基于情景感知中央红沃沃购电商用户兴趣推荐研究
这是一篇关于中央红沃沃购,人工蜂群算法,情景感知,个性化推荐,K-means聚类的论文, 主要内容为随着时代的发展和科技的进步,电子商务逐渐成为了人们交易方式,使人们生活在大数据的环境中,面对海量的信息,导致用户需要消耗大量的时间成本去挑选、辨别适合自身的产品,甚至无从选择。这种现象的出现是必然,也是急需解决的情况。电子商务领域中需要有推荐系统智能地帮助用户筛选出自身所需的信息,而评价推荐系统的优良是由推荐算法决定的。由于目前协同过滤算推荐算法存在数据值单一、数据量稀少、实时性差、计算量大、推荐效率低等问题,论文在中央红沃沃购电子商务企业协同过滤推荐算法的应用研究基础上,进行了进一步的研究,论文整体研究内容如下:(1)针对传统协同过滤算法中推荐效率低、计算量大的问题,提出了基于改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony Algorithm,IABC)的 K-means 聚类协同推荐算法。论文通过初始化、适应度函数两方面来对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm.ABC)进行改进,与K-means迭代结合,得到更加精准的聚类效果,再并入协同过滤算法,完成推荐。通过实验分析证明了基于IABC算法的K-means聚类协同过滤推荐效果比传统协同过滤算法和基于K-means聚类的协同推荐算法更好,可有效地应用在中央红沃沃购电商平台的推荐系统中。(2)针对传统协同过滤算法中数据稀疏性、实时性差和数据值单一的问题,提出了基于情景感知的用户兴趣模型(Context-Awareness User Interest Model,CA-UI)。论文通过用户的显式行为和隐式行为记录数据,从而丰富了数据量,在一定程度缓解了数据稀疏性的问题,同时将用户实时行为和情景因素引入,使数据不再是单一的布尔量化值,而是精准地表现了用户对项目的关注程度,得到用户-项目关注度矩阵,解决了实时性差和数据值单一的问题,有效地缓解了中央红沃沃购电商平台的用户数据稀缺的问题。(3)运用基于IABC算法的K-means聚类协同推荐算法对用户进行推荐,保证个性化推荐在推荐性能和推荐精度上的优越性。通过实验分析证明了基于IABC算法的K-means聚类协同过滤推荐算法在基于情景感知的用户兴趣模型(CA-UI)推荐方面具有更好效果,能够有效地解决中央红沃沃购电商平台推荐系统存在的问题。论文针对协同过滤算法的不足,提出了基于情景感知的用户兴趣模型(CA-UI)和用户聚类协同推荐算法。利用基于IABC算法的K-means聚类协同推荐算法对关注度矩阵中的用户进行推荐。通过实验表明基于CA-UI模型及用户聚类协同推荐算法的推荐效果比传统协同过滤推荐效果好,能够更好地为中央红沃沃购电商平台的用户提供个性化的推荐。
基于情景感知与移动终端的校园安全防范系统开发
这是一篇关于情景感知,GPS,安全管理,校园监控,Android的论文, 主要内容为伴随着社会发展,目前各大高校都有一些影响校园安全的因素,校园场地分散、面积大、管理人员少；学生人数众多、生性好动、防范意识差；学生活动中心、运动场、图书馆、学生宿舍、餐厅、教学楼等学生聚集场所可能会发生群体事件。为提高校园的防护能力,确保校园的宁静和安全,建立安全可靠的安全防范系统是十分必要的。 目前高校所采用的防范措施主要是使用专人进行巡逻并安装防盗可视监控设施,做到人防与技防相结合,但是这样一个结合相对校园安防的复杂情况来说还是不够的。校园安全防范系统应建立在先进、实用、经济、可靠的基础上,必须注重校园特性,尊重个人隐私,同时重视安防系统的防范作用,也更要体现它的管理作用,系统部分资源可接入校园网络,实现远程的安全防范与处理。 为了能更有效的保障师生安全,提升校园的安全水平,本文设计一套基于情景感知的校园安全智能管理系统,该项目利用当前学生智能手机持有率持续升高以及校园大部分部署了无线局域网和视频监控系统的特点,采用智能感知技术、GPS定位技术以及基于Android的智能终端进行系统的模型设计与开发实现。主要进行了校园安防现状的综述,并针对当前存在的问题进行了分析,设计了新架构的安全智能管理系统,并对所需的技术进行了调研,根据技术特点与需求进行深入分析讨论,最终完成了基于Android的智能终端报警、接警程序以及管理后台的界面与功能实现,在文中对系统需求分析、设计与相关实现过程进行了描述,最终结合应用效果分析了不足之处,最后提出了系统进一步开发的展望。
基于情景感知与移动终端的校园安全防范系统开发
