基于混合推荐的高考志愿推荐系统的设计与实现
这是一篇关于高考志愿推荐,混合推荐模型,聚类分析,灰色预测理论的论文, 主要内容为“高考难,填报更难”一直是每一个高考家庭面临的重大问题。繁多的院校和专业信息、每年高考政策的改革以及各院校招生计划的变动让高考志愿的填报困难重重。如何从如此繁杂且庞大的信息中提取出符合考生个人情况的相关信息是亟待解决的问题。随着互联网技术的日新月异,推荐技术也得到了巨大的发展。本文针对高考志愿填报中难以选择合适院校和专业的问题,设计并实现了基于混合推荐的高考志愿推荐系统。本文主要研究工作如下:(1)本文通过灰色预测理论中的GM(1,1)预测模型和Verhulst预测模型对录取分数线进行预测,采用后验差法对预测结果进行检验并择优选择作为最终的录取分数线预测值。本文以2756所院校2017-2020年在内蒙古自治区的理科录取分数线为输入进行了测试,测试结果显示,97.16%的院校2021年预测录取分数线与实际录取分数线误差值在10以内。(2)本文以霍兰德职业兴趣测试和迈尔斯-布里格斯性格分类指标的测试结果为输入,通过基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐算法完成对考生的专业推荐。本文采用归一化折损累计增益对推荐结果进行评估,结果显示,混合推荐算法的推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法,且混合推荐模型采用TOP-15的方式进行推荐。(3)本文采用K-means++算法对各院校预测录取分数线进行聚类分析并最终实现对考生的院校推荐。本文使用轮廓系数对聚类效果进行评估,评估结果显示,当聚类数为6时,K-means++算法聚类效果最佳。(4)本文采用了vue、Spring Boot等技术完成了高考志愿推荐系统的开发,最终实现了六个功能,包括录取分数线预测功能、专业推荐功能、院校推荐功能、个人信息管理功能、数据查询功能和数据管理功能。在完成开发工作后,本文对高考志愿推荐系统进行了系统性测试并对测试结果进行分析。目前,高考志愿推荐系统已在内蒙古易高教育科技有限公司测试运行,为多名考生的高考志愿填报工作提供了有力支持。
基于混合推荐的高考志愿推荐系统的设计与实现
这是一篇关于高考志愿推荐,混合推荐模型,聚类分析,灰色预测理论的论文, 主要内容为“高考难,填报更难”一直是每一个高考家庭面临的重大问题。繁多的院校和专业信息、每年高考政策的改革以及各院校招生计划的变动让高考志愿的填报困难重重。如何从如此繁杂且庞大的信息中提取出符合考生个人情况的相关信息是亟待解决的问题。随着互联网技术的日新月异,推荐技术也得到了巨大的发展。本文针对高考志愿填报中难以选择合适院校和专业的问题,设计并实现了基于混合推荐的高考志愿推荐系统。本文主要研究工作如下:(1)本文通过灰色预测理论中的GM(1,1)预测模型和Verhulst预测模型对录取分数线进行预测,采用后验差法对预测结果进行检验并择优选择作为最终的录取分数线预测值。本文以2756所院校2017-2020年在内蒙古自治区的理科录取分数线为输入进行了测试,测试结果显示,97.16%的院校2021年预测录取分数线与实际录取分数线误差值在10以内。(2)本文以霍兰德职业兴趣测试和迈尔斯-布里格斯性格分类指标的测试结果为输入,通过基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐算法完成对考生的专业推荐。本文采用归一化折损累计增益对推荐结果进行评估,结果显示,混合推荐算法的推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法,且混合推荐模型采用TOP-15的方式进行推荐。(3)本文采用K-means++算法对各院校预测录取分数线进行聚类分析并最终实现对考生的院校推荐。本文使用轮廓系数对聚类效果进行评估,评估结果显示,当聚类数为6时,K-means++算法聚类效果最佳。(4)本文采用了vue、Spring Boot等技术完成了高考志愿推荐系统的开发,最终实现了六个功能,包括录取分数线预测功能、专业推荐功能、院校推荐功能、个人信息管理功能、数据查询功能和数据管理功能。在完成开发工作后,本文对高考志愿推荐系统进行了系统性测试并对测试结果进行分析。目前,高考志愿推荐系统已在内蒙古易高教育科技有限公司测试运行,为多名考生的高考志愿填报工作提供了有力支持。
