基于深度学习的影视推荐平台设计与实现
这是一篇关于推荐算法,深度学习,卷积神经网络,影视推荐的论文, 主要内容为随着社会的发展,信息量的增长已经远远超出了人本身能够接受的范围。在如今的大数据环境下,现有的采用信息检索或者信息过滤等技术的推荐系统,已经不能满足大数据环境下快速、实时处理需求,这严重制约了推荐系统在未来一段时期的良好发展进程。近些年来,深度学习技术得到快速发展,并在有关领域取得了很好的应用效果,也有很多学者尝试在推荐系统上运用深度学习的技术,但是目前的应用还比较少,特别是对于影视推荐方面的平台,虽然也有一部分研究,但是有影响的成功应用不多,因此本文对于影视推荐这一领域,提出并搭建了一个基于深度学习推荐算法的高并发、高可用性的平台。本论文主要以深度学习为基础,构建相对精准的推荐算法,将其作为研究对象结合大数据技术,而后选用十分典型的分布式架构,设计、实现了一个个性化影视作品推荐系统,并对其进行测试与优化,从测试的结果来看达到预期的可用性指标。论文具体研究内容如下:(1)基于Hadoop分布式技术,搭建了高并发性的影视推荐平台,将Hadoop的架构应用于影视推荐平台,并针对传统的推荐平台中用户变化、数据冷启动等问题做了一部分的改进,设计并实现了基于Hadoop的影视推荐平台。(2)针对深度学习的推荐算法中准确度、个性化、高效的需求,构建了基于深度学习的推荐模型,根据影视剧的演员、评分、封面、类型等基本信息,通过深度学习的推荐算法训练出的模型,得出适合推荐给用户观看的影片,在此基础上建立了基于深度学习的推荐算法。(3)采用Vue、Spring Boot、Hadoop等关键技术,设计并实现了一个完整的影视推荐平台。最后对系统进行了测试,包括平台的功能、负载性能、推荐准确度等测试,测试结果表明该系统有较好的实用性。
基于深度学习的影视推荐平台设计与实现
这是一篇关于推荐算法,深度学习,卷积神经网络,影视推荐的论文, 主要内容为随着社会的发展,信息量的增长已经远远超出了人本身能够接受的范围。在如今的大数据环境下,现有的采用信息检索或者信息过滤等技术的推荐系统,已经不能满足大数据环境下快速、实时处理需求,这严重制约了推荐系统在未来一段时期的良好发展进程。近些年来,深度学习技术得到快速发展,并在有关领域取得了很好的应用效果,也有很多学者尝试在推荐系统上运用深度学习的技术,但是目前的应用还比较少,特别是对于影视推荐方面的平台,虽然也有一部分研究,但是有影响的成功应用不多,因此本文对于影视推荐这一领域,提出并搭建了一个基于深度学习推荐算法的高并发、高可用性的平台。本论文主要以深度学习为基础,构建相对精准的推荐算法,将其作为研究对象结合大数据技术,而后选用十分典型的分布式架构,设计、实现了一个个性化影视作品推荐系统,并对其进行测试与优化,从测试的结果来看达到预期的可用性指标。论文具体研究内容如下:(1)基于Hadoop分布式技术,搭建了高并发性的影视推荐平台,将Hadoop的架构应用于影视推荐平台,并针对传统的推荐平台中用户变化、数据冷启动等问题做了一部分的改进,设计并实现了基于Hadoop的影视推荐平台。(2)针对深度学习的推荐算法中准确度、个性化、高效的需求,构建了基于深度学习的推荐模型,根据影视剧的演员、评分、封面、类型等基本信息,通过深度学习的推荐算法训练出的模型,得出适合推荐给用户观看的影片,在此基础上建立了基于深度学习的推荐算法。(3)采用Vue、Spring Boot、Hadoop等关键技术,设计并实现了一个完整的影视推荐平台。最后对系统进行了测试,包括平台的功能、负载性能、推荐准确度等测试,测试结果表明该系统有较好的实用性。
基于融合深度树及深度学习的影视推荐系统的研究与设计
这是一篇关于影视推荐,海量候选集,深度学习,深度树机制,特征组合的论文, 主要内容为近年来,随着全球贸易保护主义的抬头和冲突的加剧,传统影视行业迎来寒冬。此背景下在线影视平台迅速发展,海量影视数据涌入平台,用户在短时间内获取所需的文化产品越来越难。因此,重压下如何解决影视平台精准推荐成为该领域内研究重点。为解决影视平台精准推荐难的问题,本文采取一种基于深度学习的推荐模型改进方案。利用深度学习模型较好的适配性,设计拥有改变矢量方向特质的压缩交互层改造传统模型,同时引入深度树机制,在嵌入层前进行初步筛选来源于海量候选集的数据,清洗初始数据降低噪声。随后模型运用卷积思想降低特征维度,改变过度依赖于人工特征工程带来的高成本高复杂性的困境,提升模型的整体表达能力。本文重点研究内容分为以下几个部分:(1)研究基于深度学习的Wide&Deep等模型结构和优缺点,对其中的衍生模型DCN在特征降维组合后信息损耗严重的问题进行改进,结合计算机视觉等领域卷积核的思想,对模型Cross Network模块进行替换,增强模型对于特征的表达能力。