这是一篇关于情景感知,GPS,安全管理,校园监控,Android的论文, 主要内容为伴随着社会发展,目前各大高校都有一些影响校园安全的因素,校园场地分散、面积大、管理人员少；学生人数众多、生性好动、防范意识差；学生活动中心、运动场、图书馆、学生宿舍、餐厅、教学楼等学生聚集场所可能会发生群体事件。为提高校园的防护能力,确保校园的宁静和安全,建立安全可靠的安全防范系统是十分必要的。 目前高校所采用的防范措施主要是使用专人进行巡逻并安装防盗可视监控设施,做到人防与技防相结合,但是这样一个结合相对校园安防的复杂情况来说还是不够的。校园安全防范系统应建立在先进、实用、经济、可靠的基础上,必须注重校园特性,尊重个人隐私,同时重视安防系统的防范作用,也更要体现它的管理作用,系统部分资源可接入校园网络,实现远程的安全防范与处理。 为了能更有效的保障师生安全,提升校园的安全水平,本文设计一套基于情景感知的校园安全智能管理系统,该项目利用当前学生智能手机持有率持续升高以及校园大部分部署了无线局域网和视频监控系统的特点,采用智能感知技术、GPS定位技术以及基于Android的智能终端进行系统的模型设计与开发实现。主要进行了校园安防现状的综述,并针对当前存在的问题进行了分析,设计了新架构的安全智能管理系统,并对所需的技术进行了调研,根据技术特点与需求进行深入分析讨论,最终完成了基于Android的智能终端报警、接警程序以及管理后台的界面与功能实现,在文中对系统需求分析、设计与相关实现过程进行了描述,最终结合应用效果分析了不足之处,最后提出了系统进一步开发的展望。
基于情景感知的个性化音乐推荐方法研究
这是一篇关于推荐方法,情景感知,深度学习,偏好预测的论文, 主要内容为随着多元音乐文化的蓬勃发展,当今用户时刻都在接收各类新兴音乐文化,其喜好千差万别并向着差异化方向发展。各大音乐推荐系统虽然能减少用户的搜索时间,改善用户体验,但还是难以满足用户个性化需求。通过分析发现现有的音乐推荐系统一般只考虑用户与歌曲的二元关系,而忽略用户在听歌时所处的情景信息。因此对获取得到的情景相关数据进行充分分析,并采用合适的方式将情景特征融入推荐系统,具有重要的理论价值和实用价值。针对传统主题模型提取文本特征而精度不足问题,根据评论文本采用BERT预训练模型和自注意力机制技术提取歌曲特征,并采用长短时记忆网络学习用户偏好特征。根据情景特征的获取方法不同将可获取的情景特征分为显式情景特征和隐式情景特征。特别地,将隐式情景特征分为了情绪特征和交互特征。对于情绪特征的提取,基于需要对用户情绪进行细化的情感分类的考量,采用情感词典的方式进行提取。对于交互特征的提取,根据评分矩阵采用多层神经网络技术提取用户在隐含情景下和歌曲间的交互特征。考虑用户、歌曲与各情境特征间可能存在某种交互关系,设计了一种基于情景感知的个性化音乐推荐模型,同时加入两个情境平衡因子来减少融入情景信息所带来的预测误差。首先通过均方根误差评价指标进行了实验评估,确定了基于情景感知的个性化音乐推荐模型的两个情景平衡因子的取值,并与现有的音乐推荐方法进行了实验对比,实验结果表明其在推荐精度、结果多样性以及系统健壮性上具有较强优势。此外还讨论了特征维度对推荐效果的影响。
基于情景感知的协同过滤算法及旅游信息精准推送方法研究
这是一篇关于情景感知,协同过滤,用户兴趣模型,旅游服务,信息精准推荐的论文, 主要内容为Web2.0模式的出现使得互联网上的信息交流方式发生了巨大的变化,一方面海量的信息丰富用户的出行体验,增加用户的满意度,另一方面,由于网络上的信息种类繁多且数量也呈指数级增长,用户难以在海量的数据中快速找到与自身相关的信息,引发了“信息过载”、“信息迷向”等问题,个性化推荐系统通过分析用户提交其感兴趣的信息和挖掘用户浏览过程的潜在信息,有针对性的向用户推荐信息,有效的解决目前因为互联网的快速发展而带来的各种问题。然而旅游信息不仅数量繁多,而且还具有多样性、动态性、实时性等特点,协同过滤算法是个性化推荐系统的核心,但也面临着稀疏性和冷启动的问题,且在一定程度上忽略用户情景信息对其行为产生的影响。本文在此背景下,提出一种基于情景感知的协同过滤算法,可以有效提高推荐算法的精度,然后从用户自身的角度出发,建立基于情景感知的用户兴趣模型,提高了个性化信息推荐服务的准确性和效率,增强用户的满意度及出行体验。本文主要研究以下四个方面的内容:(1)通过对国内外个性化推荐系统和情景感知的研究发现,用户的行为与其所处的情景有着千丝万缕的关系。首先给出动态、静态情景的定义,然后对旅游情景进行分类并构建情景感知的服务框架,很好地描述了情景感知的服务过程,最后阐述情景感知与个性化推荐技术的3种方式,选择合适的推荐模式与协同过滤算法相结合。