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知网学科文献混合推荐系统设计与应用

知网学科文献混合推荐系统设计与应用

作者：陈冠楠大连交通大学

学位级别：硕士

随着信息时代的迅猛发展,学科文献数量不断增加,用户面临着选择困难。因此,学科文献混合推荐系统应运而生,旨在为用户提供个性化推荐服务。本文以知网学科文献混合推荐系统为研究对象,通过分析用户个性化推荐效果,探讨该系统的优缺点和... 详细信息

随着信息时代的迅猛发展,学科文献数量不断增加,用户面临着选择困难。因此,学科文献混合推荐系统应运而生,旨在为用户提供个性化推荐服务。本文以知网学科文献混合推荐系统为研究对象,通过分析用户个性化推荐效果,探讨该系统的优缺点和可行性。研究结果表明,该系统能够满足用户的个性化需求,但在推荐算法和用户反馈方面还存在改进空间。因此,本文旨在提出一种基于知网学科文献的基于时间因子的协同过滤算法,以实现更为精准的推荐服务,提高用户的满意度和使用体验。本文所使用的混合推荐算法包括协同过滤算法和内容过滤算法,这两种算法分别考虑了用户之间的相似度和文献之间的相关性,以提高推荐效果。同时,本文选取了多个评价指标,包括准确率、召回率、覆盖率、多样性和新颖性等,对推荐结果进行评估和分析,以验证算法的可行性和有效性。本文的研究结果对学科文献混合推荐系统的进一步改进具有参考价值。

关键词：知网混合推荐系统推荐算法

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基于Hadoop平台的混合推荐系统

基于Hadoop平台的混合推荐系统

作者：晁卫大连交通大学

学位级别：硕士

进入了互联网时期以来,人类就开始进入信息爆炸的时代。例如一分钟超10万多的新数据对Twitter访问;著名的社交网络Facebook页面访问量超过六百万等。都预示着我们处在信息爆炸的时代。云计算提供更好的计算一种新的计算模型(分布式)。... 详细信息

进入了互联网时期以来,人类就开始进入信息爆炸的时代。例如一分钟超10万多的新数据对Twitter访问;著名的社交网络Facebook页面访问量超过六百万等。都预示着我们处在信息爆炸的时代。云计算提供更好的计算一种新的计算模型(分布式)。已经在商业世界和学术界引起了广一泛的关注,如今的数据处理和存储的大量成为研究的热潮。对于大数据时代来说,推荐系统面对的是海量的用户数据,海量的商品数据,以及每天不断产生的新的网站日志,用户行为记录,新的内容等等。如何存储以及处理这些庞大的数据也是一个棘手的问题。使用传统的RDBMS对于大数据量的读写都一个瓶颈,而且传统的数据库并不适合进行分布式存储,PB级的数据量需要均匀的存储到不同的节点,同时还需要一个并行计算的框架来处理这些数据。Hadoop是这方面的理想选择,从2004年发展至今,Hadoop在大数据处理方面的应用及其广泛。Hadoop以HDFS分布式文件系统,以及并行处理计算编程模型MapReduce,在这样的文件系统上可以轻松的完成分布式计算。本文也选择Hadoop作为分布式平台。本论文主要研究各种主流的推荐算法的优缺点,并在工程上设计推荐引擎组合。在对H adoop平台上的分布式文件系统HDFS和计算模型M ap/R educe进行深入分析和研究的基础上,给出基于H adoop平台的云计算混合推荐系统和相关测评。

关键词：云计算 Hadoop Map/Reduce 混合推荐系统

混合推荐系统在工程设计企业档案智能管理中的应用

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机电兵船档案 2022年第4期38卷 78-79页

作者：陆雪梅中国联合工程有限公司技术质量部

本文针对我国工程设计企业档案业务以档案用户为中心,主动提供有效的档案知识服务的需求,阐述了混合推荐系统在档案智能管理中的基本应用模式,在此基础上提出应用于档案智能管理的混合推荐系统,阐述了提高混合推荐系统在档案智能管理中... 详细信息

