6个研究背景和意义示例,教你写计算机个性化信息推荐论文

今天分享的是关于个性化信息推荐的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到个性化信息推荐等主题,本文能够帮助到你

基于地理情境的用户实时兴趣适配模型及个性化推荐方法研究

这是一篇关于地理情境,协同过滤,关联规则,用户兴趣模型,个性化信息推荐的论文, 主要内容为互联网的快速发展使得网络信息迅速增长,一方面海量的信息为用户提供了多样的信息选择的依据,另一方面互联网信息数量庞大、种类繁多,使得用户难以在海量的数据中快速找到自己实际需要的信息。个性化推荐系统的出现较好的解决了这类问题,协同过滤算法作为个性化推荐的核心,目前许多专家学者仍在进行持续的探索研究,本文考虑到协同过滤算法存在的冷启动和数据稀疏等问题,以及情境感知与协同过滤算法独立进行个性化推荐的特点,从用户角度出发,建立基于地理情境的用户兴趣模型,并提出一种混合协同过滤和关联规则的个性化推荐算法,以期提高个性化信息推荐服务的全面性和精准性。本文主要研究以下几个方面的内容:(1)通过对国内外情境感知、用户兴趣模型和个性化推荐系统的研究发现,用户的兴趣偏好跟用户当前行为、用户所处的地理情境有着密切关系。通过情境定义、情境分类以及情境感知的计算服务框架等研究,实现对情境的认知,在此基础上提出地理情境的概念、抽象表达等相关知识,最后阐述基于地理情境感知的三种个性化推荐技术模式,选择适合本文研究内容的推荐模式进行阐述说明。(2)用户兴趣偏好和用户行为每时每刻都处在变化的过程中,具有较强的动态性和实时性,获取到的信息的全面程度是影响模型优劣程度的关键之一,本文在综合考虑显式兴趣项、隐式兴趣项和地理情景兴趣项的基础上,设计一种基于地理情境的用户实时兴趣适配模型,通过对用户各个项兴趣的全面表达,更好的还原用户的真实兴趣。(3)针对传统的协同过滤算法考虑“用户-项目”的评分信息而导致数据稀疏和冷启动的问题,本文在评分标签的基础上加入评论标签,提出一种基于多维标签的协同过滤算法,该算法在MovieLens数据集上进行验证,实验表明改进过后的算法优于传统的算法;利用Apriori算法对地理情境与用户行为兴趣进行关联规则分析,实验证明该方法具有可行性;最后将两种算法加权成个性化混合推荐算法。(4)设计了旅游信息个性化推荐服务。在本文研究内容的基础上,进行基于用户兴趣的旅游信息个性化推荐系统的设计,主要包括推荐系统总体框架设计、旅游数据库设计、推荐系统应用接口等相关设计,以期实现旅游资源的真实有效推荐。在个性化推荐的研究中,将关联规则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地理情境的信息服务提供新的思路。

基于本体的个性化信息推荐系统研究

这是一篇关于本体,个性化信息推荐,用户模型的论文, 主要内容为网络信息的海量性增加了用户信息查询的负担,导致了人们很难在浩淼的信息海洋中找到自己真正感兴趣的信息。用户对信息有不同的需求,而现在互联网对用户的表达相同的信息查询需求返回的是同样的信息内容,不会考虑用户的个性化。在科技飞速发展的环境下,我们要不仅满足用户信息查询的方便性的要求,还要在实现这个前提下尽量保证返回信息的质量,这样个性化的信息服务就应时而生。个性化的信息服务因能根据用户的不同信息查询需求返回用户真正感兴趣的信息而逐渐取代了传统的信息服务模式成为一种新的信息服务方式。现有的个性化信息推荐系统按照其所采用技术的不同可分为基于规则的推荐系统,基于内容的推荐系统和基于合作的推荐系统。这三种推荐技术都存在着一定的不足,如在基于规则的个性化信息推荐技术中,随着规则数量的增多,规则的管理会变得越来越困难；在基于内容推荐的个性化信息推荐技术中,由于缺少语义信息,系统提供给用户的信息不能很好地满足用户的兴趣需求；在基于合作推荐的个性化信息推荐技术中,系统找到的相似用户某些情况下并不是与当前用户兴趣最相似的用户,导致最终提供给当前用户的信息不是他最感兴趣的信息等。为了解决现有个性化信息推荐系统的不足,本文在分析本体的概念,组成部分和构建工具等的基础上,以数字图书馆领域的部分概念为例建立了一个领域本体。文中不仅在原有的文本内容的表达上引入了本体理论,也在现有用户模型表达方式的基础上提出了一种改进的基于本体的用户兴趣模型表达方式,这种用户模型能比较完整地表达用户的兴趣。本体论的引入使得表达文本的关键词和用户模型关键词之间不再是简单的匹配而是语义层面的匹配,系统推荐信息的质量得到了较大的提高,能更好地向用户提供个性化的信息服务。

