推荐7篇关于在线推荐的计算机专业论文

今天分享的是关于在线推荐的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线推荐等主题,本文能够帮助到你

个性化小说推荐系统的设计与实现

这是一篇关于在线推荐,协同过滤,个性化,小说的论文, 主要内容为随着网络文学在互联网中的快速传播,越来越多作者签约小型小说网站寻求发展,然而小型小说网站使用传统的推荐后台,推荐能力差且不易快速迭代升级,无法有效挖掘优质作品来吸引阅读流量。所以在该小说网站接入个性化小说推荐系统,能个性化推荐,快速拓展推荐策略,并且能验证推荐效果。本文设计并实现了该个性化小说推荐系统,采用分布式架构保证了系统的可用性、一致性、健壮性和可扩展性。经过对该系统的全面分析,将其分为在线推荐引擎模块、阅读流量调度模块、离线计算模块、冷启动评级模块四个模块。作者独立设计并实现了上述四个模块:(1)在线推荐引擎模块:该模块可以向读者个性化在线推荐小说。运营人员和开发者可以配置推荐策略,还可以实时监控引擎性能排查系统隐患。(2)阅读流量调度模块:该模块可以调度阅读流量,寻找最优推荐策略。运营人员配置流量调度策略,该模块在线对阅读流量按比例分组,对各组使用不同的推荐策略,之后运营人员对比推荐效果得出最优推荐策略。(3)离线计算模块:该模块可以计算出读者可能感兴趣的小说。实现了基于物品的协同过滤算法(Item CF),每日处理读者阅读数据,利用大数据计算框架离线计算得出小说的相似小说集合。(4)冷启动评级模块:该模块可以为没有阅读记录的读者提供建议阅读的小说,每日定时执行小说评级任务,根据该等级排列出冷启动推荐列表。功能测试、压力测试和A/B测试的结果表明个性化小说推荐系统完全满足用户要求。随着后期对推荐策略的拓展和管理,本系统一定能够进一步提升推荐效果,更加有效地利用阅读流量,发掘更多优质作品,创造更多商业价值。

面向网络直播平台的推荐系统设计与实现

这是一篇关于网络直播,推荐系统,离线推荐,在线推荐的论文, 主要内容为在视频直播网站的各业务场景中,为了提高用户的观看量和新用户的转化率,通常会在网站中进行一系列热门房间的推荐。目前各大网站在进行热门房间的推荐时,普遍采用的是一种高人气、高点击量排名的方式进行统一推荐,即将网站中人气较高或点击量较高的直播房间作为热门房间进行推荐。这种统一推荐的方式,虽然操作上简单、易实现,但个性化程度不高,无法针对不同用户的喜好,进行个性化的推荐,有时甚至出现推荐的热门房间类型是用户所不喜欢的情况,使得用户体验不佳。对于直播平台来说,信息提供者创造的资源不能有效的传达给有需求的用户,许多优秀的主播没有合适的展示机会。本文在分析推荐系统发展现状和直播平台业务需求的基础上,结合直播平台中物料更新快、直播质量不确定等特点,设计了一种离线+在线的推荐方案:在用户上线时根据历史喜好进行个性化推荐;在用户点击进入某个直播间时,根据直播间的直播内容进行物料的相似度推荐。个性化推荐场景中使用Spark计算框架实现了ALS交替最小二乘算法,有效的解决海量数据下相似度矩阵计算量大、矩阵稀疏、耗时长等问题,提升算法效率;相似度推荐场景中改进了基于内容的推荐算法,并且使用了Flink流式处理引擎,根据用户的行为反馈,实时并且精准地更新推荐列表。依据上述研究,本文设计并实现了一个面向网络直播平台的推荐系统。本文细致地介绍了该系统的设计和实现:通过研究实时推荐系统在工程领域的应用,使用大数据计算框架Spark、流式处理引擎Flink、搜索引擎Elasticsearch、发布-订阅系统Kafka、数据仓库Hbase等组件,搭建出一套与用户交互的大数据推荐系统。测试结果显示,系统具有良好的可实施性。

