基于用户评论数据的离线推荐算法研究与实现
这是一篇关于离线推荐,评论数据,协同过滤,排序算法,注意力机制的论文, 主要内容为互联网与信息技术的高速发展,使得现在社会已进入信息过载的时代,人们在进行信息获取时越来越困难,需要付出的代价越来越高。为了解决数字信息过载的问题,推荐系统应运而生。推荐系统能够根据用户喜好主动筛选出用户可能感兴趣的信息并推荐给用户,降低了用户获取信息的难度,且能够有效提高企业的效益,因此对推荐系统的研究具有重要意义。为了能够实现推荐效果的提升,需要对系统中的推荐算法进行优化,特别是能够奠定推荐效果的离线推荐。本文拟基于用户评论数据,探讨离线推荐算法的优化问题。本文的主要工作内容如下:(1)针对离线推荐中召回阶段,提出一种基于内容感知的协同过滤召回模型。该模型采用Autoencoder作为基本框架,通过进行用户评论数据中评分数据矩阵的重建实现了物品召回候选集的筛选。模型在进行评分重建时,首先将物品评分经过Encoder获取物品的抽象表示,接着与用户评论文本描述的序列和非序列信息进行融合,再将其与相邻物品集的特征表示通过Decoder获取重建的评分数据,最后利用Amazon公开数据集与酒店数据集进行对比实验,验证了该模型的有效性。(2)针对离线推荐中排序阶段,提出一种基于Deep FM优化的排序模型。该模型将对物品排序问题转化为CTR(Click-Through-Rate)预测问题。其将能够同时进行高阶与低阶特征组合的Deep FM作为基线模型,并引入多头注意力机制和用户喜好特征表示,以有效地表示用户和体现用户兴趣的多样性。在Amazon和Movie Lens公开数据集上进行了对比实验,验证了该排序模型的有效性。(3)实现了基于酒店数据的推荐服务。将所提出模型进行整合,再通过使用Flask框架实现了模型的RESTful API服务,并以酒店数据集作为系统数据给出了酒店推荐服务的可视化展示。
基于微服务与推荐算法的云课堂平台设计和实现
这是一篇关于云课堂平台,Spring Colud微服务,离线推荐,实时推荐的论文, 主要内容为21世纪以来,互联网的迅猛发展推动了各行各业的进步。在教育行业,传统的线下教育已经很难满足人们的需要。城乡教育资源的不平衡不充分发展,导致城乡教育差距越拉越大。虽然市面上也有许多在线学习平台,但是质量参差不齐,比如学习资源繁杂,让用户无所适从;学习方式单一化,有的平台仅仅只能点播视频无法为用户量身打造、推荐出用户感兴趣的课程,用户体验性较差;平台所使用的技术架构为传统的单体架构,在复杂的用户场景下,扩展性较差,服务也会经常因为访问人数多而崩溃。为了解决以上问题,云课堂平台在设计之初就对在线学习平台的国内外现状进行了深入了解和分析,随后从学习用户和管理员两个维度分别对其需求进行调研和分析,设计出一款基于微服务和推荐算法的学习平台。在实现平台的过程中,本文采用的是前后端分离的方式进行设计,平台的UI部分采用的是Element UI和基于MVVM模式的Vue.js框架,服务端基于Spring Cloud微服务架构,利用其一站式的组件来实现微服务的注册和发现、服务之间的远程调用和负载均衡,从而提高平台的扩展性和可维护性,在此基础上,平台还引入了离线和实时推荐算法为用户推荐出其感兴趣的课程。最后,本文按照标准的软件开发流程来完成云课堂平台的设计与实现。本文的主要研究方法和创新点在于:1.利用UML建模语言分析出各个功能模块的用例图和时序图。然后利用Spring Cloud微服务的各大组件将各个功能模块拆分成细粒度微服务,实现模块与模块之间的高内聚、低耦合。2.在完成核心功能的基础上引入了离线推荐算法和实时推荐算法为用户提供个性化的推荐服务。3.对实现的云课堂平台进行了严格的功能测试、安全测试和性能测试,保障了系统的运行的流畅稳定、安全可靠的运行要求。