基于深度学习的Top-N个性化推荐技术研究与应用
这是一篇关于Top-N个性化推荐,深度学习,混合推荐模型,高阶特征交互,负载优化的论文, 主要内容为21世纪伊始,信息技术的兴起与蓬勃助力经济模式朝着虚实结合的方向演变。尤其是互联网为餐饮、新闻和商品交易等实体产业提供了在线推广平台,以及广至全球范围的信息快速传播与分享通道。人们也因便捷性而纷纷成为这些虚拟平台中的信息消费者。在这种大环境下,信息数据量呈现指数级增长,纷繁复杂的信息扰乱了各线上平台商家产品与用户的联系,影响了商家收益和用户体验。所以提出一种稳定且有效的Top-N推荐技术势在必行,如今其能带来的潜在服务价值和经济效益吸引了大量学者投身该领域的研究。推荐算法是这种定制服务的核心所在,常依据用户评分或行为的预测排名结果提供Top-N推荐服务。结构简单且易落实的传统算法在预测上误差较大而陷入性能瓶颈。近几年深度学习的浪潮开始影响推荐领域,其中基于深度学习的混合模型为大规模服务场景的Top-N个性化推荐质量带来了显著的提升,却对实际商家收益考虑不周。而且复杂化的混合模型为系统服务响应施加了巨大的负载压力。因此,本文依据深度学习技术框架并从用户评分至动态行为逐步深入研究新型Top-N个性化推荐模型以改善用户的服务体验。同时围绕真实场景的可应用性和经济效益,本文还设计了一种优化负载的推荐系统架构方案,将算法模型作为关键组件,以求通过服务实现平台用户和入驻商家的互利共赢。本文主要的研究工作和创新点如下:(1)为了降低基于用户评分Top-N推荐时的预测误差和算法成本,提出了一种基于注意力机制的协同卷积网络(Attention-based Collaborative Convolutional Network,ACCN)。它可以选择性启用历史评分作为辅助信息,通过注意力机制为用户分配关于物品各个属性的关注度,再利用二维行卷积网络实现高阶特征组间的高效交互。本文分别在较大规模Movie Lens-1M和大规模高稀疏Niconico的两个真实世界数据集上进行推荐情景模拟,所提的ACCN相比PMF、CFN、NFM等模型在RMSE和MAPE评估指标上分别有最低12.61%和18.45%的提升,以及节省了2%～31%不等的训练时间成本。(2)以提高Top-N推荐服务动态性和个性化为主题,首先提出了一种新颖的动态特征预测算法(Multi-Temporal-Scale Transformer,MTS Transformer),它利用LSTMs进行多周期编码和Transformer并行解码提高了特征预测的时间跨度、效率和准确性。并在结合工作(1)中ACCN后,本文进一步提出了多时间尺度动态推荐算法模型(MTS-Transformer-boosted Dynamic ACCN,MTST ACCDN)。以AUC、HR@N和NDCG@N等作为评估指标,使用(1)中两个数据集验证了MTST ACCDN相比RRN、NCF、x Deep FM和CFM等算法模型在基于上下文内容的用户行为预测和Top-N个性化推荐上有更明显的优势。(3)设计了一个以Top-N实际定制服务场景为目标的负载优化推荐系统方案。这其中包含了基于一阶用户特征统计法的多路召回、基于规则过滤和基于分位数的多推荐列表融合等策略或组件。并用(2)中所提MTST ACCDN和迁移的GBDT-LR作为可并行的精排模型实现Top-N混合推荐。在(2)中情景模拟的基础上加入覆盖率和多样性的经济指标,通过消融实验检验方案中各组件作用的有效性,牺牲了折合1.1%～4.3%的服务品质换取了两个经济指标上至少1.52%和10.4%的涨幅,并且系统在两个推荐场景中降低了约25.2%和42.4%的负载,证实了本文推荐系统架构在推荐质量和经济效益上有着较为理想的综合表现。