基于流计算的在线商品推荐系统的设计和实现

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,在线推荐,分布式计算的论文, 主要内容为由于网络信息技术的不断成熟和飞速发展,在web应用、网络监控、传感监测、电信金融、生产制造等领域,兴起了一种新的数据密集型应用——流数据,即数据以大量、快速、时变的流形式持续到达。如何对这些流数据进行收集和计算,产生实际的经济价值,是近些年来网络技术研究的热点,并且电商网站中都有着数量庞大的商品信息,用户找寻到适合自己的商品无异于大海捞针,所以,开发一个在线商品推荐系统。这个推荐系统可以对用户浏览和购买商品时产生的流数据加以利用,发现用户的即时购买意图和兴趣,从而为用户找到与其兴趣相似的商品,并推荐给用户,不仅能提高商品销售量,也可以增加用户的购物满意度。基于流计算的在线商品推荐系统包括数据采集模块、在线推荐模块、冷启动问题的解决、离线计算模块和Web展示模块。数据采集模块采用Flume框架进行实现,主要职责是采集用户的在线日志数据信息(浏览、收藏和购买),然后传送给分布式消息队列Kafka;离线计算模块是对用户过去的行为信息进行分析计算,采用基于物品的协同过滤推荐模型思想和基于标签的推荐模型思想,使用Flink流计算框架,计算商品推荐列表,并将计算结果存储在数据库中;在线推荐模块主要功能是当用户有操作发生时,在线的发现用户的即时购买意图和兴趣,同时利用离线计算模块的计算结果,在线的给用户推荐相关商品;Web展示模块是提供一些对外的接口,对离线推荐结果、热门商品和在线推荐结果进行一个简洁的展示。对系统进行测试的结果表明,系统可以在线的发现用户的即时购买意图和兴趣,为用户推荐与其兴趣相似的商品,且能长时间稳定运行,达到了设计目标,因此本文的推荐系统可以在电商领域,定制化地为用户推荐与其兴趣相关的商品。

推荐系统中实时在线推荐方法的研究

这是一篇关于推荐系统,在线推荐,多臂赌博机,动态聚类,非平稳赌博机的论文, 主要内容为在大数据时代,互联网上信息的爆炸性增长,导致用户在使用互联网提供服务时,很难从海量的信息中筛选出自身真正感兴趣的那部分信息。推荐系统作为一种信息过滤技术常被用来解决这种问题。传统的离线推荐方法利用用户的历史离线数据来学习对应的静态推荐模型,这些方法在物品集或用户集流动性较大的场景(新闻推荐等)中远远不能达到理想的效果。学习到的模型不能很好地处理冷启动问题,也无法实时跟踪用户兴趣偏好变化情况。为了解决离线推荐系统的问题,对在线推荐系统的研究越来越广泛。在线推荐系统可以根据用户对推荐物品的反馈结果,实时更新推荐模型,提升推荐效果。本文将围绕在线推荐场景,研究在线场景下的个性化推荐算法,具体研究成果如下:(1)在线推荐需要根据用户的反馈实时更新推荐系统,其交互特性符合强化学习场景,多臂赌博机算法作为一种简单强化学习方法。其利用到了强化学习顺序交互的特性同时避免了其他强化学习算法复杂、计算量大的问题,成为了在线推荐的一个研究热点。本文介绍了如何将在线推荐任务转换为强化学习任务,并对基于多臂赌博机的在线推荐研究方法进行了相关调研,总结了基于多臂赌博机的在线推荐方法的研究方向,以及相应的研究进展。(2)为了应对在线推荐中新用户到来和物品受欢迎程度的反馈不足问题(冷启动问题),本文针对在线推荐系统提出了一种基于自适应用户聚类的协作上下文赌博机算法ADCB(Adaptive Dynamic Clustering of Bandits)和ADCB+,该算法基于自适应的聚类拆分和合并,它在推荐轮中逐步执行用户级重新分配和聚类级重新调整,以高效、有效地了解用户的偏好及其聚类结构。特别是,所提出的ADCB+方法通过根据用户交互次数自适应地加权这两个影响,进一步利用累积的聚类偏好参数和每个用户的个性化特征。本文在三个现实数据集上的实验一致地表明,所提出的ADCB和ADCB+方案优于现有的基于动态聚类的在线推荐方法。(3)现有的大多数赌博机算法假设用户偏好是静态的。然而现实中用户的兴趣偏好大都是随时间变化的。为了解决这一问题,本文提出了一种基于非平稳环境的协作上下文赌博机算法NCUCB(Non-stationary Collaborative Upper confidence bound)。算法通过维护一个全局使用的赌博机模型池来共享用户信息,同时维护了一个模型选择器,通过考虑模型与用户最近的历史数据的匹配程度以及模型在所有用户中的受欢迎程度,从全局赌博机模型池中选择合适的赌博机模型为用户服务。系统使用变化点检测器来检测每个用户的兴趣是否发生变化,该检测器基于当前用户奖励估计置信度。本文在三个现实数据集上的实验一致地表明,所提出的NCUCB方案优于现有的基于非平稳环境的在线推荐方法。

