基于个性化内容推荐的互联网+党建平台系统研究与实现
这是一篇关于互联网+党建,协同过滤算法,个性化内容推荐的论文, 主要内容为随着现在网络技术的发展,人们的日常生活和现代科学技术密切关联起来,人们已经无法离开现代科学技术,在基层党组织的建设和管理方面,使用现代科学技术不仅可以提高治理能力和工作效率,而且可以促进自身的发展。现在已经从资讯贫瘠的时代变为信息爆炸的时代,每天人们获取信息的渠道多种多样,大量的信息让人们无从下手。在党建学习方面,同样有着海量的资料、视频和新闻等,因此通过组合型推荐算法为用户提供想要的学习资料和新闻资讯是十分必要和有意义的。每个用户每天在网站上都会产生大量的操作日志,互联网+党建平台系统合理的分析这些数据,挖掘用户和内容之间的潜在关系,为用户量身定制学习内容,提高了用户的学习效率,同时通过在系统中运用爬虫技术,加快了网站内容的更新速度,减轻了系统维护人员的负担,降低了网站的运营成本。互联网+党建平台系统根据高校基层党建的相关情况,通过运用组合型推荐算法,采用spring MVC、hibernate、spring等框架来设计和实现。系统的后台主要以Java为主要开发语言,JSP页面主要以HTML和Java Script为主要开发语言,数据库使用的是My SQL数据库,版本号为5.7.24。基于个性化内容推荐的互联网+党建平台系统主要功能如下:个性化内容推荐、内容采集爬虫、党讯管理和党务管理。其中党讯管理包括内容管理、栏目管理和维护三个主要模块,党务管理包括入党积极分子管理、党员个人信息管理、入党志愿书管理、党费管理和思想汇报管理等。互联网+党建平台系统结合了基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,为登录互联网+党建平台系统的用户进行个性化内容推荐,在一定程度上解决了信息爆炸的问题,提高了用户的学习效率,也提高了系统的实用性,同时也为后面党建平台系统和推荐引擎相结合提供了比较有价值的参考。
基于个性化内容推荐的互联网+党建平台系统研究与实现
这是一篇关于互联网+党建,协同过滤算法,个性化内容推荐的论文, 主要内容为随着现在网络技术的发展,人们的日常生活和现代科学技术密切关联起来,人们已经无法离开现代科学技术,在基层党组织的建设和管理方面,使用现代科学技术不仅可以提高治理能力和工作效率,而且可以促进自身的发展。现在已经从资讯贫瘠的时代变为信息爆炸的时代,每天人们获取信息的渠道多种多样,大量的信息让人们无从下手。在党建学习方面,同样有着海量的资料、视频和新闻等,因此通过组合型推荐算法为用户提供想要的学习资料和新闻资讯是十分必要和有意义的。每个用户每天在网站上都会产生大量的操作日志,互联网+党建平台系统合理的分析这些数据,挖掘用户和内容之间的潜在关系,为用户量身定制学习内容,提高了用户的学习效率,同时通过在系统中运用爬虫技术,加快了网站内容的更新速度,减轻了系统维护人员的负担,降低了网站的运营成本。互联网+党建平台系统根据高校基层党建的相关情况,通过运用组合型推荐算法,采用spring MVC、hibernate、spring等框架来设计和实现。系统的后台主要以Java为主要开发语言,JSP页面主要以HTML和Java Script为主要开发语言,数据库使用的是My SQL数据库,版本号为5.7.24。基于个性化内容推荐的互联网+党建平台系统主要功能如下:个性化内容推荐、内容采集爬虫、党讯管理和党务管理。其中党讯管理包括内容管理、栏目管理和维护三个主要模块,党务管理包括入党积极分子管理、党员个人信息管理、入党志愿书管理、党费管理和思想汇报管理等。互联网+党建平台系统结合了基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,为登录互联网+党建平台系统的用户进行个性化内容推荐,在一定程度上解决了信息爆炸的问题,提高了用户的学习效率,也提高了系统的实用性,同时也为后面党建平台系统和推荐引擎相结合提供了比较有价值的参考。
基于“用户画像”的游戏直播用户个性化内容推荐研究
这是一篇关于大数据,用户画像,深度学习,个性化内容推荐的论文, 主要内容为如何从海量的数据中,提取有价值的信息,找出用户真正需要的信息已经变得越来越重要。在游戏直播行业,各头部直播公司也愈发重视对用户数据的收集,此类用户数据背后隐藏着大量有价值的信息。通过对此类数据的分析,可以深入了解用户的行为模式以及喜好,从而可以提高直播内容及服务的质量,进而增加企业的营收。用户画像技术是基于大数据的一个分析工具,通过对海量数据的挖掘,找到用户特征,再利用这些特征来构建用户画像,得出每个用户的“数字化形象”。这样就能针对每个用户推荐个性化内容,给每个用户推荐其可能兴趣的内容,提高用户使用产品的满意度。为此,本文开展了基于“用户画像”的游戏直播用户个性化内容推荐研究。首先,利用文献分析法,从理论研究到构建技术、应用现状这几个方面梳理了用户画像研究的知识体系以及游戏直播的研究现状,并且阐述了用户画像与个性化内容推荐的关系。然后在数据预处理阶段,建立数据仓库,并利用数据挖掘技术处理游戏直播用户数据生成用户特征标签。接下来,提出并设计了个性化内容推荐系统。