本文针对我国工程设计企业档案业务以档案用户为中心,主动提供有效的档案知识服务的需求,阐述了混合推荐系统在档案智能管理中的基本应用模式,在此基础上提出应用于档案智能管理的混合推荐系统,阐述了提高混合推荐系统在档案智能管理中的可用性,旨在促进我国工程设计企业档案业务模式的转型。

关键词：智能管理混合推荐系统工程设计企业档案业务用户为中心应用模式可用性

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基于二分图的混合推荐系统的研究与实现

基于二分图的混合推荐系统的研究与实现

作者：郑思远北京邮电大学

学位级别：硕士

近几年随着互联网以及电子商务的飞速发展,互联网中的信息呈现出爆炸性的增长,用户无法从过量无用信息中挖掘出自己需要的物品或者信息,在这种情况下,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统可以根据用户的喜好为用户推荐物品,帮助用... 详细信息

近几年随着互联网以及电子商务的飞速发展,互联网中的信息呈现出爆炸性的增长,用户无法从过量无用信息中挖掘出自己需要的物品或者信息,在这种情况下,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统可以根据用户的喜好为用户推荐物品,帮助用户迅速找到自己的兴趣方向。但是随着个性化推荐系统的广泛应用,冷启动以及稀疏性等问题开始出现,基于单一算法的推荐系统已经不能满足实际需要。同时由于互联网信息的爆炸性增长,基于单机算法的推荐系统已经无法处理大规模数据。基于上述问题,论文对基于二分图的混合推荐系统进行了研究。首先对推荐系统的相关概念进行了介绍,并详细描述了基于隐语义模型的推荐算法SLIM (sparse linear method)以及基于二分图的推荐算法。本文对SLIM的核心思想进行了研究,分析了SLIM的缺点：无法学习未被同一用户评价过的物品之间的相似度;接着基于二分图对SLIM算法进行了改进,提出了一种新的混合推荐算法UIIM (user-item interest model),并通过实验验证了UIIM的推荐质量。其次,针对大规模数据带来的问题,设计实现了基于Spark的并行UIIM算法(ParallelIIM),并通过实验验证了ParallelIIM的准确性以及效率。经过实验证明,混合推荐算法UIIM的推荐质量要优于SLIM,对于评价量稀疏的用户,质量也同样有所提高;基于Spark实现的ParallelIIM算法在大数据规模上的效率要明显优于单机算法。最后,基于海量数据分析平台,设计了混合推荐系统的架构,并基于Mapreduce实现了三个数据预处理的算法,利用并行后的混合推荐算法ParallelIIM构建了混合推荐系统,为混合推荐算法的应用提供了案例。

关键词：混合推荐系统二分图 UIIM Spark SLIM

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面向财经资讯的混合推荐系统研究与实践

现代电视技术 2020年第4期 116-118页

作者：姚学润张琦倪明昊张从攀第一财经传媒有限公司

财经资讯作为媒体内容服务的垂直细分,在推荐系统设计中需要充分考虑其内容特点及应用场景。本文以第一财经推荐系统为例,从推荐算法的选择、系统架构设计、业务场景适配等多个方面,对财经资讯的混合推荐系统的设计与实现进行了全面阐述。

关键词：个性化内容推荐混合推荐系统财经资讯服务

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基于hadoop平台的混合推荐系统

电子技术与软件工程 2014年第4期 107-107页

作者：晁卫大连交通大学辽宁省大连市116045

随着科技的进步和网络的发展,人们不得不面对海量的信息数据,这些信息一般具有海量性、多态性、异构性、动态性、无结构化等特性。本文主要研究各种主流的推荐算法的优缺点,并在工程上设计推荐引擎组合。在对H adoop平台上的分布式文件... 详细信息

随着科技的进步和网络的发展,人们不得不面对海量的信息数据,这些信息一般具有海量性、多态性、异构性、动态性、无结构化等特性。本文主要研究各种主流的推荐算法的优缺点,并在工程上设计推荐引擎组合。在对H adoop平台上的分布式文件系统HDFS和计算模型Map/Reduce进行深入分析和研究的基础上,给出基于H adoop平台的云计算混合推荐系统。