基于深度神经网络和神经协同过滤的混合电影推荐
这是一篇关于显性特征,隐性特征,深度神经网络,混合推荐模型的论文, 主要内容为矩阵分解和深度学习已被应用于推荐系统,并取得了较好的效果。矩阵分解能较好地从用户对推荐对象的评分中挖掘用户、推荐对象以及其它潜在因素的隐性特征,并将这些特征进行匹配,给出推荐策略,但这种方法忽略了用户和推荐对象中现有辅助数据信息的显性特征。深度神经网络是能从各类辅助信息中提取用户和推荐对象的显性特征,并进行匹配给出推荐策略,却忽略了用户评分数据中用户、推荐对象以及其它潜在因素的隐性特征。在推荐系统中,单一的学习矩阵分解的内积交互或者利用深度神经网络来捕获用户与项目交互,不足以有效地学习用户与项目的特征。针对以上这些问题,本文提出一种在显式反馈与隐式反馈基础上的基于深度神经网络和神经协同过滤的混合电影推荐模型。该模型学习用户与电影的交互信息,首先利用用户和电影的基本信息数据以及用户对电影的评分数据,构建用户和电影的特征矩阵,再将这两个特征矩阵结合起来构建用户-电影特征矩阵,利用深度神经网络捕获用户与电影的显性特征,得出基于深度神经网络的电影推荐模型预测分数;然后利用用户对电影的评分数据,在矩阵分解的基础上,从隐式映射与特征映射两个方面再利用深度协同过滤的交互学习能力去获取用户与电影的隐性特征,得出基于神经协同过滤的电影推荐模型预测分数;最后在融合层将显性特征的预测分数和隐性特征的预测分数线性组合后作为模型的输出,获得最终的预测分数。在Movie Lens数据集上进行实验,并与广义矩阵分解,多层感知机,神经矩阵分解多个模型在命中率(Hit Rate,HR)以及归一化折损累积增益(Normalized Discounted Cumulative Gain,NDCG)上做比较,实验表明该混合推荐模型能获得更好的推荐性能。
基于混合推荐的高考志愿推荐系统的设计与实现
这是一篇关于高考志愿推荐,混合推荐模型,聚类分析,灰色预测理论的论文, 主要内容为“高考难,填报更难”一直是每一个高考家庭面临的重大问题。繁多的院校和专业信息、每年高考政策的改革以及各院校招生计划的变动让高考志愿的填报困难重重。如何从如此繁杂且庞大的信息中提取出符合考生个人情况的相关信息是亟待解决的问题。随着互联网技术的日新月异,推荐技术也得到了巨大的发展。本文针对高考志愿填报中难以选择合适院校和专业的问题,设计并实现了基于混合推荐的高考志愿推荐系统。本文主要研究工作如下:(1)本文通过灰色预测理论中的GM(1,1)预测模型和Verhulst预测模型对录取分数线进行预测,采用后验差法对预测结果进行检验并择优选择作为最终的录取分数线预测值。本文以2756所院校2017-2020年在内蒙古自治区的理科录取分数线为输入进行了测试,测试结果显示,97.16%的院校2021年预测录取分数线与实际录取分数线误差值在10以内。(2)本文以霍兰德职业兴趣测试和迈尔斯-布里格斯性格分类指标的测试结果为输入,通过基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐算法完成对考生的专业推荐。本文采用归一化折损累计增益对推荐结果进行评估,结果显示,混合推荐算法的推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法,且混合推荐模型采用TOP-15的方式进行推荐。(3)本文采用K-means++算法对各院校预测录取分数线进行聚类分析并最终实现对考生的院校推荐。本文使用轮廓系数对聚类效果进行评估,评估结果显示,当聚类数为6时,K-means++算法聚类效果最佳。(4)本文采用了vue、Spring Boot等技术完成了高考志愿推荐系统的开发,最终实现了六个功能,包括录取分数线预测功能、专业推荐功能、院校推荐功能、个人信息管理功能、数据查询功能和数据管理功能。在完成开发工作后,本文对高考志愿推荐系统进行了系统性测试并对测试结果进行分析。目前,高考志愿推荐系统已在内蒙古易高教育科技有限公司测试运行,为多名考生的高考志愿填报工作提供了有力支持。