对话式音乐推荐技术及系统实现

这是一篇关于推荐系统,音乐推荐,对话系统,知识图谱,在线推荐的论文, 主要内容为音乐作为文化娱乐中最广为人知的一类商品,已经成为当下人们生活中一剂重要而独特的生活调味品。它具有消费代价低、用户偏好多样化以及种类繁杂等特点,这使得传统的离线音乐推荐难以及时响应,但目前的在线音乐推荐交互手段又十分有限。对话式推荐系统是近几年来备受关注的创新性课题,该场景通过与用户的对话式在线交互完成推荐任务,并给予了用户更加丰富的表达空间。本文将音乐推荐融入对话系统之中,围绕对话式音乐推荐系统展开了全面的分析、研究与实现。不同于常见音乐推荐场景的延迟更新和隐式反馈,对话式音乐推荐可以及时而准确地捕捉用户的偏好,并主动获取用户准确的喜好反馈,这一点可以很好地解决用户变化的音乐偏好。本文从构建音乐推荐系统的数据层,到分析、设计对话式音乐推荐算法,再到支持对话式实时音乐推荐的系统搭建三个层面进行了研究与实现。本文主要工作和贡献总结如下:·音乐知识图谱的构建本文构建了一个音乐领域的知识图谱,不仅包含歌曲、专辑、歌手这类典型音乐实体,还增加了更符合推荐场景的风格实体。音乐知识图谱采用自顶向下的构建方式从零搭建,融合了流行音乐平台的音乐实体内容,并补充了包含通用知识图谱等多个数据来源。最终音乐知识图谱的实体数量达到百万级,关系数量达到千万级。音乐知识图谱利用图数据库Neo4j进行存储和查询。·适合的对话式在线音乐推荐算法本文将对话式在线音乐推荐场景划分为用户实时音乐需求获取和在线推荐两个阶段。针对第一阶段,本文采用了基于强化学习的方法来解决系统询问、用户回复的多轮对话交互的连续策略选择。在线推荐方法采用了满足交互性、实时性和探索性的基于Bandit的音乐推荐算法。此外,由于缺少对话式音乐推荐数据,本文利用离线数据进行对话式音乐推荐的用户模拟实验,验证了上述两个阶段选择的算法的有效性。·对话式在线音乐推荐系统的设计与实现基于上述的音乐知识图谱和对话式音乐推荐算法,本文设计并实现了对话式在线音乐推荐系统。在音乐推荐功能中,不仅包含普通音乐实体推荐,还设计了基于情绪的歌曲推荐。此外,为了提高系统的完备性与丰富度,系统还提供了记忆、问答和闲聊的功能,系统存储的用户画像可以辅助无约束的音乐推荐。系统用Python语言开发,并以微信公众号的方式进行了发布。