关键词：云计算 H adoop HDFS Map Reduce 混合推荐系统

结合模糊数学与多目标决策方法的混合多准则推荐系统

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结合模糊数学与多目标决策方法的混合多准则推荐系统

作者：张文力电子科技大学

学位级别：硕士

已过去的这几十年见证了信息爆炸这一问题的产生和发展。一方面，人们充分享受信息共享带来的便利;另一方面，人们也越来越普遍的意识到信息过载带来的不良后果。推荐系统被广泛运用于克服信息过载问题。更为准确的用户偏好模型的建立... 详细信息

已过去的这几十年见证了信息爆炸这一问题的产生和发展。一方面，人们充分享受信息共享带来的便利;另一方面，人们也越来越普遍的意识到信息过载带来的不良后果。推荐系统被广泛运用于克服信息过载问题。更为准确的用户偏好模型的建立对推荐系统的研究来说仍然是个挑战。在已有的研究中，大多数推荐技术都忽略了用户偏好和项目属性中的不确定性，它们大多基于单一推荐准则来产生推荐。因此，本文将主要关注两个有趣的研究热点：第一，应该使用精确的数字还是语义值来描述用户偏好信息;第二，应该使用单一还是多重属性值来描述项目信息。首先，我们引用一个例子来说明在推荐系统中引入多准则评分体系的重要性。并进一步将这个例子延伸，用来说明如何用模糊逻辑收集用户的偏好信息。接下来，我们介绍在本研究中会涉及到的各种算法及各种技术的背景。首先是推荐技术，包括协同过滤技术和基于内容的推荐技术。其次是语义变量与模糊数的基本知识。接下来介绍通过直接获取方式获取用户偏好的优点及原因。最后介绍三种将在本研究中使用到的MCDM（Multiple Criteria Decision Making）方法，分别是DEMATEL（Decision Making Trial And Evaluation Laboratory）、AHP（Analytic Hierarchy Process）及模糊TOPSIS（Technique for Order Preference bySimilarity to an Ideal Solution）方法。在接下来的一章中，我们提出一种新的基于模糊多目标决策（Fuzzy MultipleCriteria Decision Making）方法的混合推荐技术。并结合三种多目标决策方法（DEMATEL,AHP和TOPSIS）以获得更好的推荐效果。最后，为验证所提出的方法，我们通过在线实验收集真实用户数据。邀请豆瓣（***）活跃用户参加我们的在线实验。收集到了335位用户对200部电影的多准则评分（分别依据故事情节、导演指导、演员表演和视觉效果为电影评分）。平均绝对误差（MAE）, TOP-K Hit Rate以及营销学中用于衡量用户满意度的量表被用来衡量算法表现。实验结果显示我们提出的方法在多准则环境下可以显著的提高推荐准确性和用户满意度。

关键词：混合推荐系统多目标决策模糊逻辑 DEMATEL AHP TOPSIS

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基于图的混合推荐算法

模式识别与人工智能 2017年第4期30卷 335-342页

作者：张宜浩刘小洋刘万平朱常鹏重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

混合推荐是解决各种单一推荐方法缺陷的重要途径,文中提出基于图的混合推荐算法,通过在图中融合各种推荐因素进行建模,产生最终的推荐结果.利用推荐物品的内容属性计算物品间的相似度,构建最近邻图关联矩阵.根据物品的打分记录构建物品... 详细信息

混合推荐是解决各种单一推荐方法缺陷的重要途径,文中提出基于图的混合推荐算法,通过在图中融合各种推荐因素进行建模,产生最终的推荐结果.利用推荐物品的内容属性计算物品间的相似度,构建最近邻图关联矩阵.根据物品的打分记录构建物品的兴趣模型,生成矢量函数.在此基础上,利用正则化框架组合关联矩阵和矢量函数,构建基于图的学习模型,实现基于图的混合推荐,并从理论上证明算法的收敛性.在Movie Lens数据集和亚马逊网上商城交易数据上的对比实验验证文中算法的有效性.