基于深度学习的Top-N个性化推荐技术研究与应用
这是一篇关于Top-N个性化推荐,深度学习,混合推荐模型,高阶特征交互,负载优化的论文, 主要内容为21世纪伊始,信息技术的兴起与蓬勃助力经济模式朝着虚实结合的方向演变。尤其是互联网为餐饮、新闻和商品交易等实体产业提供了在线推广平台,以及广至全球范围的信息快速传播与分享通道。人们也因便捷性而纷纷成为这些虚拟平台中的信息消费者。在这种大环境下,信息数据量呈现指数级增长,纷繁复杂的信息扰乱了各线上平台商家产品与用户的联系,影响了商家收益和用户体验。所以提出一种稳定且有效的Top-N推荐技术势在必行,如今其能带来的潜在服务价值和经济效益吸引了大量学者投身该领域的研究。推荐算法是这种定制服务的核心所在,常依据用户评分或行为的预测排名结果提供Top-N推荐服务。结构简单且易落实的传统算法在预测上误差较大而陷入性能瓶颈。近几年深度学习的浪潮开始影响推荐领域,其中基于深度学习的混合模型为大规模服务场景的Top-N个性化推荐质量带来了显著的提升,却对实际商家收益考虑不周。而且复杂化的混合模型为系统服务响应施加了巨大的负载压力。因此,本文依据深度学习技术框架并从用户评分至动态行为逐步深入研究新型Top-N个性化推荐模型以改善用户的服务体验。同时围绕真实场景的可应用性和经济效益,本文还设计了一种优化负载的推荐系统架构方案,将算法模型作为关键组件,以求通过服务实现平台用户和入驻商家的互利共赢。本文主要的研究工作和创新点如下:(1)为了降低基于用户评分Top-N推荐时的预测误差和算法成本,提出了一种基于注意力机制的协同卷积网络(Attention-based Collaborative Convolutional Network,ACCN)。它可以选择性启用历史评分作为辅助信息,通过注意力机制为用户分配关于物品各个属性的关注度,再利用二维行卷积网络实现高阶特征组间的高效交互。本文分别在较大规模Movie Lens-1M和大规模高稀疏Niconico的两个真实世界数据集上进行推荐情景模拟,所提的ACCN相比PMF、CFN、NFM等模型在RMSE和MAPE评估指标上分别有最低12.61%和18.45%的提升,以及节省了2%～31%不等的训练时间成本。(2)以提高Top-N推荐服务动态性和个性化为主题,首先提出了一种新颖的动态特征预测算法(Multi-Temporal-Scale Transformer,MTS Transformer),它利用LSTMs进行多周期编码和Transformer并行解码提高了特征预测的时间跨度、效率和准确性。并在结合工作(1)中ACCN后,本文进一步提出了多时间尺度动态推荐算法模型(MTS-Transformer-boosted Dynamic ACCN,MTST ACCDN)。以AUC、HR@N和NDCG@N等作为评估指标,使用(1)中两个数据集验证了MTST ACCDN相比RRN、NCF、x Deep FM和CFM等算法模型在基于上下文内容的用户行为预测和Top-N个性化推荐上有更明显的优势。(3)设计了一个以Top-N实际定制服务场景为目标的负载优化推荐系统方案。这其中包含了基于一阶用户特征统计法的多路召回、基于规则过滤和基于分位数的多推荐列表融合等策略或组件。并用(2)中所提MTST ACCDN和迁移的GBDT-LR作为可并行的精排模型实现Top-N混合推荐。在(2)中情景模拟的基础上加入覆盖率和多样性的经济指标,通过消融实验检验方案中各组件作用的有效性,牺牲了折合1.1%～4.3%的服务品质换取了两个经济指标上至少1.52%和10.4%的涨幅,并且系统在两个推荐场景中降低了约25.2%和42.4%的负载,证实了本文推荐系统架构在推荐质量和经济效益上有着较为理想的综合表现。
城市小区推荐系统的设计与实现
