基于内容推荐的视频服务平台的设计与实现
这是一篇关于SSH,MVC,B/S,基于内容推荐,基于用户的协同过滤的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,互联网技术逐渐渗入到各行各业,在线视频极大丰富了我们的生活。但由于大量的视频信息涌入,用户无法准确快速的获取自己想要的视频信息,就使得用户体验下降。所以为了解决用户痛点,本文通过混合推荐算法为用户提供个性化推荐服务。系统采用B/S模式的结构体系,基于MVC设计模式,使用SSH框架(Struts+Spring+Hibernate),系统的页面使用了 JSP技术,使用MySQL作为数据库管理系统,通过Web Service对数据进行综合利用。系统主要包括以下五个功能模块:(1)用户管理模块:主要负责对用户信息进行管理,完成登录注册、查看个人主页的功能,同时也可以展示用户播放历史、关注信息和收藏信息。(2)作品管理模块:作品管理模块主要分为两个部分,包括用户对视频的上传、编辑、删除等管理;也包括用户对播单的创建、编辑、删除的操作;同时也可以完成在播单中对视频进行添加和删除。(3)搜索模块:搜索模块主要可以对用户的历史搜索记录和系统的热门搜索词进行展示,也可以通过关键词进行模糊查询。(4)视频详情模块:用户点击某条视频可以进入视频详情页,在视频详情页可以对视频播放进行控制,也可以对视频进行关注、点赞、评论的操作。(5)视频推荐模块:通过用户的历史行为数据使用混合推荐算法对用户可能喜欢的视频进行推荐,为用户挖掘拓展兴趣偏好的同时也过滤用户不喜欢的视频。通过对不同推荐算法进行比较分析,结合基于内容推荐和基于用户协同过滤推荐的优点,对混合推荐算法进行设计和描述。对获取的数据进行数据清理,构建用户视频矩阵记录用户对于视频的行为;通过视频文本信息提取特征值构建视频信息矩阵,从而建立用户兴趣模型,过滤用户不喜欢的视频,从而完成推荐行为,提高用户体验,方便用户准确快捷找到需要的视频。
基于知识图谱RippleNet模型的推荐算法研究
这是一篇关于知识图谱,RippleNet推荐模型,子网抽取,基于用户的协同过滤的论文, 主要内容为推荐系统作为一种重要的信息过滤和个性化服务技术,被广泛地应用于各种领域。传统的推荐算法模型虽然已经被广泛地使用,但是传统推荐算法的推荐性能并不高。而知识图谱中包含丰富的实体和属性,通过分析知识图谱中实体之间关系,挖掘潜在的相关性和相似性从而实现推荐,能够很好地解决数据稀疏问题和冷启动问题。基于知识图谱的Ripple Net推荐模型在引入向量表示的同时充分利用实体连接关系,挖掘高阶语义,能够实现精准推荐。但是Ripple Net推荐模型并没有充分考虑到数据的重要性,为了能够进一步提高推荐的精准度,本文主要研究内容如下:(1)本文提出了一种通过构建最大子网来消除数据冗余并提高数据相关性的方法。首先,使用提出的子网提取算法抽取最大子网,该子网的节点和边能够很好地反映整个网络的特征。然后,将原始数据集Book-Crossing和Movie Lens-1M与提取的最大子网Book＿Max Sub Net和Movie＿Max Sub Net进行了在Ripple Net模型上的对比实验。在CTR点击率预测场景下,实验结果显示,对于Book-Crossing数据集,AUC值从72.2%提升至72.7%;对于Movie Lens-1M数据集,AUC值从91.3%提升至91.9%。实验证明,通过提取最大子网可以提高推荐的准确性。(2)本文提出了一种混合推荐模型(HRCF),该模型将Ripple Net模型与基于用户的协同过滤算法的推荐结果进行融合。具体地说,该模型通过对两个推荐模型结果进行加权融合,从而提高推荐模型的效果。最终在点击率(CTR)预测的场景下,使用Book-Crossing数据集作为实验数据,HRCF模型与Ripple Net模型进行了比较,结果显示AUC值从72.2%提升至73.1%。同时,在Movie Lens-1M数据集上,AUC值也从91.3%提升至92.1%。(3)最后,本文基于两种改进的推荐模型设计并搭建了电影推荐系统。首先对系统的总体结构进行设计,然后将系统各个功能模块进行实现。通过具体的应用,从而证明上述方法的有效性。
基于用户的协同过滤算法在图书推荐系统中的应用研究
这是一篇关于推荐系统,图书推荐,基于用户的协同过滤,用户公共评分项的论文, 主要内容为随着图书资源的不断丰富与现代信息技术的飞速发展,“信息超载”的矛盾日益恶化,引起众多研究者的密切关注。目前在学界解决这种问题的常见有效途径有两条:搜索技术和个性化推荐技术。个性化推荐技术也称推荐系统,相比于搜索引擎,不依赖于用户主动键入搜索内容,不借助于用户提供明确的关键词导向,通过收集用户的历史行为习惯数据或标注信息,为用户建立兴趣模型,预测用户对某一图书是否喜欢以及喜好程度的高低,再主动给用户推荐其最有可能喜爱或者感兴趣的信息。在实践中,基于用户的协同过滤算法以其独特的优势在推荐系统中得到大量的应用,但仍存在一些关键问题亟待解决,如数据稀疏,冷启动,数据缺失,推荐准确性和多样性,推荐效率的问题等等。面对传统的基于用户的协同过滤推荐系统的不足,本文研究了传统的基于用户的协同过滤算法的相关技术,并在此基础上提出了一些改进算法。在对优化的用户-图书评分矩阵计算用户相似度时,考虑到两个用户的公共评级项目数量对评分次数对结果的影响,将两个用户共同项目相似度添加为阈值,用户评级的数量也包括在计算过程中,并且转换用户对图书的评分的次数是用户评定该属性的次数。公共评级项目的数量越大,评分次数越多,即使评分大小并不相同,也可以大致认为两个用户的兴趣偏好是接近的。本文采用BX-CSV-Dump数据集设计的实验和进行的多重交叉验证就是在得到了传统的基于用户协同过滤推荐算方法和经过改进后的基于用户的协同过滤算法在准确性方面和平均绝对误差方面的表现数据并分别用图和表格表示出来,以验证基于用户的协同过滤算算法在改进后是否可以在一定程度上提高推荐系统的准确性。
