基于Spark的养殖信息推荐系统研究与应用
这是一篇关于Spark,推荐算法,水产养殖信息,k-means聚类的论文, 主要内容为我国的养殖信息出现了过载现象,这是养殖行业正面临着的一大难题,水产养殖行业亦是如此。为了减缓信息与数据过载的情况,也为了从整体上提升我国的水产养殖信息利用水平,水产养殖信息推荐系统技术的使用成为了其关键所在。它不仅可以为相关人群提供符合兴趣的信息需要,也在水产养殖行业中发挥了一定的价值与作用。本文在Hadoop、Spark、推荐系统相关技术以及爬虫技术研究基础上,分析并设计了水产养殖信息推荐系统的用户和管理员的功能需求,通过需求分析构建了水产养殖信息推荐系统的总体框架和总体模块,包括用户交互模块、数据收集模块、数据预处理模块、数据存储模块、推荐引擎模块和推荐结果处理模块。然后基于推荐系统的一般功能设计了系统推荐流程、推荐系统相关数据表和系统整体E-R图。因为水产养殖信息存在大量的用户数据,通过对推荐系统常用的推荐算法进行比较分析和研究,本文采用了基于用户的协同过滤算法,为了解决基于用户的协同过滤算法的冷启动问题,综合使用了基于TF-IDF的内容推荐算法。除此之外,在算法应用中,在基于用户协同过滤算法中加入K-means聚类算法,来减少协同过滤算法的计算量,同时引入了基于时间的用户行为频率权重,让推荐结果更加准确。基于对混合推荐方法的研究,选择了改进的协同过滤推荐方法与基于内容的推荐方法的加权式混合推荐算法。最终实验结果表明,本文设计的推荐算法相较于传统的推荐算法拥有更好的推荐效果。最后,本文搭建了Hadoop和Spark平台,在Spark分布式平台上完成了水产养殖信息的推荐系统,对推荐系统的应用框架、用户系统使用流程和系统的主要功能进行阐述,包括推荐信息系统首页、主要功能页面和管理员页面等相关内容,实现了用户水产养殖信息的精确推荐。
基于差分隐私的直方图数据发布研究与应用
这是一篇关于差分隐私,直方图发布,k-means聚类,二分法的论文, 主要内容为随着新时代信息化和数字化的高速发展,人类社会每时每刻都在产生庞大的信息。许多企业和机构通常会将这些信息收集并公布出去,供第三方机构研究。例如,可以通过某地区各个医院所发布的患病信息推断出该地区某一类疾病的发病趋势。但这些发布的信息,可能会造成隐私泄露的风险。因此,如何在有效利用这些信息的基础上同时保护用户的隐私是一项重要的工作。差分隐私是一种严谨、理论化且可证明的隐私保护模型,该方法能够在保护隐私的同时,兼顾数据的可用性。目前差分隐私已经广泛应用于各个领域中。差分隐私是一种常用的数据隐私保护方法,由于其采用对数据添加噪声的方式来对数据进行隐私保护,因而会对数据的有效性和可用性造成一定的影响;所以现在的直方图发布算法的主要优化目标是在保护数据隐私的前提下,尽量提升数据的可用性。但现有算法产生误差较大,导致数据可用性较低。因此,针对该问题进行分析和研究,本文提出了对应的解决方案。具体的研究内容如下:(1)针对直方图聚类分组中心点的选取问题,给出了一种聚类中心点选取算法(Cluster center point selection algorithm,CPSA),该方法首先利用非中心点与中心点间的最短距离结合指数机制计算出每个非中心点的抽样概率,再利用轮盘进行抽取。在满足差分隐私的保护前提下,使选取的聚类中心点在数据中的分布尽量离散。(2)针对直方图发布数据可用性较低的问题,进一步根据实际需求结合上述聚类中心点的选取方法,给出了一种融合K-means与指数机制的直方图发布算法(Histogram publishing algorithm integrating K-means and Exponential mechanism;IKEM)。