基于知识图谱的Web服务智能搜索系统
这是一篇关于知识图谱,API推荐,个性化需求,数据稀疏,冷启动的论文, 主要内容为随着面向服务的软件开发范式日趋成熟,Web API的种类和数量都在迅速增加。但是,单个Web API的功能相对单一,无法满足开发者多样化的开发需求。此时,通过Mashup可以对多个Web API进行组合混搭,实现更加复杂的功能。然而,由于功能相近甚至相同的Web API和Mashup应用越来越多,开发者很难快速、准确地找到自己想要的Web API。本文基于Web服务知识图谱设计和实现了一个面向Web服务的智能搜索系统,旨在帮助开发者搜索和推荐符合目标需求的Web API,提升软件开发的效率,具体研究内容包括:(1)构建了一个面向Web服务的知识图谱。首先,以Web API为核心,对Web服务生态系统中的实体以及实体之间的关系进行分析,借助本体建模工具Protégé构建Web服务本体模型;然后,通过数据获取工具,从当前最大的Web API聚合网站Programmable Web上获取Web服务相关数据;最后,将Web服务知识图谱保存至图数据库Neo4j中。(2)提出了一个基于知识图谱的Web服务推荐算法KGWSR。该算法以Web服务知识图谱为输入,利用图神经网络技术训练并获得知识图谱中节点的Embedding向量,进而预测Mashup和Web API之间的调用关系。实验结果表明,知识图谱中包含的丰富的语义关系,作为辅助信息可以有效地缓解传统Web服务推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动等问题带来的影响,提高了推荐算法的性能。(3)设计并实现了一个Web服务智能搜索系统。该系统一方面为软件开发人员提供了基本的关键词搜索功能,开发人员可以通过关键词准确地检索Web服务知识图谱中的各种数据。另一方面,提供了基于需求的服务推荐功能,当软件开发人员试图开发一个新的Mashup应用时,只需要输入对应的功能需求描述,系统就会基于KGWSR推荐算法推荐符合需求的Web API列表。此外,系统还借助可视化工具,将搜索和推荐的结果进行可视化展示,提供了友好的交互体验,方便用户对Web服务数据进行语义探索。综上所述,本文设计开发的Web服务智能搜索系统,一方面以知识图谱的形式为Web服务推荐领域的研究和创新提供了一个新的数据集。另一方面,它也可以作为一个实验平台,在Web服务推荐领域的研究中用于运行和测试不同的推荐算法。
基于用户聚类的旅游景点推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,旅游景点,协同过滤,K-means聚类,个性化需求的论文, 主要内容为互联网的飞速发展使得大量的信息涌入到人们的生活之中,使人们的生活变得更加方便的同时也出现了信息过多的问题,因此人们需要对信息进行筛选,推荐系统由此产生。推荐系统可以满足用户的个性化需求,提高用户获得有用信息的效率。推荐系统被推广到多个领域之中,旅游景点的个性化就是其中之一。协同过滤算法是推荐系统比较常用的推荐算法,但是协同过滤算法自身有一些限制条件使得它不能够完全应用于旅游景点的推荐之中,需要在传统的协同过滤算法的基础上进行改进,才能够更好的满足用户的旅游景点个性化需求。本文介绍了旅游景点推荐的相关研究,分析得出旅游景点的推荐系统问题非常值得研究。介绍了推荐系统的发展背景,并总结了各种推荐算法的优缺点,根据对比选择了协同过滤算法中的基于用户来进行旅游景点个性化推荐研究。但协同过滤算法存在着数据稀疏性、冷启动等问题,因此要对协同过滤算法进行改进。本文选择了聚类这一方法,并利用实验法来进行研究。首先利用聚类方法中的K-means对数据集的用户进行聚类,然后将聚类结果输入到协同过滤算法之中得到推荐结果,最后将推荐结果与传统协同过滤算法进行对比。实验结果表明,进行了聚类的基于用户的协同过滤算法旅游景点推荐的平均绝对误差要小于传统的协同过滤算法,并且算法的运行时间也小于传统的协同过滤算法,这证明了聚类后的基于用户的协同过滤算法能够适应于旅游景点的推荐,并且要更为准确也更加迅速。本文针对旅游景点推荐系统中的基于用户的协同过滤算法进行改进,使用了聚类方法中的K-means来提高平均绝对误差以及节省了运行时间,该改进能够更好的为旅游景点进行个性化推荐。
