基于关联数据的图书个性化智能推荐系统设计

针对传统图书推荐系统存在匹配度不高、用户满意度较低的问题,引入关联数据技术设计一种新的图书个性化智能推荐系统。系统硬件结构由智能数据存储层、智能数据挖掘层、数据用户界面层组成,系统选用的处理器为嵌入式处理器,存储器为静态存储器。软件模块分为信息获取、信息匹配、信息推荐三个部分。为了检测系统工作效果,将其与传统推荐系统进行对比。结果表明,所设计的推荐系统能够精准地将用户所需信息与图书信息匹配到一起完成推荐,达到用户满意的效果。     

基于微信公众平台的图书借阅信息查询系统设计

为提升图书借阅信息查询精准度,设计基于微信公众平台的图书借阅信息查询系统。该系统包括前台端管理子系统和微信服务端信息查询子系统。其中,前台端管理子系统作为系统基础,为用户与图书馆提供借阅前期操作界面,完成用户及图书相关信息的管理以及功能展示;微信服务端信息查询子系统作为系统的核心,包含6个模块,可根据用户需求完成智能分析,选择对应的模块完成图书借阅信息筛选、优化、解读、查询和推荐,实现图书借阅信息查询。经实验测试证明,该系统各项功能均满足预期设计,具备图书借阅信息查询可行性,承载力较好,借阅信息查询准确率在96%以上,符合系统性能需求。     

基于云计算平台的图书馆混合推荐技术研究

研究基于云计算平台的图书馆混合推荐技术,向不同类型用户精准推荐图书。构建以并行计算框架为计算前提的图书馆混合推荐系统。采用Flume采集图书馆用户日志信息和图书馆图书数据,将采集到的数据信息传输到Kafka消息中间件后,向集群中传入集群订阅的数据信息,集群在用户粘稠度较低时采用聚类算法聚类图书馆数据信息,获取聚类中心,依照聚类中心用户读书偏好向目标用户推荐图书。在用户粘稠度较高时,采用基于协同过滤的混合推荐算法分析目标用户阅读偏好,计算目标用户偏好和用户群中用户偏好相似程度,将偏好相似程度作为权值,组合多个权值产生预测评分,通过预测评分推荐图书。经过实验分析发现,该方法推荐精准性最高为99.72%,推荐查准率高于95%,响应时间不超过0.2 s,说明该方法能高效快速地向目标用户推荐图书。     

基于Web的旅游产品推荐系统设计与研究

传统旅游产品推荐系统能够为用户推荐简单产品信息,但存在用户浏览意愿不强、满意度差、推荐商品购买率低的不足,提出并设计基于Web的旅游产品推荐系统。利用Web数据端对产品需求量进行数据采集;采用核心算法重新配置数据信息,通过SQL语言进行逻辑编辑,实现产品推荐模块设计;服务器将上述模块进行串联,实现基于Web的旅游产品推荐系统的设计。通过仿真实验结果表明,设计推荐系统具有较高的用户满意度,用户浏览意愿提升,推荐产品购买率得到提高。     

基于Android的推荐阅读系统设计

移动互联网的发展和智能手机的普及,彻底改变了人们的阅读习惯,帮助人们获取最有效的阅读资讯成为当今的研究热点之一.本文使用基于标签和评分的协同过滤算法(UTR-CF),设计并实现了基于Android的个性化推荐阅读系统.系统分为服务端和客户端,服务端定时从豆瓣读书爬取图书信息,根据图书的评分和标签、用户图书标签,采用基于标签和评分的协同过滤推荐技术实现个性化推荐;客户端展示用户感兴趣的推荐结果,并将设置的图书标签、评分上传到服务端.经测试,该系统能为用户提供快速、准确的个性化阅读需求.     

基于多兴趣度的图书借阅推荐系统研究与设计

针对数字图书馆图书借阅推荐系统中通常采用的协同过滤算法中存在的不足,分析了该算法存在在用户多兴趣情况下推荐时难免会产生偏差,从而降低预测推荐准确率问题,进而提出了一种基于用户多兴趣度的图书借阅推荐系统推荐算法的设计思路。该算法首先对待推荐图书进行分类,然后根据用户的借阅情况计算其对每类图书的兴趣度,将对每类图书兴趣度相似的用户聚为一类,在小范围内寻找最近邻居,最后根据用户对不同类别书目的兴趣度作为权重值来产生对该用户的每类图书的推荐数目。该算法不仅能够解决用户多兴趣度问题,同时也可减少计算工作量,提高推荐的准确率。     