算法采用指数机制结合轮盘赌技术抽样选取聚类中心点,使各聚类中心点在直方图数据中的分布尽量离散;利用得到的聚类中心点对原始直方图数据进行分组划分;最后对划分后的分组求均值并添加拉普拉斯噪音,得到待发布的差分隐私直方图。利用实际数据对算法进行仿真实验,结果表明,该算法在保证ε-差分隐私的同时,提高了数据的可用性。(3)针对动态数据流直方图数据发布中的隐私和可用性问题,给出了一种基于动态数据流的直方图发布算法(Histogram publishing algorithm of dynamic data streams,DSHP)。算法首先采用二分法对滑动窗口内的数据单元进行隐私预算分配,然后利用相邻时刻发布数据的相似度来判断是否为当前时刻数据单元分配隐私预算;最后采用IKEM算法为分配到隐私预算的数据单元进行分组划分,得到待发布的差分隐私直方图。通过在真实数据集上的测试表明,DSHP算法在满足w-事件隐私的前提下,提高了数据的可用性。(4)设计出了一个基于差分隐私的交互式数据查询系统。该系统基于java语言并结合现有Springboot和vue等主流框架进行开发。利用该系统,用户可以查询到自己所需要的去隐私化信息。测试表明,系统是高效和可靠的。
基于稀疏矩阵的推荐算法研究
这是一篇关于协同过滤推荐,数据稀疏,相似填充法,k-means聚类,混合相似度的论文, 主要内容为在这个互联网技术引领潮流的时代,网络空间中数据和信息的数量多到难以统计,人们迫切的需要从海量的信息数据中“检索”出需要的内容。推荐系统通过将物品与信息联系起来成为了“信息检索”的一把利剑。在实际应用中以电子商务为例,高质量的推荐系统一方面可以帮助电子商务平台提高销售量,另一方面还可以提高顾客对电子商务平台的满意度。本文以研究协同过滤推荐算法为基础,针对该算法中的不足提出改进措施。首先根据相似用户和相似项目评分也相似的原则提出一种基于相似的数据填充法解决数据的稀疏性;在此基础上,为了缓解个性化推荐系统扩展性差的问题,利用k-means聚类方法找到目标用户的聚类簇从而缩小目标用户寻找最近邻用户的范围,可以减少计算的时间复杂度和提高推荐系统的线上稳定性;最后针对传统个性化推荐系统中常用的相似度计算方法只能计算用户评分的相似度,提出了考虑用户项目类型偏好和用户自身属性的混合相似度计算方法。通过上述方法的改进在moivelens-latest-samll数据集上进行实验分析,得出最优的k值与最近邻个数是21和8,然后以MSE作为算法评测指标,对改进的推荐算法与传统推荐算法进行结果比较,得到的MSE平均值分别为0.54和0.57,从而证明了利用该方法建立的推荐模型可以有效的提高推荐系统的质量。
基于用户兴趣建模的协同过滤推荐方法研究
这是一篇关于用户兴趣,遗忘函数,k-means聚类,协同过滤的论文, 主要内容为互联网时代,伴随电子商务网站与社交媒体平台的飞速发展,用户、商品、评论等各类信息呈爆炸式增长。面对海量、复杂信息,用户高效获取有用信息变得更加困难,信息过载问题日益突出。为了有效缓解信息过载问题,个性化推荐技术应运而生。该技术通过分析用户的历史行为信息及其相关偏好,将可能会被用户喜欢的产品、信息或服务推荐给用户,在提升用户信息获取效率的同时,增强了用户黏性,促进了相关利益主体的业绩提升。协同过滤推荐方法作为应用最广泛的个性化推荐技术之一,受到学术界与产业界的重点关注。从现有研究进展来看,尽管协同过滤推荐技术取得了系列有价值的研究成果,但数据稀疏、用户兴趣漂移等难题仍然制约着其推荐性能的提升。