给大家分享6篇关于惩罚因子的计算机专业论文

今天分享的是关于惩罚因子的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到惩罚因子等主题,本文能够帮助到你

基于混合推荐的个性化图书推荐系统的设计与实现

这是一篇关于图书推荐系统,混合推荐,惩罚因子,冷启动的论文, 主要内容为随着科学技术的快速发展,网络中的信息数量呈飞速增长的趋势,出现信息过载的现象。所以,人们很难从众多的信息中及时高效地找到自己所需的、感兴趣的信息。为了解决这个难题,个性化推荐系统出现在大众视野,并且广泛运用在多个领域。同样在图书领域,面对数量庞大、种类繁多的图书资源,读者用户从中挑选符合自己需求的图书也比较困难。所以引入推荐系统来帮助用户挑选出合适需求的图书资源,提高用户的阅读体验。但是传统且单一的推荐算法会出现冷启动问题,导致推荐效果不佳。除此之外,平台上热门的物品会影响到推荐结果,导致最后呈现的推荐物品不太符合用户的个性化需求。本课题旨在为用户提供更精准的个性化图书推荐服务,设计并实现基于混合推荐的个性化图书推荐系统,并优化了其中的协同过滤算法。主要的研究内容如下:基于协同过滤的用户相似度改进。传统的协同过滤算法在给用户推荐时,有一些热门图书会影响用户、图书之间的相似度计算,这样结果就会受其干扰,不利于系统的推荐效果。本课题决定采用融入惩罚因子降低热门图书对相似度计算带来的影响,优化余弦相似度计算方式,提高推荐的精准度。实现混合推荐算法。传统的单一的推荐算法存在着一定的缺陷,应用在图书推荐系统中可能会出现冷启动、推荐效果不佳等问题。所以本课题采用混合推荐的策略来实现个性化图书推荐系统,将协同过滤算法与基于内容的算法结合,让其两种算法优劣互补,将各自算法的优势充分发挥,解决了传统推荐系统冷启动等问题,使得系统的推荐结果更加准确一些。图书推荐系统的设计与实现。本系统采用Python编程语言在Pycharm平台进行开发。采用前后端分离的方式,前端设计采用Vue框架,后端使用Django框架实现系统的开发。本课题致力于满足用户个性化的需要,以更好的系统页面推荐图书给用户。

面向协同过滤推荐系统的托攻击检测方法研究

这是一篇关于协同过滤推荐系统,双角度融合,梯度提升,惩罚因子,恶意攻击检测的论文, 主要内容为现代社会与数字技术的深度融合,为海量信息的互联互通提供了强大动力源泉,但也使普通个体陷于信息过载困境。在此背景下,协同过滤推荐系统由于可以有效缓解信息过载,并大幅降低平台与个体间的交易成本,为商业模式的创新发展提供了坚实支撑。遗憾的是,恶意托攻击者为了最大化地获取非法利益,会利用协同过滤推荐系统的漏洞发起有组织的恶意攻击,其严威胁了商业领域的网络安全。如果不及时对上述攻击行为进行检测识别,交易双方的合法利益都将受到巨大损害。为了有效打击震慑恶意攻击用户,维护推荐系统输出结果的准确稳定,本文针对恶意攻击检测方法开展研究,主要内容如下:1、针对现存部分攻击检测方法中评分值切入角度相对单一、分类器受限的局限性,本文提出一种基于梯度提升决策树的双角度攻击检测方法(GIT-SAD)。该方法框架以融合构建双角度为基本思想,首先以用户评分动作流程为切入开展研究,进而通过评分布尔矩阵与时间窗口融合构建双角度,并提出TPUS-DB算法;其次基于梯度提升决策树提出BCC-G算法,以完成基分类器集的生成整合;最后在攻击检测阶段,利用该方法框架对恶意攻击者进行检测识别。2、针对现存部分攻击检测方法中对目标项目的关注不足、检测能力受限的局限性,本文提出一种融合惩罚因子和支持向量机的攻击检测方法(STP-SAD)。该方法首先从目标项目关注度出发,对正反用户在选择目标项目时的行为流程开展研究;其次通过关注因子构建综合指数,进而提出对应的惩罚因子集合;最后在恶意攻击检测阶段,引入支持向量机的数学原理并与惩罚因子进行融合,利用提出的STP-SAD方法框架完成对恶意攻击者的检测识别。3、针对上述提出的两种检测方法框架,本文分别在对应部分进行多组实验及结果分析。首先在自身性能实验部分,通过不断增加攻击强度并控制相关参数,从不同侧面对方法框架的检测性能开展有效性分析;其次在对比实验中,将综合性能指标作为评价标准,选择多种基准算法并配以不同比例的攻击参数。实验结果证明本文所提出的方法框架能够有效地对恶意攻击进行检测识别。

