5个研究背景和意义示例,教你写计算机基于内容论文

今天分享的是关于基于内容的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到基于内容等主题,本文能够帮助到你

基于混合算法的P2P网贷产品推荐系统的设计与实现

这是一篇关于网贷产品,协同过滤,基于内容,Hadoop,Storm,Mahout的论文, 主要内容为近年来,随着互联网金融时代的来临,国内的P2P (Peer-To-Peer Lending)网贷平台呈爆炸式增长,由于每个平台运营模式的差异导致其推出的理财产品参差不齐,这样一来市场上便充斥着各种各样的理财产品。面对如此繁多的P2P网贷平台,投资者很难在第一时间内挑选出适合自己的网贷产品,再加上当前缺少严格的行业监管,更加使得优良的网贷产品与大量的潜在用户失之交臂。正鉴于此,市场上又出现了一批专门针对P2P网贷的垂直搜索平台,但是当投资者不太明确自己需求时,这些搜索平台就很难发挥作用。本推荐系统不仅解决了P2P网贷产品的信息过载问题,而且拟补了搜索引擎的不足,最终使投资者与网贷平台达到共赢。本文首先介绍了P2P网贷与推荐系统的发展现状,并分别针对基于项目的协同过滤、基于内容的推荐算法进行了调研,其次,基于这两种推荐算法设计出混合推荐系统的架构以及推荐流程,并重点介绍了系统相关模块的实现原理,最后,针对本推荐系统进行测评,总结本系统中的不足与展望下一步工作。本文的主要内容包括： (1)详细描述了本系统的需求分析,设计出本系统整体架构和混合推荐算法,并将系统分为四个模块：爬虫模块、离线计算模块、在线计算模块、数据存储模块； (2)爬虫模块采用分布式架构设计,不仅可以抓取多个网贷平台的产品数据,而且支持对每个爬虫节点的任务进行管理、远程监控； (3)离线计算模块采用了Mahout算法库中ItemCF、Kmeans算法,并运行在Hadoop平台上,最后将计算结果保存到HBase中； (4)在线计算模块主要采用了Storm平台实现,它会根据不同的推荐功能为用户实时地推荐网贷产品。 (5)针对本推荐系统进行测试和评估。基于以上内容,本文构建出了一套基于混合算法的P2P网贷产品推荐系统。实验证明,借助离线计算与在线计算的数据处理能力、混合推荐算法的优势有效地解决了信息过载的问题,为投资者提供更加个性化的P2P网贷产品。

基于语义的三维模型检索系统的实现研究

这是一篇关于三维模型检索,基于内容,基于语义,相关性,特征值融合的论文, 主要内容为三维建模技术的普及,使三维模型大量产生,为了充分利用已有的模型资源,三维模型检索技术应运而生,目前主要包括基于内容与基于语义两种检索方式。本文主要构建一套基于内容与语义的三维模型检索系统,该套系统主要用来展示已有三维模型检索技术,并为三维模型检索的进一步研究提供一套开发的平台。系统采用基于Web的方式进行访问,使用JAVA+JSP+Tomcat在JBuilder2006下进行开发。在系统设计过程中充分考虑到系统作为实验平台的功能,力求实现模块化,这样能够方便将来进行升级维护工作,并在需要进行其它实验时方便替换。在系统基于语义的三维模型检索过程中,我们提出一种新的模型标注方法——基于模型相关性的自动语义标注。模型相关性从人的角度来理解模型间的类别关系,在获得模型相关性的原始数据后,我们使用X均值聚类算法对模型库进行聚类,通过对部分模型的手动标注完成对整个模型库的自动语义标注。系统基于内容的三维模型检索使用由德国CCCC小组提出的DSR472特征值进行三维模型的特征值提取。DSR472特征值通过融合景深特征值、轮廓特征值、射线特征值,使该融合特征值拥有更优秀的准确率。

基于内容和社交网络的文本推荐系统的研究与实现

这是一篇关于推荐系统,基于内容,社交网络,文本相似度,用户最近邻群的论文, 主要内容为推荐模型是近年来互联网技术研究的一个热门趋势。但是传统的基于内容的推荐、基于社交网络的推荐和协同过滤的推荐都有各自的不足。为此,我们提出了基于内容和社交网络的推荐模型(RMBCS)。本文的主要内容有:(一)长-短文本间相似度的计算。目前长-短文本间没有计算相似度的公式,故本文提出了一个生成距离。本文通过对文本的分类、预处理、特征抽取,用特征计算生成距离得到长短文本间的相似度。(二)社交网络中用户最近邻群的选取。在用户数量巨大的系统中,用户最近邻群的选取耗时很多,为能快速便捷的选取用户的最近邻群,本文提出了从用户的社交网络中寻找最近邻群的新方法。(三)基于内容和社交网络的文本推荐系统的设计与实现。将以上两点内容嵌入推荐系统中,通过说明基于内容和社交网络的文本推荐系统的推荐方式,对系统进行需求分析、总体设计,并对系统的各模块进行详细设计,完成了该系统的设计与实现。最后对系统进行了测试。

基于神经网络内容提取和协同过滤的推荐系统研究

这是一篇关于推荐系统,基于内容,神经网络,协同过滤,Word2Vec的论文, 主要内容为近年来,电影产业的发展越来越受到人们关注,每年都有数以百计的电影上映。由于可以选择的影视节目太多,用户很难找到自己感兴趣的节目,如何让用户在短时间内从大量影视剧中找到自己爱好的节目成为系统研究领域的一个热点。因此,很多学者投身到电影推荐系统的研究中,电影推荐系统以从大量的电影资源中推荐出符合用户要求的电影为目的。对于一个推荐系统而言,预测一个给定的用户是否将会喜欢特定的物品(预测问题)或者是来识别一个给定用户感兴趣的N项物品(前N项推荐问题)是推荐系统研究的重点。在各种电影推荐系统中,基于内容的电影推荐算法在训练期间输入电影的内容,这对于新电影的发行有很大优势,能使其不受“冷启动”问题的影响;基于物品协同过滤的电影推荐算法根据所有用户对电影的评价,发现不同电影之间的相似度,然后根据用户的历史偏好信息将相似的电影推荐给该用户,具有更好的个性化程度。尽管基于内容的电影推荐算法和基于协同过滤的电影推荐算法都各有其优点,但是由于算法固有缺陷导致时效性不好、准确度不高等问题。为解决单一算法推荐质量差的问题,本文提出了基于内容和基于物品协同过滤的电影推荐算法,同时结合了神经网络算法,提高了电影推荐系统的性能。本文的主要任务是基于神经网络的内容提取和基于物品协同过滤的电影混合推荐系统向用户推荐电影,以达到更高的匹配准确度、更好的时效性和用户满意度为目标。该方法首先基于内容训练神经网络模型Word2VecCBOW,内容信息(例如:导演、演员等)作为训练数据获取向量形式的每一个特征元素,然后利用线性关系学习特征来计算每部电影之间的相似度;其次利用基于物品协同过滤的方法,获得不同电影之间的另一种相似度;将神经网络训练到的基于内容的电影相似度和协同过滤得到的相似度进行线性结合;最后根据电影相似度和用户历史偏好信息得到电影的预测评分,进而依据评分为用户生成电影推荐列表。本文实验是基于MovieLens-hetre数据集进行的,最后实验结果证明了本文方法的有效性。