推荐7篇关于内容过滤的计算机专业论文

今天分享的是关于内容过滤的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到内容过滤等主题,本文能够帮助到你 基于过滤融合的数据预测研究 这是一篇关于推荐系统,协同过滤,内容过滤

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基于过滤融合的数据预测研究

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,内容过滤,相关系数,矩阵,稀疏系数的论文, 主要内容为本文基于过滤融合的数据预测方法是协同过滤算法和内容过滤算法的融合。本文基于过滤融合的数据预测方法利用用户历史行为信息、项目属性信息和用户自身特征信息预测用户的潜在未知行为倾向。本文研究的预测方法一定程度上解决了协同过滤算法的矩阵稀疏性问题和冷启动问题,同时也解决了内容过滤算法用户和项目交互信息不足的问题,从而在预测准确度上得到相应的提高并且在某些情况下会降低模型的复杂度。本文的主要工作如下:(1)调研了当前推荐系统的几种主流技术:K邻近算法、协同过滤算法以及内容过滤算法,并基于同一数据集对其性能和复杂度进行对比分析;(2)在上述工作的基础上,对单一算法所存在的问题进行改进,提出“融合系数”的概念并提出基于单类特征的过滤融合研究,以简化网络和提高预测准确度为目标对现有单一的算法的不足——矩阵稀疏性问题、冷启动问题和交互信息等问题做出改进,并对基于公开数据集的实验结果进行分析给出相应结论;(3)根据前述所提出的基于单类特征的过滤融合算法,我们提出了另一种衍生的基于全特征的过滤融合算法,该算法可以提供更全面的用户和项目的画像信息从而可以进一步提高预测准确性。同时,我们也基于公开的数据集进行实验验证,并分析实验数据给出相应结论。本文的目的是通过稀疏系数的定义来融合内容过滤算法和协同过滤算法,并通过构建高阶图滤波器模型来预测未知评级。同时,我们没有将所取的邻近邻居数设置为固定值,因此可以根据用户和商品的相似度来进行自适应调整。基于公开数据集的实验结果(详见第二、三、四章内容)表明,本文所提出的基于单类特征的过滤融合算法和基于全特征的过滤融合算法可以一定程度上降低推荐系统复杂度并提高预测准确度,并且对于单一的协同过滤算法的冷启动问题也给出了解决方案。

基于SGIP协议的SMS增值业务开发与研究

这是一篇关于短消息增值业务,SGIP协议,短信网关,J2EE,Hibernate,DAO模式,内容过滤,安全性的论文, 主要内容为随着移动通信市场的日益扩大和新技术手段的不断涌现,用户对移动通信的需求已从基本的语音通信逐步拓展为对移动增值业务的全面需求。短消息以其经济、便于群体通信、可储存等特点受到广泛欢迎,用户数量巨大,仍是当前增值业务的主体。 SMPP(Short Message Peer to Peer)协议是一种开放的、工业化的接口协议,为短消息中心SMSC和SMS应用系统(如WAP代理服务器、EMAIL网关或其它消息网关)之间的短消息的转换提供了灵活的数据通信接口。SMPP协议作为一个开放的消息转换协议,完成SMSC与ESME(外部短消息实体)的信息交换。 SGIP(Short Message Gateway Interface Protocol)协议是中国联合通信公司短消息网关系统接口协议,本协议所描述的短消息网关接口协议,用于完成在SMG和SP之间、SMG和SMG之间短消息的发送、接收和转发功能,以及SMG和GNS之间路由表的同步功能。 CMPP(China Mobile Peer to Peer)是中国移动通信集团公司企业规范,是在SMPP基础上为便于管理而简化、封装后的应用层协议,规定了信息资源实体短信息网关的应用层接口协议。用以建立短信息中心和SP之间的通路,业务和信息的提供由SP完成。CMPP以TCP/IP作为底层通信承载,采用基于TCP/IP的Socket编程实现。 本论文依据SGIP协议的实际应用,开发了基于J2EE平台的短信息点播类和包月定制类两大类业务,取得了一定的经济效益。同时将SGIP协议与CMPP协议进行了深入比较,业务开发过程中采用了目前流行的Hibernate技术解决数据持久层的开发,并采用过滤机制解决垃圾短信问题。最后全面分析了系统的安全性。