基于用户评论数据的离线推荐算法研究与实现
这是一篇关于离线推荐,评论数据,协同过滤,排序算法,注意力机制的论文, 主要内容为互联网与信息技术的高速发展,使得现在社会已进入信息过载的时代,人们在进行信息获取时越来越困难,需要付出的代价越来越高。为了解决数字信息过载的问题,推荐系统应运而生。推荐系统能够根据用户喜好主动筛选出用户可能感兴趣的信息并推荐给用户,降低了用户获取信息的难度,且能够有效提高企业的效益,因此对推荐系统的研究具有重要意义。为了能够实现推荐效果的提升,需要对系统中的推荐算法进行优化,特别是能够奠定推荐效果的离线推荐。本文拟基于用户评论数据,探讨离线推荐算法的优化问题。本文的主要工作内容如下:(1)针对离线推荐中召回阶段,提出一种基于内容感知的协同过滤召回模型。该模型采用Autoencoder作为基本框架,通过进行用户评论数据中评分数据矩阵的重建实现了物品召回候选集的筛选。模型在进行评分重建时,首先将物品评分经过Encoder获取物品的抽象表示,接着与用户评论文本描述的序列和非序列信息进行融合,再将其与相邻物品集的特征表示通过Decoder获取重建的评分数据,最后利用Amazon公开数据集与酒店数据集进行对比实验,验证了该模型的有效性。(2)针对离线推荐中排序阶段,提出一种基于Deep FM优化的排序模型。该模型将对物品排序问题转化为CTR(Click-Through-Rate)预测问题。其将能够同时进行高阶与低阶特征组合的Deep FM作为基线模型,并引入多头注意力机制和用户喜好特征表示,以有效地表示用户和体现用户兴趣的多样性。在Amazon和Movie Lens公开数据集上进行了对比实验,验证了该排序模型的有效性。(3)实现了基于酒店数据的推荐服务。将所提出模型进行整合,再通过使用Flask框架实现了模型的RESTful API服务,并以酒店数据集作为系统数据给出了酒店推荐服务的可视化展示。
面向网络直播平台的推荐系统设计与实现
这是一篇关于网络直播,推荐系统,离线推荐,在线推荐的论文, 主要内容为在视频直播网站的各业务场景中,为了提高用户的观看量和新用户的转化率,通常会在网站中进行一系列热门房间的推荐。目前各大网站在进行热门房间的推荐时,普遍采用的是一种高人气、高点击量排名的方式进行统一推荐,即将网站中人气较高或点击量较高的直播房间作为热门房间进行推荐。这种统一推荐的方式,虽然操作上简单、易实现,但个性化程度不高,无法针对不同用户的喜好,进行个性化的推荐,有时甚至出现推荐的热门房间类型是用户所不喜欢的情况,使得用户体验不佳。对于直播平台来说,信息提供者创造的资源不能有效的传达给有需求的用户,许多优秀的主播没有合适的展示机会。本文在分析推荐系统发展现状和直播平台业务需求的基础上,结合直播平台中物料更新快、直播质量不确定等特点,设计了一种离线+在线的推荐方案:在用户上线时根据历史喜好进行个性化推荐;在用户点击进入某个直播间时,根据直播间的直播内容进行物料的相似度推荐。个性化推荐场景中使用Spark计算框架实现了ALS交替最小二乘算法,有效的解决海量数据下相似度矩阵计算量大、矩阵稀疏、耗时长等问题,提升算法效率;相似度推荐场景中改进了基于内容的推荐算法,并且使用了Flink流式处理引擎,根据用户的行为反馈,实时并且精准地更新推荐列表。依据上述研究,本文设计并实现了一个面向网络直播平台的推荐系统。本文细致地介绍了该系统的设计和实现:通过研究实时推荐系统在工程领域的应用,使用大数据计算框架Spark、流式处理引擎Flink、搜索引擎Elasticsearch、发布-订阅系统Kafka、数据仓库Hbase等组件,搭建出一套与用户交互的大数据推荐系统。测试结果显示,系统具有良好的可实施性。
基于微服务与推荐算法的云课堂平台设计和实现