本文面向数据稀疏、用户兴趣漂移等难题,以用户兴趣的深入分析为切入,通过融合用户的项目属性偏好与兴趣变化信息,综合运用非线性遗忘函数、k-means聚类等方法,建立了基于用户兴趣建模的协同过滤推荐算法。主要的研究成果如下:(1)面向数据稀疏问题,着眼于更为细致的考虑用户兴趣,本文基于用户评分信息与项目属性信息的融合,将用户-项目评分矩阵转化为用户-项目属性偏好矩阵,降低了矩阵的稀疏程度。(2)面向用户兴趣漂移问题,以艾宾浩斯遗忘曲线为理论基础,本文引入不同年龄段的非线性遗忘函数,更细致地刻画用户的兴趣变化,为优化最近邻居集的相似性计算提供支撑。(3)基于用户的项目属性偏好向量,运用k-means聚类算法对用户进行分类,通过在类内寻找目标用户的最近邻,给出相应地最近邻居集获取方法,进而提出本文的推荐生成准则。在此基础上,本文从MovieLens网站ml-100k公开数据集中随机抽取100个用户对1682部电影的11249条评分数据作为实验数据基础,通过6组比较实验验证了本文方法的有效性与稳定性。总体来看,本文围绕用户兴趣更为细致的刻画,开展了协同过滤推荐方法的研究。研究成果对于应对推荐系统中的数据稀疏、用户兴趣漂移难题具有一定的理论价值,在电商网站等个性化推荐领域具有较好的应用价值。
基于某电商平台用户行为的个性化推荐
这是一篇关于用户行为,个性化推荐,k-means聚类,协同过滤推荐的论文, 主要内容为当前互联网数据规模急剧扩大,我们已坐拥海量信息,可真正找到对自己有用信息的效率变得越来越低,且目前电商平台面临的一大难题就是如何快速、准确的为用户找到合适的商品,提升用户的购物体验感。而个性化推荐服务就是应对这一难题的有力工具,它不仅能为用户带来优质的服务,而且能够为商家带来前所未有的利润。电商平台中的用户行为都是有意义的,且其蕴含着无限的价值。因此,本文对阿里平台用户行为从时间演化、行为转化、行为时间间隔和复购情况等方面进行分析,发现浏览后用户流失率高且购买转化率低,以及其他一些用户行为特征。为了能够满足不同用户的个性化需求,提升用户的购物体验感,减少用户流失提高购买转化率,为商家创造更大的价值,本文针对电商平台的个性化推荐进行了研究。本文介绍了三种常用的推荐方法,对比分析了它们的优缺点及其适用场景,发现基于内容的推荐方法比较适用于文本类推荐领域,基于关联规则的推荐方法主要被用来发现购物车之间的关联性,基于协同过滤的方法推荐的个性化程度较高,可以挖掘用户的潜在需求,而且可解释性强。针对电商平台,为了依据用户行为数据完成用户的个性化推荐,本文最终选择了基于用户的协同过滤推荐方法。但同时也发现协同过滤推荐算法存在数据稀疏性问题、冷启动问题和扩展性等问题。对此,本文将协同过滤推荐算法与k-means聚类算法相结合来进行商品推荐,并将其与传统的协同过滤推荐算法做实验对比。实验结果表明:对于电商平台,基于k-means聚类的协同过滤推荐算法推荐的准确率、召回率和F1值均优于传统的协同过滤推荐算法,且其计算复杂度也较低,在缓解数据稀疏性问题的同时也有效解决了扩展性问题,不论是在推荐性能还是推荐效率上都表现出更大的优势,这为电商平台的个性化推荐服务提供了一定的参考。
基于某电商平台用户行为的个性化推荐