基于购物特征分类的混合推荐算法研究

这是一篇关于相似度,惩罚因子,推荐系统,协同过滤,推荐算法,评分矩阵的论文, 主要内容为随着5G时代革新浪潮的到来,互联网经济的产业化、规模化已经迎来崭新的篇章。5G技术将为消费互联网时代的蓬勃与发展给予更强的技术支撑、更全的消费领域以及更快的用户体验。也因此,在消费互联网时代,人们的生活受到了极大地影响以及发生了极大地变化。人们将消费习惯的重心不断地转移到电商平台。现实生活中,人们的生活与网络越来越息息相关,越来越紧密联系,越来越密不可分,从而越来越离不开网络。网上购物不仅能极大地便利人们的生活,丰富人们的娱乐方式,带来有快感的消费体验,尤其在疫情期间更是功不可没,而且也是重要的经济增长模式之一。与此同时,各大电子商务平台的网站上每天不断更新和存储着日均PB级的用户网上行为等交互式记录,这些交易记录等数据隐藏着巨大的商业价值。对这些有价值的信息加以科学研究和利用,将有效改善用户的购物迷航和提高电商的服务质量。其中,推荐系统的应用最为普遍。本文对用户历史行为重点挖掘,对表述购物意愿力特征的数据加以分类提取,针对特征自身特点以特定的算法取得预测评分,提出增强评分矩阵协同过滤推荐算法(EPR＿IBCF),在用户具有比较强烈的购物意愿前提下,对目标客户进行准确推荐其感兴趣的商品,从而使用户减少购物迷茫的同时能够增强更好的购物体验感。主要的研究工作如下:本文首先通过基于项目的协同过滤推荐算法(IBCF)建立有潜在兴趣商品间的用户相似度矩阵,得到基础型矩阵(BRM)的预测评分;其次以受限玻尔兹曼机深度挖掘有意向购买特征以及以惩罚因子作为增强型矩阵ERM的评价权重,对特征加以分类并加权表征用户购买意愿力的商品画像,取得ERM的预测评分。最后,将BRM和ERM混合加权以得到最终评分,再以TOP-N结果向购买意愿较强的目标用户推荐排名靠前的商品,有效解决了用户感兴趣商品排名靠后,且购买次数很少或不被购买的局面。以此来达到目标用户更准,购买意愿力较强的推荐宗旨。实验结果表明:与传统的商品协同过滤IBCF推荐算法对比,EPR＿IBCF算法的推荐准确率提升2.68%,召回率提升4.61%,综合值F1提升3.39%。