最后在一个数据集上实验对比多种模型,验证改进后模型的效果。(2)为进一步增强模型应对海量数据候选集的初始筛选能力,引入深度树机制,研究一种基于深度树和深度学习融合的推荐系统模型,结合改进后Beam Search算法等生成深度树检索,降低模型初始特征输入前的噪声数据占比。最后通过在离线和在线两种数据集上进行对比实验,分析包括精确率、召回率、AUC、Logloss等指标情况,比较几种超参数对模型的影响,验证模型效果。(3)基于前文提出的模型设计一个影视推荐系统。介绍系统设计的主要过程,包括需求分析、系统框架设计,并在需求基础上设计各模块的整体结构以及关键数据库。最后介绍完成系统实现所需的技术和工具,并展示系统完成效果。
基于深度学习的影视推荐平台设计与实现
这是一篇关于推荐算法,深度学习,卷积神经网络,影视推荐的论文, 主要内容为随着社会的发展,信息量的增长已经远远超出了人本身能够接受的范围。在如今的大数据环境下,现有的采用信息检索或者信息过滤等技术的推荐系统,已经不能满足大数据环境下快速、实时处理需求,这严重制约了推荐系统在未来一段时期的良好发展进程。近些年来,深度学习技术得到快速发展,并在有关领域取得了很好的应用效果,也有很多学者尝试在推荐系统上运用深度学习的技术,但是目前的应用还比较少,特别是对于影视推荐方面的平台,虽然也有一部分研究,但是有影响的成功应用不多,因此本文对于影视推荐这一领域,提出并搭建了一个基于深度学习推荐算法的高并发、高可用性的平台。本论文主要以深度学习为基础,构建相对精准的推荐算法,将其作为研究对象结合大数据技术,而后选用十分典型的分布式架构,设计、实现了一个个性化影视作品推荐系统,并对其进行测试与优化,从测试的结果来看达到预期的可用性指标。论文具体研究内容如下:(1)基于Hadoop分布式技术,搭建了高并发性的影视推荐平台,将Hadoop的架构应用于影视推荐平台,并针对传统的推荐平台中用户变化、数据冷启动等问题做了一部分的改进,设计并实现了基于Hadoop的影视推荐平台。(2)针对深度学习的推荐算法中准确度、个性化、高效的需求,构建了基于深度学习的推荐模型,根据影视剧的演员、评分、封面、类型等基本信息,通过深度学习的推荐算法训练出的模型,得出适合推荐给用户观看的影片,在此基础上建立了基于深度学习的推荐算法。(3)采用Vue、Spring Boot、Hadoop等关键技术,设计并实现了一个完整的影视推荐平台。最后对系统进行了测试,包括平台的功能、负载性能、推荐准确度等测试,测试结果表明该系统有较好的实用性。
基于深度学习的影视推荐平台设计与实现
这是一篇关于推荐算法,深度学习,卷积神经网络,影视推荐的论文, 主要内容为随着社会的发展,信息量的增长已经远远超出了人本身能够接受的范围。在如今的大数据环境下,现有的采用信息检索或者信息过滤等技术的推荐系统,已经不能满足大数据环境下快速、实时处理需求,这严重制约了推荐系统在未来一段时期的良好发展进程。近些年来,深度学习技术得到快速发展,并在有关领域取得了很好的应用效果,也有很多学者尝试在推荐系统上运用深度学习的技术,但是目前的应用还比较少,特别是对于影视推荐方面的平台,虽然也有一部分研究,但是有影响的成功应用不多,因此本文对于影视推荐这一领域,提出并搭建了一个基于深度学习推荐算法的高并发、高可用性的平台。本论文主要以深度学习为基础,构建相对精准的推荐算法,将其作为研究对象结合大数据技术,而后选用十分典型的分布式架构,设计、实现了一个个性化影视作品推荐系统,并对其进行测试与优化,从测试的结果来看达到预期的可用性指标。论文具体研究内容如下:(1)基于Hadoop分布式技术,搭建了高并发性的影视推荐平台,将Hadoop的架构应用于影视推荐平台,并针对传统的推荐平台中用户变化、数据冷启动等问题做了一部分的改进,设计并实现了基于Hadoop的影视推荐平台。(2)针对深度学习的推荐算法中准确度、个性化、高效的需求,构建了基于深度学习的推荐模型,根据影视剧的演员、评分、封面、类型等基本信息,通过深度学习的推荐算法训练出的模型,得出适合推荐给用户观看的影片,在此基础上建立了基于深度学习的推荐算法。(3)采用Vue、Spring Boot、Hadoop等关键技术,设计并实现了一个完整的影视推荐平台。最后对系统进行了测试,包括平台的功能、负载性能、推荐准确度等测试,测试结果表明该系统有较好的实用性。
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