这是一篇关于云课堂平台,Spring Colud微服务,离线推荐,实时推荐的论文, 主要内容为21世纪以来,互联网的迅猛发展推动了各行各业的进步。在教育行业,传统的线下教育已经很难满足人们的需要。城乡教育资源的不平衡不充分发展,导致城乡教育差距越拉越大。虽然市面上也有许多在线学习平台,但是质量参差不齐,比如学习资源繁杂,让用户无所适从;学习方式单一化,有的平台仅仅只能点播视频无法为用户量身打造、推荐出用户感兴趣的课程,用户体验性较差;平台所使用的技术架构为传统的单体架构,在复杂的用户场景下,扩展性较差,服务也会经常因为访问人数多而崩溃。为了解决以上问题,云课堂平台在设计之初就对在线学习平台的国内外现状进行了深入了解和分析,随后从学习用户和管理员两个维度分别对其需求进行调研和分析,设计出一款基于微服务和推荐算法的学习平台。在实现平台的过程中,本文采用的是前后端分离的方式进行设计,平台的UI部分采用的是Element UI和基于MVVM模式的Vue.js框架,服务端基于Spring Cloud微服务架构,利用其一站式的组件来实现微服务的注册和发现、服务之间的远程调用和负载均衡,从而提高平台的扩展性和可维护性,在此基础上,平台还引入了离线和实时推荐算法为用户推荐出其感兴趣的课程。最后,本文按照标准的软件开发流程来完成云课堂平台的设计与实现。本文的主要研究方法和创新点在于:1.利用UML建模语言分析出各个功能模块的用例图和时序图。然后利用Spring Cloud微服务的各大组件将各个功能模块拆分成细粒度微服务,实现模块与模块之间的高内聚、低耦合。2.在完成核心功能的基础上引入了离线推荐算法和实时推荐算法为用户提供个性化的推荐服务。3.对实现的云课堂平台进行了严格的功能测试、安全测试和性能测试,保障了系统的运行的流畅稳定、安全可靠的运行要求。
基于图神经网络的电影推荐系统设计与实现
这是一篇关于离线推荐,图神经网络,协同过滤,推荐系统的论文, 主要内容为随着现代信息社会的建设,信息的密度已经达到了一个难以计算的地步,不同的信息充斥着我们的眼睛。尤其是在各类视频上,如今每年的电影产量数以千计,而且由于近年疫情横行,许多人习惯了从网络进行电影点播,但是大量繁杂且无用的信息混入其中,用户很难找到适合自己的电影进行观看。因此,如何提升用户的体验度成为了各大媒体商的首要任务。推荐系统一直都是学术界和工业界的一个热点研究方向,但是其在迅速发展的同时也有着不少的挑战。例如捕捉用户与项目之间信息过少而导致的推荐效果不好,大量的数据形成的稀疏矩阵导致冷启动困难等等。通过对图神经网络算法进行研究分析,发现了图神经网络在推荐系统上的优势。对其进行了一定的改进后,将改进后的图神经网络算法融入到推荐系统中应用最广的协同过滤中,该算法将用户与项目之间的高阶连通性进行捕捉并将其嵌入到用户项目中,使得嵌入后的向量拥有更为丰富的信息。最后通过在Movie Lens数据集上,和几种主流的推荐算法进行比较,发现了该算法确实具有更好的效果。随后还设计了一种融入电影年代权重的实时推荐算法,该算法通过将电影年代权重融入到电影的相似度计算,并在其中加入了基于用户评分的折扣因子,使得推荐后的结果更符合用户预期。基于上述的算法,通过使用主流的Spring应用开发框架,以及Spark大数据处理工具,Mong DB等主流数据库,搭建了一套电影推荐系统。该系统通过读取用户行为数据,结合本地数据集对用户的评分进行计算,得到一系列推荐结果并将其展示给用户。其可以根据用户的实时需求进行实时推荐,也可以根据更为精准的离线推荐算法对用户进行更为精准的推荐。最后通过对该系统的实现以及测试,验证了该系统确实拥有良好的推荐效果。
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