这是一篇关于混合推荐模型,房源推荐,区位资源,用户兴趣偏好的论文, 主要内容为随着社会的发展,海量数据在给人们带来生活便利的同时也带来了困扰。以用户购房为例,海量房源数据使用户容易陷入信息过载的泥潭,难以获取到有效数据;并且区位资源已经成为用户购房考虑的重要因素,但是用户难以将自己对于区位资源的需求同房源数据关联起来。本文针对以上用户购房时遇到的问题进行设计实现。系统由六个模块组成,分别是数据台账、查询统计、区位资源、房源推荐、房源对比和个人信息。数据台账模块展示整体房价和区位资源的情况;查询统计模块面向用户提供房源查询;区位资源模块从不同角度为用户提供区位资源相关服务;房源推荐模块根据用户信息进行房源推荐;房源对比模块用于对不同房源进行对比分析;个人信息模块用于个人信息管理。在房源推荐模块,本文在推荐算法研究的基础上针对实际情况,提出一个基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐模型,将基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法采用级联式的方式组合,并结合K-Means算法进行房源数据粗分类、通过矩阵计算得出用户兴趣偏好、使用灰色关联分析求出房源间的相关联度。最后使用NDCG和Coverage两种评估指标将模型与传统推荐算法的实验结果进行对比分析,验证本文提出的混合推荐模型在NDCG评估指标可达到47.8%,Coverage达到43.3%,相比传统推荐算法在推荐效果上具有很大的提升。最后系统通过测试,能够帮助用户快速获取想要查找的信息、推荐房源等,有效解决用户购房时的烦恼,具有实际使用价值。
基于混合推荐的高考志愿推荐系统的设计与实现
这是一篇关于高考志愿推荐,混合推荐模型,聚类分析,灰色预测理论的论文, 主要内容为“高考难,填报更难”一直是每一个高考家庭面临的重大问题。繁多的院校和专业信息、每年高考政策的改革以及各院校招生计划的变动让高考志愿的填报困难重重。如何从如此繁杂且庞大的信息中提取出符合考生个人情况的相关信息是亟待解决的问题。随着互联网技术的日新月异,推荐技术也得到了巨大的发展。本文针对高考志愿填报中难以选择合适院校和专业的问题,设计并实现了基于混合推荐的高考志愿推荐系统。本文主要研究工作如下:(1)本文通过灰色预测理论中的GM(1,1)预测模型和Verhulst预测模型对录取分数线进行预测,采用后验差法对预测结果进行检验并择优选择作为最终的录取分数线预测值。本文以2756所院校2017-2020年在内蒙古自治区的理科录取分数线为输入进行了测试,测试结果显示,97.16%的院校2021年预测录取分数线与实际录取分数线误差值在10以内。(2)本文以霍兰德职业兴趣测试和迈尔斯-布里格斯性格分类指标的测试结果为输入,通过基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐算法完成对考生的专业推荐。本文采用归一化折损累计增益对推荐结果进行评估,结果显示,混合推荐算法的推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法,且混合推荐模型采用TOP-15的方式进行推荐。(3)本文采用K-means++算法对各院校预测录取分数线进行聚类分析并最终实现对考生的院校推荐。本文使用轮廓系数对聚类效果进行评估,评估结果显示,当聚类数为6时,K-means++算法聚类效果最佳。(4)本文采用了vue、Spring Boot等技术完成了高考志愿推荐系统的开发,最终实现了六个功能,包括录取分数线预测功能、专业推荐功能、院校推荐功能、个人信息管理功能、数据查询功能和数据管理功能。在完成开发工作后,本文对高考志愿推荐系统进行了系统性测试并对测试结果进行分析。目前,高考志愿推荐系统已在内蒙古易高教育科技有限公司测试运行,为多名考生的高考志愿填报工作提供了有力支持。
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