基于内容推荐的视频服务平台的设计与实现
这是一篇关于SSH,MVC,B/S,基于内容推荐,基于用户的协同过滤的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,互联网技术逐渐渗入到各行各业,在线视频极大丰富了我们的生活。但由于大量的视频信息涌入,用户无法准确快速的获取自己想要的视频信息,就使得用户体验下降。所以为了解决用户痛点,本文通过混合推荐算法为用户提供个性化推荐服务。系统采用B/S模式的结构体系,基于MVC设计模式,使用SSH框架(Struts+Spring+Hibernate),系统的页面使用了 JSP技术,使用MySQL作为数据库管理系统,通过Web Service对数据进行综合利用。系统主要包括以下五个功能模块:(1)用户管理模块:主要负责对用户信息进行管理,完成登录注册、查看个人主页的功能,同时也可以展示用户播放历史、关注信息和收藏信息。(2)作品管理模块:作品管理模块主要分为两个部分,包括用户对视频的上传、编辑、删除等管理;也包括用户对播单的创建、编辑、删除的操作;同时也可以完成在播单中对视频进行添加和删除。(3)搜索模块:搜索模块主要可以对用户的历史搜索记录和系统的热门搜索词进行展示,也可以通过关键词进行模糊查询。(4)视频详情模块:用户点击某条视频可以进入视频详情页,在视频详情页可以对视频播放进行控制,也可以对视频进行关注、点赞、评论的操作。(5)视频推荐模块:通过用户的历史行为数据使用混合推荐算法对用户可能喜欢的视频进行推荐,为用户挖掘拓展兴趣偏好的同时也过滤用户不喜欢的视频。通过对不同推荐算法进行比较分析,结合基于内容推荐和基于用户协同过滤推荐的优点,对混合推荐算法进行设计和描述。对获取的数据进行数据清理,构建用户视频矩阵记录用户对于视频的行为;通过视频文本信息提取特征值构建视频信息矩阵,从而建立用户兴趣模型,过滤用户不喜欢的视频,从而完成推荐行为,提高用户体验,方便用户准确快捷找到需要的视频。
基于UserCF改进型算法的图书推荐系统的设计与实现
这是一篇关于图书借阅系统,推荐算法,相似度,基于用户的协同过滤,推荐系统服务器的论文, 主要内容为随着第三次工业革命的深化,全球已经处在信息技术高速发展的时期,在信息时代的笼罩下,社会随处可见信息时代的成果,社会正在向数字化,信息化方面发展。在学校图书馆中用户很难从海量的图书数据中寻找到自己想要找的书籍信息,图书馆正面临着一种“图书馆有用户需要的图书但是用户却无法快速的找到的情况”。为了更好的帮助这些有需求的用户寻找到自己想要找到的图书资源,于是个性化推荐系统成为了高校图书馆的重要研究领域。本文研究的主要内容包括:(1)图书推荐系统架构设计。图书推荐系统架构包括推荐系统的输入、输出、推荐方法三部分组成。系统框架采用MVC架构并结合了Hibernate框架和structs框架。(2)图书推荐系统详细设计。系统实现功能包括系统管理模块(用户管理、图书管理、图书统计查询)、订单处理模块、个性化推荐模块(离线与在线推荐模块)等功能模块。(3)应用UserCF算法实现图书推荐,首先计算图书馆各类用户之间的相似度数据,然后对用户相似度做排序,寻找最近邻从而得到最形似用户数据,最后根据和每个用户最相近的借书信息实现图书个性化推荐。通过UserCF算法建立用户模型寻找最近邻居来实现图书推荐。经过对图书管理系统用户的测试和调查,本系统基本可以满足用户的所需要的推荐的功能,并达到了良好的效果。
基于图数据库的个性化推荐系统研究与设计
这是一篇关于图数据库,基于用户的协同过滤,热门评估函数,时间衰减公式,推荐系统的论文, 主要内容为互联网的高速发展过程中,信息过载(Over Loading)现象在生产生活中的弊端日益凸显。个性化推荐技术在这个大背景下应运而生。近年来,图数据库、图模型等依托图数据结构的相关技术与算法如火如荼的发展,为推荐系统领域提供了新的解决思路。基于图数据库,在推荐系统技术和算法上发挥图数据结构的优势。为了解决个性化推荐中协同过滤推荐算法所遇到的一些问题。本文首先对个性化推荐系统进行了全面的论述,同时阐述了当下个性化推荐系统的研究成果以及主流算法;然后基于图数据库,构建用户、项目二部图网络,提出了一种改进的基于用户的协同过滤推荐算法,通过降低热门项目在计算相似度的“干扰”,结合图数据结构中的度数以及边的评分关系等引入了热门评估函数以及时间衰减公式,旨在消除热门项目对相似用户造成的误差。使得用户之间的相似度更具有参考性。最后在MovieLens标准数据集中做仿真对比试验。实验结果显示,通过改进相似度的计算方法,可以有效地提高推荐系统的召回率与准确率等。
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