时代的不断发展,网上招聘已是求职者的主要求职途径。招聘网站的出现大大降低了人才与企业之间匹配的成本。本文设计的招聘系统,分为面向求职者的求职网站、面向HR的企业招聘系统以及面向管理员的后台管理系统。本文从四个方面,重点对求职网站和企业招聘系统进行介绍:(1)分析了招聘系统的需求,包括招聘系统的功能性需求和非功能性需求。在功能性需求中,为了防止求职者信息泄露,本文创新性的设计人才挖掘功能,该功能将简历信息价值化,并要求企业查看求职者的简历时支付一定的费用给求职者,从而引起人们对信息的保护和重视。(2)结合当今大数据、高并发的互联网环境,对招聘系统的架构、功能模块和数据存储进行设计。软件架构模式以三层架构和B/S架构为主。硬件架构则以分布式集群的思想进行设计,以Nginx为集群调度服务器,Redis实现哈希一致性分布式缓存服务,Sql Server作为关系型数据库,MongoDB作为日志存储的数据库。(3)针对招聘数据设计合理的推荐方案。构造适合招聘数据的匹配度计算模型。结合基于内容的推荐、结合用户行为和时间因子,对招聘数据进行推荐,并通过实验验证该方案的推荐效果;(4)对招聘系统的功能进行实现。根据需求分析,对求职者信息管理模块、职位相关功能模块、公司人才挖掘功能、公司充值功能、求职者提现功能等关键功能进行实现,并对其中涉及的分表调度问题、高并发下的事务同步与数据一致性问题以及安全问题进行详细的分析与解决方案的实现。通过测试,该系统的功能和性能可以达到招聘系统的需求分析和设计的预期要求。系统的负载能力也具有一定的伸缩性,可通过增加服务器主机数量,实现对并发访问负载能力的拓展。
基于混合推荐的电影推荐系统的研究与实现
这是一篇关于电影,混合推荐算法,推荐系统,协同过滤,基于内容的推荐算法的论文, 主要内容为随着人们娱乐的发展,精神娱乐显得尤为重要,电影作为一项普及的精神娱乐,越来越受到人们的重视。但是,如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。个性化推荐算法应运而生,它就是来解决如何在海量信息中寻找关键点,向用户推荐出符合用户要求的信息。对于一个推荐系统来说,如何记录用户历史信息并利用这些历史信息分析用户行为并预测用户潜在感兴趣的内容是本系统研究的重点。 本文的主要研究内容就是帮助用户从海量电影信息中解脱出来,自动的向用户推荐出用户感兴趣的电影,避免让用户陷入过多信息干扰。本论文介绍了多种推荐算法,每种算法都有各自的优缺点,单一使用某一算法都不能完成系统的实际需求；因此,在实践应用中把多种算法融合到一起来推荐,显得尤为重要。本论文以每个推荐算法为基础,以推算方法混合为研究重点,主要目的是尝试研究算法融合在实践应用中的准确性和效率性。 混合电影推荐系统的核心是B/S三层构架,分别是表现层、业务层和数据层。本系统结合这三层体系进行实现。采用UML建模语言进行设计。 论文首先调研推荐系统的原理和特点,在此基础上构建出电影推荐系统的理论基础。基本的推荐算法有：协同过滤算法、基于内容的推荐算法、基于网络的推荐算法等；了解和掌握每个算法的优缺点,以便在系统实现过程中使用合理的推荐算法。 其次,在讨论实现系统所需技术的基础上,对电影推荐系统的业务需求进行调研。在需求分析的基础上进行模块设计、总体框架设计、推荐算法设计；并在此基础上实现系统的数据库。 最后是基于混合推荐算法的电影推荐系统的实现。该系统能够有效地管理电影信息,并且为用户提供电影推荐服务。
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