基于本体的个性化信息推荐系统研究

融合多模态知识图谱与注意力机制的个性化信息推荐研究

这是一篇关于个性化信息推荐,多模态,知识图谱,卷积神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为随着数字技术和互联网的迅速发展,我们生活在一个信息爆炸的时代,每天都会被大量的信息和选择所包围。推荐系统作为一种智能化的技术,能够利用用户的历史数据和个人偏好,为用户推荐与其兴趣相关的商品、服务或内容,以便帮助用户更快、更有效地找到他们想要的东西。然而,推荐系统目前也面临着一些问题,其中最主要的是数据稀疏问题。数据稀疏指的是用户的历史行为数据过少,难以对用户进行准确的兴趣分析。在这种情况下,推荐系统可能会出现推荐错误或者无法为用户提供满意的推荐服务。针对此问题,目前的研究趋势是将外部信息引入到推荐模型中,其中知识图谱被广泛应用。然而,现有基于知识图谱的推荐方法主要侧重于利用知识图谱中的路径结构信息或知识图谱中的语义信息,忽略了知识图谱内部丰富的高阶信息。本文针对推荐系统存在的数据稀疏问题以及知识图谱内部高阶信息没有得到充分利用的问题,提出了一种融合多模态知识图谱与注意力机制的个性化信息推荐方法,该方法主要包含了多模态数据的构建与预处理方法和基于关系空间的注意力机制传播模型两个部分,具体研究内容如下:(1)针对推荐系统在实际应用中面临的数据稀疏性问题,本文提出了一种多模态数据的构建与预处理方法,该方法将多模态信息分为内部和外部两个部分。其中,将与物品相对应的视觉图像(例如电影海报)以基于实体的形式被用作内部多模态信息来扩展知识图谱推荐。在知识图谱嵌入过程中往往将物品的文本属性直接嵌入到一个ID中,从而忽略了物品所包含的一些语义信息,比如电影名信息。因此,本文引入物品的标题文本语义作为外部多模态特征来弥补知识图谱嵌入带来的语义缺失问题。同时将用户特征属性加入外部多模态信息中可以更准确地分析出用户的兴趣爱好。通过这种方法,推荐系统可以更好地应对数据稀疏性问题。(2)针对知识图谱推荐中高阶信息挖掘不充分的问题,本文提出了一种基于关系空间的注意力机制传播模型。具体而言,该模型首先从内部多模态知识图谱层中得到多模态特征向量作为输入,并通过基于关系的感知注意力机制来学习传播过程中的每个邻居权重,这样可以在关系空间中找到关系更近的实体。在特征聚合阶段,本文采用相加、连接和双端混合三种方式进行聚合效果测试,最后,将外部多模态用户和物品特征向量加入,融合得到最终的用户和物品特征向量以用来推荐预测。为了检验本文所提的融合多模态知识图谱与注意力机制的个性化信息推荐方法的有效性,本文基于Multi-Movie Lens1M数据集进行了对比实验,在准确率、召回率等指标上与几种当前主流推荐方法进行了比较。经实验验证,本文所提方法比MKR、Ripple Net等知识图谱推荐方法在准确率、召回率以及ACC等指标上均有所提升。同时,针对数据稀疏性做了对比实验,实验表明在保证推荐准确性的前提下,所提方法可以有效缓解推荐系统的数据稀疏性问题。