关键词：混合推荐系统物品描述文档物品内容属性图用户评分

Nintendo Switch游戏推荐系统的研究与实现

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Nintendo Switch游戏推荐系统的研究与实现

作者：田奥黔华东师范大学

学位级别：硕士

随着互联网时代的发展,电子游戏产业渐渐成为了互联网时代产物的代表产业之一,其带来的娱乐价值、经济价值被越来越多的人所认可。其中,主机电子游戏市场广阔,存在不少机遇,其商业、经济价值更是备受关注。区别于其他电子游戏平台,基于... 详细信息

随着互联网时代的发展,电子游戏产业渐渐成为了互联网时代产物的代表产业之一,其带来的娱乐价值、经济价值被越来越多的人所认可。其中,主机电子游戏市场广阔,存在不少机遇,其商业、经济价值更是备受关注。区别于其他电子游戏平台,基于任天堂Nintendo Switch的电子游戏平台虽然游戏数量少,但是游戏题材分类维度深,可挖掘性强,具有很高的研究价值。现有针对游戏推荐系统的研究大多基于Steam平台的玩家评论和用户账户的相关信息进行,然而,Nintendo Switch主机游戏与Steam的游戏在商业发售和受众群体等方面存在较大的差异,使得基于Steam平台的算法无法直接迁移到Nintendo Switch平台。经典的协同过滤算法虽简单有效,却会受限于数据稀疏性和数据冷启动问题,故引入用户评论等额外数据成为了提升推荐系统性能的重要方法。此外,现有游戏推荐系统多为基于用户显式、隐式数据反馈、上下文和社交网络数据的推荐系统,此类推荐系统获取数据成本大,算法较复杂。因此,当前游戏推荐系统普遍存在几个问题:1)目前对游戏分类研究大多基于Steam平台,Nintendo Switch电子游戏平台官方分类少,难以直接应用。2)存在电子游戏现有种类表示单一,现有分类方法难以解决某些游戏的复杂分类问题。3)用户评论等额外数据获取成本高昂,且数据质量难以量化。这使得引入用户评论等额外数据来解决数据稀疏性和冷启动问题时,无法适用于Nintendo Switch电子游戏平台的推荐系统。针对上述问题,本文依托某公司项目,拟实现此平台游戏推荐,同时从用户角度为销售优化和库存管理的需求提供支持,通过相关游戏分类研究并对1439个游戏进行深度体验分析,实现此平台的游戏推荐,进行了以下内容的研究:(1)针对游戏官方分类少且难以直接应用的问题,基于此平台提出了九大游戏分类和多个游戏标签。该分类方法和游戏标签可提取出游戏的特征,以此完成对新游戏和已有游戏的特征构建,避免数据稀疏和数据冷启动问题。(2)针对电子游戏现有种类表示单一,现有分类方法难以解决复杂游戏的分类问题,提出了DPQ方法来对游戏进行分层的特征表达,此方法提出剖析层(Dissection)、概述层(Profile)、定性层(Qualitative)三层概念,对应从游戏规则、游戏交互方式、游戏核心卖点三方面描述电子游戏推荐系统中的关联关系,并给与相应的权重。使用DPQ方法表示游戏的隐含特征和用户的游戏偏好,并挖掘出游戏和用户间的关联关系。(3)针对搭建Nintendo Switch电子游戏平台的推荐系统时,无法通过引入用户评论等额外数据来应对数据稀疏性和冷启动问题的情况,本文搭建了一个混合推荐系统。其由基于评分、基于FP-Growth算法、基于DPQ方法的用户和物品协同过滤推荐构成,缓解了数据稀疏性和冷启动带来的影响,并提高了系统性能。依托相关公司数据集,并联合评分和游戏分类数据集构建了包含61232条用户数据的系统数据集。实现了基于DPQ方法的混合推荐系统,完成了个性化的单一游戏和多游戏的心愿单混合推荐系统。本文将搭建的Nintendo Switch电子游戏平台的推荐系统进行了展示,并在测试集上验证了效果,实验召回率和命中数两个指标表明此混合推荐系统游戏推荐效果远优于传统协同过滤算法且其性能也高于使用的四个子系统。

关键词： Nintendo Switch 九大游戏分类 DPQ方法电子游戏推荐系统混合推荐系统