基于用户兴趣的个性化信息推荐系统

这是一篇关于信息过滤,协同过滤,内容过滤,蚁群算法,用户模型,用户评价的论文, 主要内容为Internet技术的发展为人们提供了方便快捷的信息获取手段。面对网络上的海量信息,人们有时往往会感到无所适从。如何为每个用户提供快捷准确,满足个人实际需要的信息,己成为众多业内人士越来越关注的问题。 基于信息过滤技术的信息推荐系统在与用户交互时,针对不同的用户采取不同的服务策略,提供不同的服务内容。在信息领域,每个用户都有自己特定的、长期的信息需求,用这些信息需求组成过滤条件,从动态的信息资源流中过滤出服务需求的内容,屏蔽掉无用的信息并进行服务。 近年来推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着系统规模的扩大,信息推荐系统也面临一系列挑战。针对这些挑战,本文进行了有益的探索和研究,研究的主要内容为如下两方面: 1).在推荐系统推荐质量研究方面,提出了一种基于项目特征评价的协同过滤算法,通过项目特征分解的方法来提高系统在评价数据稀疏情况下的系统性能,并通过用户聚类的方法来减少搜索空间,减少在线计算的复杂度。实验证明,本算法可以有效改善推荐系统的推荐精度,并在一定程度上改善系统的反映时间。 2).设计了一种基于蚁群算法的网页推荐算法,它把基于内容的信息过滤和协同过滤两者的优点结合在了一起,弥补了各自的缺陷。实验证明,如果在协作式过滤方法中融入基于内容过滤的技术,系统性能将有所提高。通过两者的结合,可以获得基于内容过滤的优点,包括能进行覆盖所有文档和用户的早期预测;同时也能获得协作式过滤的优点,即使用户评估过的文章数不断增加,系统仍能给出精确的预测。

职业技术学院网络行为管理系统的设计与实现

这是一篇关于网络行为,数据搜集,协议分析,内容过滤的论文, 主要内容为网络行为管理系统(Network Behavior Management System)是一种保障网络信息活动安全的重要技术平台。与传统的防火墙、漏洞扫描、入侵检测等安全措施相比,有效促进了用户网络行为的实时管控,突出了网页访问过滤、网络应用控制、带宽流量管理、信息内容审计、用户行为分析等亮点,因而近年来,系统不仅广泛应用在政务、金融、通信、网络等行业,还逐步延伸应用到国防、军事、航空、航天、教育、交通、建筑、医疗、卫生、制造等领域,其旁路监听模式、Libpcap数据搜集技术成为了当前国内外网络安全研究领域的技术热点。论文在四川建筑职业技术学院院级立项课题的研究背景下,采用B/S结构的架构方式和旁路监听模式的部署方式,使用C++开发语言,应用CodeLite集成开发环境、G++编译工具、GDB调试工具、MySQL数据库等开发工具完成了系统的研发,详细的研究思路、方法、过程、内容、结论及成果作如下整理总结。1.完成调研并掌握了系统及技术的国内外研究现状和发展趋势,对比分析了系统的C/S和B/S架构方式,总结说明了系统的网桥、网关、旁路监听等部署模式的工作原理和特点,对系统的主流技术进行了研究和归理。2.通过对用户网络行为、网络流量等学院网络应用现状的分析,总结提出了系统在功能与性能方面的需求;并据此对系统的总体结构、模块结构以及数据库进行了设计,对比、分析、确定了系统应用的开发工具类型。3.设计并论证了性能、安全性、稳定性等系统的技术与应用指标,制定出了系统实现的总体实施方案,并对系统实现的可行性进行了分析和说明。4.对数据处理子系统中的数据搜集、协议分析等模块,以及控制管理子系统中的系统配置、行为控制、内容过滤、流量监控、日志维护等核心模块的功能,以及数据搜集技术、协议分析技术等系统研发的关键技术进行了具体设计与实现。5.比照系统的真实应用环境,搭建了相应的测试环境,并测试、验证了系统的系统配置、行为控制、内容过滤、流量监控、日志维护、数据搜集、协议分析等核心模块的功能,以及系统的数据处理速度、服务器稳定性等主要性能指标。本论文的研究,完成了课题的研究目标,取得实际的研究成果。该系统可从整体上解决数据高速采集、协议应用准确识别、用户网络行为管理、用户身份识别和信息查询、数据异地备份等系列的技术问题,具有良好应用价值。

基于用户兴趣的个性化信息推荐系统

这是一篇关于信息过滤,协同过滤,内容过滤,蚁群算法,用户模型,用户评价的论文, 主要内容为Internet技术的发展为人们提供了方便快捷的信息获取手段。面对网络上的海量信息,人们有时往往会感到无所适从。如何为每个用户提供快捷准确,满足个人实际需要的信息,己成为众多业内人士越来越关注的问题。 基于信息过滤技术的信息推荐系统在与用户交互时,针对不同的用户采取不同的服务策略,提供不同的服务内容。在信息领域,每个用户都有自己特定的、长期的信息需求,用这些信息需求组成过滤条件,从动态的信息资源流中过滤出服务需求的内容,屏蔽掉无用的信息并进行服务。 近年来推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着系统规模的扩大,信息推荐系统也面临一系列挑战。针对这些挑战,本文进行了有益的探索和研究,研究的主要内容为如下两方面: 1).在推荐系统推荐质量研究方面,提出了一种基于项目特征评价的协同过滤算法,通过项目特征分解的方法来提高系统在评价数据稀疏情况下的系统性能,并通过用户聚类的方法来减少搜索空间,减少在线计算的复杂度。实验证明,本算法可以有效改善推荐系统的推荐精度,并在一定程度上改善系统的反映时间。 2).设计了一种基于蚁群算法的网页推荐算法,它把基于内容的信息过滤和协同过滤两者的优点结合在了一起,弥补了各自的缺陷。实验证明,如果在协作式过滤方法中融入基于内容过滤的技术,系统性能将有所提高。通过两者的结合,可以获得基于内容过滤的优点,包括能进行覆盖所有文档和用户的早期预测;同时也能获得协作式过滤的优点,即使用户评估过的文章数不断增加,系统仍能给出精确的预测。