这是一篇关于用户行为,个性化推荐,k-means聚类,协同过滤推荐的论文, 主要内容为当前互联网数据规模急剧扩大,我们已坐拥海量信息,可真正找到对自己有用信息的效率变得越来越低,且目前电商平台面临的一大难题就是如何快速、准确的为用户找到合适的商品,提升用户的购物体验感。而个性化推荐服务就是应对这一难题的有力工具,它不仅能为用户带来优质的服务,而且能够为商家带来前所未有的利润。电商平台中的用户行为都是有意义的,且其蕴含着无限的价值。因此,本文对阿里平台用户行为从时间演化、行为转化、行为时间间隔和复购情况等方面进行分析,发现浏览后用户流失率高且购买转化率低,以及其他一些用户行为特征。为了能够满足不同用户的个性化需求,提升用户的购物体验感,减少用户流失提高购买转化率,为商家创造更大的价值,本文针对电商平台的个性化推荐进行了研究。本文介绍了三种常用的推荐方法,对比分析了它们的优缺点及其适用场景,发现基于内容的推荐方法比较适用于文本类推荐领域,基于关联规则的推荐方法主要被用来发现购物车之间的关联性,基于协同过滤的方法推荐的个性化程度较高,可以挖掘用户的潜在需求,而且可解释性强。针对电商平台,为了依据用户行为数据完成用户的个性化推荐,本文最终选择了基于用户的协同过滤推荐方法。但同时也发现协同过滤推荐算法存在数据稀疏性问题、冷启动问题和扩展性等问题。对此,本文将协同过滤推荐算法与k-means聚类算法相结合来进行商品推荐,并将其与传统的协同过滤推荐算法做实验对比。实验结果表明:对于电商平台,基于k-means聚类的协同过滤推荐算法推荐的准确率、召回率和F1值均优于传统的协同过滤推荐算法,且其计算复杂度也较低,在缓解数据稀疏性问题的同时也有效解决了扩展性问题,不论是在推荐性能还是推荐效率上都表现出更大的优势,这为电商平台的个性化推荐服务提供了一定的参考。
基于聚类与信任关系的混合推荐算法研究
这是一篇关于k-means聚类,信任关系,用户兴趣稳定性,Slope One算法的论文, 主要内容为随着互联网的迅速发展,网络信息也随之增多,信息过载问题日益加剧,面对海量的信息,如何能从中快速发现规律并为用户提供有价值的信息成为亟待解决的问题,推荐系统应运而生。推荐算法作为推荐系统的核心,是影响用户对推荐系统满意程度的重要因素。而目前常用的协同过滤推荐算法虽具有自身优势,但仍然存在一些问题,如由于数据本身的高稀疏性特点,导致推荐算法存在效率低下、准确性低等问题。因此,本文从多角度对算法进行改进,具体的改进策略归纳为如下几个方面:首先,为了提高算法的计算效率,本文引入k-means聚类算法,在搜索近邻集之前,提前对用户进行聚类,使相似用户在同一类簇中,这样查找目标用户的近邻用户时,直接在目标用户所在的簇中查找,有效节省了查找时间。同时,考虑在传统的k-means聚类算法中,选择初始聚类中心时采取随机选取的方式不够科学,于是本文改进了初始聚类中心的选取方式,在随机选择一个初始质心之后,遵从离初始质心越远就越有概率被选为下一个质心的原则,选出剩余质心,改进了传统k-means算法的不稳定性,提升了推荐算法的整体效果。其次,为了解决推荐算法准确性低的问题,从如下方面进行优化:1)传统推荐算法在计算相似度时,由于数据稀疏致使相似度计算不精确,进而导致推荐准确率低的问题。本文依据聚类结果,利用Slope One算法对评分矩阵进行预测填充,并将其转化为多个稠密的小矩阵,以此降低数据稀疏性。2)本文引入信任关系的概念,用于计算两个没有共同评过分的用户之间的信任关系。文中探讨了用户之间的直接信任度、间接信任度以及用户本身的信誉,利用以上三种信任度构建了用户最终的信任度,作为后续计算相似度的一部分。3)考虑用户的喜好是会随时间发生迁移的,本文引入用户兴趣稳定性的概念:在计算过程中融入时间敏感因子,利用方差衡量用户兴趣的稳定性相似度;之后将信任度与用户兴趣稳定性相似度融合得到的初步相似度,并作为k-means聚类时用户间的距离,同时与通过k-menas聚类和Slope One填充后的评分矩阵相似性进行融合得到最终相似度,根据最终相似度从目标用户所在的聚类簇搜索目标用户的最近邻,最后做出评分预测并进行推荐。
基于深度矩阵分解的混合推荐算法
