基于个性化推荐的医疗美容应用的设计与实现
这是一篇关于医疗美容,移动跨平台,协同过滤算法,基于内容的推荐算法的论文, 主要内容为随着生活水平的提高,人们对于生活质量有了更高的要求。尤其是对一些注重外表的人群来说,可以改变外貌成为了一件令人欢欣鼓舞的事情。在医疗美容蓬勃发展的趋势下,国民对于我国医疗美容领域的认知仍然停留在价格高昂,鱼目混杂和技术落后的阶段。因此本文中的医疗美容平台在传统的电商模式下,创新形成电商+社区的医疗美容模式。为医疗美容机构、医师和消费者之间提供了一个对接平台,便于为客户提供更周到的术前术后服务,以及术后经验分享。同时消费者之间的沟通和反馈也能有效提升消费者的信赖感和消费体验,这样可以一改医疗美容行业信息不对称的痛点,助推行业形成健康的发展格局。本人主要负责系统中社区部分的设计与开发以及日记推荐系统的设计与实现,因此将对系统中社区部分进行详细介绍。社区部分的主要功能模块包括日记模块,问答帖模块,好友模块,我的消息模块,日记推荐模块以及个人中心模块等主要模块。个人中心模块又分为日记管理子模块,问答帖管理子模块,相册管理子模块,订单管理子模块,会员中心子模块,任务中心子模块等。日记推荐模块中的推荐系统架构分为数据加载层,模型训练层和服务层,使用大数据平台和相关技术进行数据计算和存储。模型训练层主要分为召回算法和排序算法。召回层采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法得出推荐列表。排序层采用梯度提升树和逻辑回归模型对得出的推荐列表进行点击率预测,从而按照点击率由高到低的顺序为用户进行展示。在协同过滤算法中,考虑到传统的用户评分矩阵稀疏性对推荐结果的影响,本文融入了聚类思想和Slope One算法来对评分矩阵进行预测填充。并且在挖掘用户聚类的过程中,融入了对用户偏好的考虑。同时设置在线计算层,通过Kafka和Spark Streaming进行实时推荐。推荐结果全部存入Redis中来获取较高的实时性。本文中的医疗美容平台考虑到安卓和IOS系统开发过程中存在的需要维护两套代码,浪费开发人力的问题,选择采用Ionic框架实现移动跨平台,降低了维护成本,并且很好的保持了移动端的原生特色。服务器端运用SSM框架开发。
基于个性化推荐的医疗美容应用的设计与实现
这是一篇关于医疗美容,移动跨平台,协同过滤算法,基于内容的推荐算法的论文, 主要内容为随着生活水平的提高,人们对于生活质量有了更高的要求。尤其是对一些注重外表的人群来说,可以改变外貌成为了一件令人欢欣鼓舞的事情。在医疗美容蓬勃发展的趋势下,国民对于我国医疗美容领域的认知仍然停留在价格高昂,鱼目混杂和技术落后的阶段。因此本文中的医疗美容平台在传统的电商模式下,创新形成电商+社区的医疗美容模式。为医疗美容机构、医师和消费者之间提供了一个对接平台,便于为客户提供更周到的术前术后服务,以及术后经验分享。同时消费者之间的沟通和反馈也能有效提升消费者的信赖感和消费体验,这样可以一改医疗美容行业信息不对称的痛点,助推行业形成健康的发展格局。本人主要负责系统中社区部分的设计与开发以及日记推荐系统的设计与实现,因此将对系统中社区部分进行详细介绍。社区部分的主要功能模块包括日记模块,问答帖模块,好友模块,我的消息模块,日记推荐模块以及个人中心模块等主要模块。个人中心模块又分为日记管理子模块,问答帖管理子模块,相册管理子模块,订单管理子模块,会员中心子模块,任务中心子模块等。日记推荐模块中的推荐系统架构分为数据加载层,模型训练层和服务层,使用大数据平台和相关技术进行数据计算和存储。模型训练层主要分为召回算法和排序算法。召回层采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法得出推荐列表。排序层采用梯度提升树和逻辑回归模型对得出的推荐列表进行点击率预测,从而按照点击率由高到低的顺序为用户进行展示。在协同过滤算法中,考虑到传统的用户评分矩阵稀疏性对推荐结果的影响,本文融入了聚类思想和Slope One算法来对评分矩阵进行预测填充。并且在挖掘用户聚类的过程中,融入了对用户偏好的考虑。同时设置在线计算层,通过Kafka和Spark Streaming进行实时推荐。推荐结果全部存入Redis中来获取较高的实时性。本文中的医疗美容平台考虑到安卓和IOS系统开发过程中存在的需要维护两套代码,浪费开发人力的问题,选择采用Ionic框架实现移动跨平台,降低了维护成本,并且很好的保持了移动端的原生特色。服务器端运用SSM框架开发。
基于个性化推荐的医疗美容应用的设计与实现
这是一篇关于医疗美容,移动跨平台,协同过滤算法,基于内容的推荐算法的论文, 主要内容为随着生活水平的提高,人们对于生活质量有了更高的要求。尤其是对一些注重外表的人群来说,可以改变外貌成为了一件令人欢欣鼓舞的事情。在医疗美容蓬勃发展的趋势下,国民对于我国医疗美容领域的认知仍然停留在价格高昂,鱼目混杂和技术落后的阶段。因此本文中的医疗美容平台在传统的电商模式下,创新形成电商+社区的医疗美容模式。为医疗美容机构、医师和消费者之间提供了一个对接平台,便于为客户提供更周到的术前术后服务,以及术后经验分享。同时消费者之间的沟通和反馈也能有效提升消费者的信赖感和消费体验,这样可以一改医疗美容行业信息不对称的痛点,助推行业形成健康的发展格局。本人主要负责系统中社区部分的设计与开发以及日记推荐系统的设计与实现,因此将对系统中社区部分进行详细介绍。社区部分的主要功能模块包括日记模块,问答帖模块,好友模块,我的消息模块,日记推荐模块以及个人中心模块等主要模块。个人中心模块又分为日记管理子模块,问答帖管理子模块,相册管理子模块,订单管理子模块,会员中心子模块,任务中心子模块等。日记推荐模块中的推荐系统架构分为数据加载层,模型训练层和服务层,使用大数据平台和相关技术进行数据计算和存储。模型训练层主要分为召回算法和排序算法。召回层采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法得出推荐列表。排序层采用梯度提升树和逻辑回归模型对得出的推荐列表进行点击率预测,从而按照点击率由高到低的顺序为用户进行展示。在协同过滤算法中,考虑到传统的用户评分矩阵稀疏性对推荐结果的影响,本文融入了聚类思想和Slope One算法来对评分矩阵进行预测填充。并且在挖掘用户聚类的过程中,融入了对用户偏好的考虑。同时设置在线计算层,通过Kafka和Spark Streaming进行实时推荐。推荐结果全部存入Redis中来获取较高的实时性。本文中的医疗美容平台考虑到安卓和IOS系统开发过程中存在的需要维护两套代码,浪费开发人力的问题,选择采用Ionic框架实现移动跨平台,降低了维护成本,并且很好的保持了移动端的原生特色。服务器端运用SSM框架开发。
基于个性化推荐的医疗美容应用的设计与实现
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