基于协同过滤的影视推荐系统设计与实现

这是一篇关于协同过滤,基于邻域推荐,惩罚因子,影视推荐的论文, 主要内容为在当今社会,人们的生活水平在不断提高,又处在信息发展迅速的时代,人们生活中的很多行为习惯都被数据化。在这个信息超负荷的时代,大家在面对海量的信息时,肯定是希望花费少量的时间寻找到自己需要的信息。推荐系统作为网络时代的一种信息查询工具,在上世纪90年代作为一个独立的概念被提出后,其发展速度得到了很大的提高。个性化推荐算法技术在众多领域中都有广泛的应用,比如音乐媒体网站、网文阅读、交友社交网站等,目前在大多数电影网站中,并没有抓住观影者的兴趣爱好进而有针对性的进行个性化推荐,仅局限于根据当前所观看的电影类型来推荐几部相似的电影。用户在多次挑选电影无果后,往往会选择关闭该网站,选择其他途径获取自己喜欢的电影。针对以上现有视频网站存在的问题,本文提出基于协同过滤的影视推荐系统,使用的Django框架可以智能得保证项目数据和网站的安全性,另外为了可以提高电影推荐时的准确率,以及观影者对网站的忠诚度,将两种协同过滤算法优化后用于本系统的相似推荐。本系统的主要工作和研究内容如下:(1)选取Movie Lens数据集作为本推荐系统的基础,通过Python对数据集中的ratings.dat、movies.dat、users.dat文件进行预处理、数据分类聚类和重组筛选,将其转换为可以理解的格式和符合挖掘的格式。(2)采用二分-k Means算法获取相似用户,该算法是基于k均值聚类算法优化后的分类聚类算法。通过迭代调用k Means(k=2),多次将簇类划分,最终获得k个用户为止,从而既避免算法陷入局部最优状态,也提升了算法的速度。(3)采取改进后的基于User CF和基于Item CF的协同过滤算法相结合,优化相似度计算方式,通过使用惩罚项来惩罚两个用户兴趣列表交集中的热门物品,从而获取相似度更准确的k位相似用户。(4)基于本系统进行设计测试实验,准备实验的环境,包括如何获取测试数据和训练数据,通过训练数据得到观影者的喜好记录的相似度矩阵以及电影的相似度矩阵,选取k位近邻的相似用户来计算该用户的兴趣分值,最后根据User CF算法和Item CF算法在不同电影推荐数下的准确率进行对比分析。基于以上的技术研究,本文经过需求分析设计,实现了基于改进后的协同过滤的影视推荐系统,另外,通过对本系统改进后推荐算法的评估和系统测试,测试的试验结果和功能需求均符合预期效果。

基于协同过滤的个性化推荐算法

这是一篇关于个性化推荐,惩罚因子,K-Means聚类算法,加权融合的论文, 主要内容为在如今网络信息技术高速发展的时代,网络中的信息数量呈现飞速增长的模式,急剧增长的数据信息严重影响了人们的判断,导致无法及时且高效地获取用户想要了解的信息内容,基于这种时代背景,个性化推荐系统就顺应时代的潮流,被研发出来。据研究可知,协同过滤算法在当前的推荐系统中是被应用最多的一种算法。本文着重研究了基于协同过滤的个性化推荐算法,并对此进行改进,使得该算法能够更加有效地满足用户的需求。首先介绍了在推荐系统中应用较广的相关推荐技术以及推荐算法,对于推荐算法中出现的优缺点进行了着重介绍,并对算法中存在的不足方面进行改进。最后通过实验验证,得出改进后的算法可以有效提高推荐系统的推荐质量。本文的研究内容主要由以下几部分组成:1.通过研究传统的基于用户的协同过滤算法时,发现在计算用户相似度时并没有考虑到推荐系统中存在的热门对象会对用户相似度的计算造成一定的影响,为了削弱热门对象带来的影响,本文在计算用户相似度时加入了可以抑制热门对象的惩罚因子,从而提高推荐结果的准确性;2.推荐系统的另一个缺点是数据的稀疏性问题。为了能够很好地进行个性化推荐,用户-项目的评分数据对于计算用户相似度来说至关重要。但现实中可用的评分数据少之又少,为了能够解决数据稀疏性问题,本文提出可以使用改进的K-Means聚类算法来对用户-项目评分矩阵进行填充。研究了传统的K-Means聚类算法后,发现该算法如果选择不同的初始聚类中心,就会产生不同的聚类结果,准确程度也会有很大的不同。为了处理因随机选择初始聚类中心而造成的聚类结果不准确的问题,本课题提出使用融合Kruskal算法的K-Means聚类算法进行改进,使其能够分别对项目或者用户进行有效聚类,解决数据稀疏性问题;3.单一的推荐算法中存在着一定的缺陷,为了提高用户最在意的推荐质量,本文提出了一种可以解决该问题的新算法,即混合推荐算法。该混合算法可以使内容过滤算法和协同过滤算法的优势得到充分的体现,为此,将协同过滤推荐算法与内容过滤的推荐算法进行有效地加权融合,最后通过调整加权系数得到最终的推荐结果,提高推荐准确率。