(2)针对协同过滤算法只考虑用户、项目的评分信息而导致数据稀疏的问题,且现有算法缺少对情景信息的分析,因此引入用户情景信息,提出一种基于情景感知的协同过滤算法,在MovieLens数据集上利用Matlab方法对比协同过滤算法和基于情景感知的协同过滤算法,实验表明改进算法在邻近值和整体预测的精度有较高的优越性。(3)用户行为时时刻刻在发生变化,因此本文构建了一种基于情景感知的用户兴趣模型,该模型在现有用户兴趣模型的基础上加入用户的情景感知,抽取用户情景兴趣项,实时了解用户的动态变化,从而还原了用户的真实兴趣,并采用MapReduce方法实现数据的并行推荐,向用户提供快速、实时、精准的服务。(4)设计基于情景感知的旅游信息推送系统,实现了旅游信息精准推送的功能。该系统通过对旅游信息推荐系统的总体框架、数据库、系统功能的相关设计,处理相关数据,最终实现旅游信息精准推送的功能。在旅游信息推送的研究中,将情景感知与协同过滤算法结合可解决数据稀疏性等问题,用户兴趣模型可以有效的为用户提供动态的、实时的、高效的且适合自身兴趣的信息,为建立个性化的且含有用户当前情景的信息服务提供新的思路。
基于情景感知与移动终端的校园安全防范系统开发
这是一篇关于情景感知,GPS,安全管理,校园监控,Android的论文, 主要内容为伴随着社会发展,目前各大高校都有一些影响校园安全的因素,校园场地分散、面积大、管理人员少；学生人数众多、生性好动、防范意识差；学生活动中心、运动场、图书馆、学生宿舍、餐厅、教学楼等学生聚集场所可能会发生群体事件。为提高校园的防护能力,确保校园的宁静和安全,建立安全可靠的安全防范系统是十分必要的。 目前高校所采用的防范措施主要是使用专人进行巡逻并安装防盗可视监控设施,做到人防与技防相结合,但是这样一个结合相对校园安防的复杂情况来说还是不够的。校园安全防范系统应建立在先进、实用、经济、可靠的基础上,必须注重校园特性,尊重个人隐私,同时重视安防系统的防范作用,也更要体现它的管理作用,系统部分资源可接入校园网络,实现远程的安全防范与处理。 为了能更有效的保障师生安全,提升校园的安全水平,本文设计一套基于情景感知的校园安全智能管理系统,该项目利用当前学生智能手机持有率持续升高以及校园大部分部署了无线局域网和视频监控系统的特点,采用智能感知技术、GPS定位技术以及基于Android的智能终端进行系统的模型设计与开发实现。主要进行了校园安防现状的综述,并针对当前存在的问题进行了分析,设计了新架构的安全智能管理系统,并对所需的技术进行了调研,根据技术特点与需求进行深入分析讨论,最终完成了基于Android的智能终端报警、接警程序以及管理后台的界面与功能实现,在文中对系统需求分析、设计与相关实现过程进行了描述,最终结合应用效果分析了不足之处,最后提出了系统进一步开发的展望。
基于情景感知与移动终端的校园安全防范系统开发
这是一篇关于情景感知,GPS,安全管理,校园监控,Android的论文, 主要内容为伴随着社会发展,目前各大高校都有一些影响校园安全的因素,校园场地分散、面积大、管理人员少；学生人数众多、生性好动、防范意识差；学生活动中心、运动场、图书馆、学生宿舍、餐厅、教学楼等学生聚集场所可能会发生群体事件。为提高校园的防护能力,确保校园的宁静和安全,建立安全可靠的安全防范系统是十分必要的。 目前高校所采用的防范措施主要是使用专人进行巡逻并安装防盗可视监控设施,做到人防与技防相结合,但是这样一个结合相对校园安防的复杂情况来说还是不够的。校园安全防范系统应建立在先进、实用、经济、可靠的基础上,必须注重校园特性,尊重个人隐私,同时重视安防系统的防范作用,也更要体现它的管理作用,系统部分资源可接入校园网络,实现远程的安全防范与处理。 为了能更有效的保障师生安全,提升校园的安全水平,本文设计一套基于情景感知的校园安全智能管理系统,该项目利用当前学生智能手机持有率持续升高以及校园大部分部署了无线局域网和视频监控系统的特点,采用智能感知技术、GPS定位技术以及基于Android的智能终端进行系统的模型设计与开发实现。主要进行了校园安防现状的综述,并针对当前存在的问题进行了分析,设计了新架构的安全智能管理系统,并对所需的技术进行了调研,根据技术特点与需求进行深入分析讨论,最终完成了基于Android的智能终端报警、接警程序以及管理后台的界面与功能实现,在文中对系统需求分析、设计与相关实现过程进行了描述,最终结合应用效果分析了不足之处,最后提出了系统进一步开发的展望。
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