基于用户聚类的旅游景点推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,旅游景点,协同过滤,K-means聚类,个性化需求的论文, 主要内容为互联网的飞速发展使得大量的信息涌入到人们的生活之中,使人们的生活变得更加方便的同时也出现了信息过多的问题,因此人们需要对信息进行筛选,推荐系统由此产生。推荐系统可以满足用户的个性化需求,提高用户获得有用信息的效率。推荐系统被推广到多个领域之中,旅游景点的个性化就是其中之一。协同过滤算法是推荐系统比较常用的推荐算法,但是协同过滤算法自身有一些限制条件使得它不能够完全应用于旅游景点的推荐之中,需要在传统的协同过滤算法的基础上进行改进,才能够更好的满足用户的旅游景点个性化需求。本文介绍了旅游景点推荐的相关研究,分析得出旅游景点的推荐系统问题非常值得研究。介绍了推荐系统的发展背景,并总结了各种推荐算法的优缺点,根据对比选择了协同过滤算法中的基于用户来进行旅游景点个性化推荐研究。但协同过滤算法存在着数据稀疏性、冷启动等问题,因此要对协同过滤算法进行改进。本文选择了聚类这一方法,并利用实验法来进行研究。首先利用聚类方法中的K-means对数据集的用户进行聚类,然后将聚类结果输入到协同过滤算法之中得到推荐结果,最后将推荐结果与传统协同过滤算法进行对比。实验结果表明,进行了聚类的基于用户的协同过滤算法旅游景点推荐的平均绝对误差要小于传统的协同过滤算法,并且算法的运行时间也小于传统的协同过滤算法,这证明了聚类后的基于用户的协同过滤算法能够适应于旅游景点的推荐,并且要更为准确也更加迅速。本文针对旅游景点推荐系统中的基于用户的协同过滤算法进行改进,使用了聚类方法中的K-means来提高平均绝对误差以及节省了运行时间,该改进能够更好的为旅游景点进行个性化推荐。
教育视频多模态信息推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,教育视频结构化,内容推荐算法,协同过滤,个性化需求的论文, 主要内容为我国地域广袤，教育资源呈现出区域化和地域化的分布特点。为了解决教育资源分布不均的问题，远程教育这一替代教育手段越来越受到关注，尤其是基于多媒体视频的远程教育，已经发展成为现代远程教育的主要手段。作为一种新的信息载体，多媒体视频具有直观、全面、准确的特点，迅速成为最受欢迎的网络资源之一。然而，随着现代互联网的发展，存在于网络中的资源数量和种类日益增多，广泛使用的搜索引擎（如百度、谷歌等）仍然需要用户提供检索需要的关键字，无法主动探索用户需求。但是关键词描述能力有限，难以准确捕捉用户的搜索意图，这个问题限制了搜索引擎的效果；并且搜索引擎无法为不同的用户提供个性化的检索需求。因此，研究互联网中教育视频资源快速、准确的定位，开发能够主动地挖掘用户行为信息从而满足用户个性化需求的推荐系统，具有重要的意义。 针对上述问题，本文主要的工作及创新点包括： 本文设计并实现了教育视频的推荐系统，分别从系统需求分析、推荐算法和系统实现三个方面进行了研究。在系统需求分析部分，根据用户使用的不同场景，梳理需求列表，并根据需求列表对系统的功能模块进行了划分并验证。其次，重点研究了教育视频的内容推荐算法和协同过滤推荐算法。在研究推荐算法的过程中，分别对比了两类算法的原理、算法步骤、算法性能，并进行了多种混合推荐算法的性能分析，并在介绍内容推荐算法中简要介绍了视频处理的基础-视频结构化相关知识。最后，介绍系统的设计与开发。本文主要搭建了两个子系统：教育视频在线评测网站和教育视频推荐系统。本文搭建的系统可以自主收集用户信息，自主综合推荐算法完成推荐，自主呈现多样化的信息。经过测试，系统功能正确，达到设计目标。另外，还对推荐算法的完善提供了思路，指出今后工作的方向。
基于用户聚类的旅游景点推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,旅游景点,协同过滤,K-means聚类,个性化需求的论文, 主要内容为互联网的飞速发展使得大量的信息涌入到人们的生活之中,使人们的生活变得更加方便的同时也出现了信息过多的问题,因此人们需要对信息进行筛选,推荐系统由此产生。推荐系统可以满足用户的个性化需求,提高用户获得有用信息的效率。推荐系统被推广到多个领域之中,旅游景点的个性化就是其中之一。协同过滤算法是推荐系统比较常用的推荐算法,但是协同过滤算法自身有一些限制条件使得它不能够完全应用于旅游景点的推荐之中,需要在传统的协同过滤算法的基础上进行改进,才能够更好的满足用户的旅游景点个性化需求。本文介绍了旅游景点推荐的相关研究,分析得出旅游景点的推荐系统问题非常值得研究。介绍了推荐系统的发展背景,并总结了各种推荐算法的优缺点,根据对比选择了协同过滤算法中的基于用户来进行旅游景点个性化推荐研究。但协同过滤算法存在着数据稀疏性、冷启动等问题,因此要对协同过滤算法进行改进。本文选择了聚类这一方法,并利用实验法来进行研究。首先利用聚类方法中的K-means对数据集的用户进行聚类,然后将聚类结果输入到协同过滤算法之中得到推荐结果,最后将推荐结果与传统协同过滤算法进行对比。实验结果表明,进行了聚类的基于用户的协同过滤算法旅游景点推荐的平均绝对误差要小于传统的协同过滤算法,并且算法的运行时间也小于传统的协同过滤算法,这证明了聚类后的基于用户的协同过滤算法能够适应于旅游景点的推荐,并且要更为准确也更加迅速。本文针对旅游景点推荐系统中的基于用户的协同过滤算法进行改进,使用了聚类方法中的K-means来提高平均绝对误差以及节省了运行时间,该改进能够更好的为旅游景点进行个性化推荐。
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