而后,基于个性化内容推荐系统框架及算法设计,进行了用户画像的搭建,并对部分用户画像进行了展示和分析,在利用用户特征标签生成用户画像阶段笔者使用Embedding技术解决特征稀疏的问题,并且利用多桶局部敏感哈希算法快速、准确的搜索到Embedding的最近邻,改进推荐算法。最后,在个性化内容推荐阶段,笔者研究、对比了GBDT模型、LR模型、FM模型、Deep FM模型等深度学习算法模型的推荐效果。针对每个算法模型相应的优点和缺点,笔者尝试把Deep FM与LR模型融合推荐,发现这种推荐模型可以取得更加精准的推荐结果,并且在国内某头部游戏直播公司海外M项目中线上验证了推荐结果的准确性。本文的主要结论是,用户画像技术可以很好的应用于游戏直播领域,并且M项目中应用了Deep FM与LR模型融合推荐的游戏直播内容更受用户喜爱。相较于传统不采用推荐算法的游戏直播内容,用户的点击率以及停留时长都有明显的提升。
基于个性化内容推荐的互联网+党建平台系统研究与实现
这是一篇关于互联网+党建,协同过滤算法,个性化内容推荐的论文, 主要内容为随着现在网络技术的发展,人们的日常生活和现代科学技术密切关联起来,人们已经无法离开现代科学技术,在基层党组织的建设和管理方面,使用现代科学技术不仅可以提高治理能力和工作效率,而且可以促进自身的发展。现在已经从资讯贫瘠的时代变为信息爆炸的时代,每天人们获取信息的渠道多种多样,大量的信息让人们无从下手。在党建学习方面,同样有着海量的资料、视频和新闻等,因此通过组合型推荐算法为用户提供想要的学习资料和新闻资讯是十分必要和有意义的。每个用户每天在网站上都会产生大量的操作日志,互联网+党建平台系统合理的分析这些数据,挖掘用户和内容之间的潜在关系,为用户量身定制学习内容,提高了用户的学习效率,同时通过在系统中运用爬虫技术,加快了网站内容的更新速度,减轻了系统维护人员的负担,降低了网站的运营成本。互联网+党建平台系统根据高校基层党建的相关情况,通过运用组合型推荐算法,采用spring MVC、hibernate、spring等框架来设计和实现。系统的后台主要以Java为主要开发语言,JSP页面主要以HTML和Java Script为主要开发语言,数据库使用的是My SQL数据库,版本号为5.7.24。基于个性化内容推荐的互联网+党建平台系统主要功能如下:个性化内容推荐、内容采集爬虫、党讯管理和党务管理。其中党讯管理包括内容管理、栏目管理和维护三个主要模块,党务管理包括入党积极分子管理、党员个人信息管理、入党志愿书管理、党费管理和思想汇报管理等。互联网+党建平台系统结合了基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,为登录互联网+党建平台系统的用户进行个性化内容推荐,在一定程度上解决了信息爆炸的问题,提高了用户的学习效率,也提高了系统的实用性,同时也为后面党建平台系统和推荐引擎相结合提供了比较有价值的参考。
基于“用户画像”的游戏直播用户个性化内容推荐研究
这是一篇关于大数据,用户画像,深度学习,个性化内容推荐的论文, 主要内容为如何从海量的数据中,提取有价值的信息,找出用户真正需要的信息已经变得越来越重要。在游戏直播行业,各头部直播公司也愈发重视对用户数据的收集,此类用户数据背后隐藏着大量有价值的信息。通过对此类数据的分析,可以深入了解用户的行为模式以及喜好,从而可以提高直播内容及服务的质量,进而增加企业的营收。用户画像技术是基于大数据的一个分析工具,通过对海量数据的挖掘,找到用户特征,再利用这些特征来构建用户画像,得出每个用户的“数字化形象”。这样就能针对每个用户推荐个性化内容,给每个用户推荐其可能兴趣的内容,提高用户使用产品的满意度。为此,本文开展了基于“用户画像”的游戏直播用户个性化内容推荐研究。首先,利用文献分析法,从理论研究到构建技术、应用现状这几个方面梳理了用户画像研究的知识体系以及游戏直播的研究现状,并且阐述了用户画像与个性化内容推荐的关系。然后在数据预处理阶段,建立数据仓库,并利用数据挖掘技术处理游戏直播用户数据生成用户特征标签。接下来,提出并设计了个性化内容推荐系统。而后,基于个性化内容推荐系统框架及算法设计,进行了用户画像的搭建,并对部分用户画像进行了展示和分析,在利用用户特征标签生成用户画像阶段笔者使用Embedding技术解决特征稀疏的问题,并且利用多桶局部敏感哈希算法快速、准确的搜索到Embedding的最近邻,改进推荐算法。最后,在个性化内容推荐阶段,笔者研究、对比了GBDT模型、LR模型、FM模型、Deep FM模型等深度学习算法模型的推荐效果。针对每个算法模型相应的优点和缺点,笔者尝试把Deep FM与LR模型融合推荐,发现这种推荐模型可以取得更加精准的推荐结果,并且在国内某头部游戏直播公司海外M项目中线上验证了推荐结果的准确性。本文的主要结论是,用户画像技术可以很好的应用于游戏直播领域,并且M项目中应用了Deep FM与LR模型融合推荐的游戏直播内容更受用户喜爱。相较于传统不采用推荐算法的游戏直播内容,用户的点击率以及停留时长都有明显的提升。
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