基于SGIP协议的SMS增值业务开发与研究

这是一篇关于短消息增值业务,SGIP协议,短信网关,J2EE,Hibernate,DAO模式,内容过滤,安全性的论文, 主要内容为随着移动通信市场的日益扩大和新技术手段的不断涌现,用户对移动通信的需求已从基本的语音通信逐步拓展为对移动增值业务的全面需求。短消息以其经济、便于群体通信、可储存等特点受到广泛欢迎,用户数量巨大,仍是当前增值业务的主体。 SMPP(Short Message Peer to Peer)协议是一种开放的、工业化的接口协议,为短消息中心SMSC和SMS应用系统(如WAP代理服务器、EMAIL网关或其它消息网关)之间的短消息的转换提供了灵活的数据通信接口。SMPP协议作为一个开放的消息转换协议,完成SMSC与ESME(外部短消息实体)的信息交换。 SGIP(Short Message Gateway Interface Protocol)协议是中国联合通信公司短消息网关系统接口协议,本协议所描述的短消息网关接口协议,用于完成在SMG和SP之间、SMG和SMG之间短消息的发送、接收和转发功能,以及SMG和GNS之间路由表的同步功能。 CMPP(China Mobile Peer to Peer)是中国移动通信集团公司企业规范,是在SMPP基础上为便于管理而简化、封装后的应用层协议,规定了信息资源实体短信息网关的应用层接口协议。用以建立短信息中心和SP之间的通路,业务和信息的提供由SP完成。CMPP以TCP/IP作为底层通信承载,采用基于TCP/IP的Socket编程实现。 本论文依据SGIP协议的实际应用,开发了基于J2EE平台的短信息点播类和包月定制类两大类业务,取得了一定的经济效益。同时将SGIP协议与CMPP协议进行了深入比较,业务开发过程中采用了目前流行的Hibernate技术解决数据持久层的开发,并采用过滤机制解决垃圾短信问题。最后全面分析了系统的安全性。

智能电视设备端电影推荐系统的设计与实现

这是一篇关于智能电视,设备端推荐算法,用户建模,日志分析,内容过滤的论文, 主要内容为随着智能电视技术的迅速发展,智能电视日益普及并且用户数量不断增加。另一方面,随着智能电视的节目来源越来越多,智能电视已能从网络、PC等多种渠道获取节目内容,智能电视能够提供的信息越来越多,出现了所谓“信息过载”的现象。信息过载是指社会信息超过了个人或系统所能接受的信息量,使得用户容易迷失在大量的信息中,很难快速而方便地找到自己真正感兴趣的内容。因此,如何根据用户喜好来从大量信息中筛选出用户可能喜好的内容,是当前智能电视应用中亟待解决的问题,而针对该问题开发基于智能电视的推荐系统无疑具有广阔的应用前景。 由于目前智能电视上的推荐系统应用还比较少,本文提出了一种智能电视设备端的推荐解决方案,设计和实现了一个基于智能电视设备设备端的电影推荐系统原型。该系统基于智能电视嵌入式平台和智能电视开发板,整合了用户日志收集和推荐模块,其中日志收集模块有很多的数据收集来源,推荐算法模块中设计和实现了基于设备端的基于内容过滤的推荐算法。系统使用sqlite数据库技术和多线程技术,具有较好的实时性,并且也可用于其它设备端。经过实验数据的测试,本文所实现推荐系统具有较好的性能效果,达到了其设计目标。 本文首先简要介绍了智能电视平台的特点及其上数字内容个性化推荐的发展现状,其次分别介绍了数据存储、推荐算法、Sqlite数据库,XML等智能电视设备端推荐系统涉及的组成技术要素。之后,本文分析了推荐系统需求与功能点,介绍了系统的总体框架设计方案、各模块划分及其详细设计,接着详细描述了智能电视设备端推荐系统的实现细节。本文最后在总结现有工作的基础上,对智能电视设备端推荐系统研发的可能改进和进一步工作进行了展望。

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