这是一篇关于推荐系统,深度矩阵分解,矩阵补全,低秩矩阵拟合,k-means聚类的论文, 主要内容为21世纪是互联网快速发展的时代。在这个阶段,网络平台上的数据呈现出疯狂增长的趋势,人们更容易获取丰富信息的同时,也需要利用大量时间和精力寻找自己感兴趣的信息,进而引发了“信息过载”问题。为了方便、准确地选出用户所感兴趣的信息、商品等,智能化推荐算法应运而生。传统矩阵分解采用双线性映射,破坏了原始数据的结构。因此引入深度神经网络,采用非线性映射,减少了对数据的破坏,提高了推荐算法的性能。但融入了神经网络的推荐算法仍然存在数据稀疏性高、冷启动等问题。针对这些问题,本文在深度矩阵分解的基础上进行改进,提出了基于补全的深度矩阵分解的混合推荐算法。首先,提出融合矩阵补全与深度矩阵分解的混合推荐算法。通过核函数最小化模型将原始矩阵中的未知元素进行填补;再利用深度学习模型分别构建用户和项目潜在特征向量。其次,提出结合低秩矩阵拟合与深度矩阵分解的混合推荐算法。利用低秩矩阵拟合对缺失数据进行补全,并得到两个隐特征矩阵;再将隐特征矩阵作为深度神经网络的输入,建立非线性映射。最后,提出基于k-means聚类和奇异值分解预填充的自适应深度矩阵分解算法。对用户矩阵和项目矩阵分别聚类,再使用SVD对聚类后的矩阵进行分解,得到填充后的两个矩阵;再对数据预处理,通过多层维数不同的神经网络,进行评分的预测。对上述的三种混合推荐算法在公开数据集上进行测试,结果表明:这三种混合算法不仅缓解了冷启动和数据集中高维稀疏数据的影响,而且与深度矩阵分解相比,所提算法显著地提高了推荐系统的性能。
基于内容和协同过滤的混合算法在推荐系统中的应用研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤算法,基于内容的过滤,k-means聚类,混合算法的论文, 主要内容为在电子商务为越来越多用户提供便利的同时,它的结构也越发复杂。用户拥有了更大的选择空间,然而海量信息的同时呈现,也让用户无法快速准确地寻找到自己想要的商品。推荐系统就是为解决这样的困境产生的,它能为用户个性化定制,产生用户希望看到的结果。如今,几乎所有的电子商务网站都应用了推荐系统,例如淘宝、ePay等。为了能产生更高的推荐质量,技术人员已经提出了多种推荐技术,包括基于内容的推荐,协同过滤推荐,关联挖掘推荐等。然而随着研究的深入以及用户要求的提升,推荐算法渐渐暴露了诸多缺点,例如协同过滤推荐的冷启动和数据稀疏性问题、推荐质量和实时性的平衡等。本文主要对基于内容和协同过滤算法进行研究,具体内容如下:(1)对推荐算法的发展情况及关键技术进行综述;(2)针对协同过滤算法运行时间长、推荐速度慢的缺陷,提出了将k-means聚类应用于协同过滤算法,通过离线预处理用户—项目评分矩阵对用户进行聚类,并生成虚拟用户空间,替代全部用户的集合,缩小了邻居用户的搜寻范围,可以提高在线推荐的实时性,解决了传统协同过滤算法的速度瓶颈问题;(3)在改进后协同过滤算法的基础上,提出了基于内容和改进后协同过滤的混合算法,将用户评分和项目特征相结合,建立用户特征评分矩阵,替代传统的用户—项目评分矩阵,对用户集进行k-means聚类,并进行推荐。改进后的算法不仅能解决传统协同过滤算法的数据稀疏性问题;同时针对新项目,也能根据项目特征与用户特征评分矩阵的匹配,来预测可能对新项目感兴趣的用户,并生成推送列表,有效解决“冷启动”中的新项目问题。实验证明,本文改进的算法在解决数据稀疏、冷启动和在线推荐的速度瓶颈问题方面,有显著的作用,能保证较好的推荐质量。
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