基于Hadoop框架与用户行为特征感知的智能图书推荐系统设计

为了提高用户获取图书的效率、优化阅读体验,文中对基于用户行为与内容的相关推荐算法进行了研究,引入Hadoop大数据处理框架,设计并实现了一款在线图书推荐系统。该系统基于软件工程的理论进行设计,通过梳理图书推荐流程设计了相关的功能模块,从系统的可扩展性角度出发,分层次设计了系统的软件架构。对常用的推荐算法进行了研究,构建用户行为特征与图书特征库,在使用协同过滤推荐时,使用向量的余弦值衡量二者的近似度。在系统实现上,使用Hadoop中的HDFS分布式文件系统进行特征库的部署与用户日志文件的存储,通过引入7个计算集群与MapReduce编程模式,实现了890 s内一次性5 000本图书的推荐。采用J2EE技术对系统进行了实现,运行测试结果表明,系统运行稳定,可以满足推荐系统的准确性与可靠性要求。     

基于关联规则算法的推荐系统设计与研究

随着互联网的深化普及,当前我国社会已经进入大数据时代,这是一个信息网络和数据经济相互交融的时代.电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户想从海量数据中找到所需要的信息,所用的时间越来越长,"信息过载"和"信息迷失"的现象日益严重,如何高效地为用户推荐所需要的信息,在数字时代变得越来越重要.本文研究的推荐算法就是基于这一问题,试图给出相应的解决方法.首先,介绍了推荐系统的研究背景、研究意义;其次,详细介绍了关联规则的推荐算法,通过案例进行分析、说明此算法的有效性.     

基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的顾客选择网上购物,如何让用户在海量信息中快速而准确地找到合适的产品,做出购买决定是一件很难的事情。个性化推荐技术能够较好的解决此问题,它通过分析顾客相关信息,向用户推荐感兴趣的产品,以便做出最后的决策。本文分析国内外个性化推荐技术研究现状,着重介绍协同过滤推荐技术存在的冷开始、数据稀疏性、伸缩性、“托”攻击等问题。为了改进传统协同过滤技术,结合典型的信任评估模型,提出了本文的观点。并介绍此推荐技术的两种算法,即用户单一兴趣下基于信任机制的电子商务个性化推荐算法和用户多兴趣下基于信任机制的电子商务个性化推荐算法。     

基于RSS技术的图书馆登陆系统研究

在传统图书馆登录管理系统的基础上,结合SQL Service设置了基于用户的个性化信息账户,通过应用具有信息聚合和推送功能的RSS技术,为用户动态地提供图书和信息推荐。基于RSS技术的图书馆登陆系统实现了以用户为中心的服务理念,极大地提高了图书馆系统的人性化及技术化,使图书馆系统更加完善。     

一种融合群组特征的个性化图书推荐模型

“热门借阅”“热门检索”等无差别的非个性化推荐方式无法有效解决馆藏图书中的“暗书”问题。而个性化推荐通常需要获取大量用户交互信息。然而在实际图书流通服务中,用户的书目检索等操作往往处于非登录状态,数据采集有很大局限性。由此提出一种融合群组特征的个性化图书推荐模型,仅基于用户的历史借阅信息数据及基础信息,变换得到读者对书目的评分预测,然后利用矩阵分解分析主体阅读偏好,进行个性化推荐。在此基础上,通过聚类算法得到目标读者的群组画像特征,为目标读者生成离线推荐列表。该文采用信息工程大学图书馆2020年度流通数据集验证了推荐模型的有效性,并通过对比实验验证了模型的推荐准确率。     

基于用户需求驱动的个性化图书信息智能整合系统设计

原始信息整合系统存在整合时间长、信息推荐精准度低的问题,已经无法满足用户需求,为了避免原始系统带来的弊端,设计了基于用户需求驱动的个性化图书信息智能整合系统。调用检索子系统Index函数,获取个性化图书文档集合,在动态数据维护机制上,设计处理子系统,监管数据更新状态。通过以MICRF007芯片为核心手机端查询接口电路,改善整合时间过长的问题,利用电脑端查询接口电路,恢复休眠文件。依据个性化整合流程,采用二进制数据转换方法检索信息。利用组合逻辑延时计算映射文件生成时间,完成信息整合,选择Windows 2000 Server系统,发布整合结果。由实验可知,所提系统信息推荐精准度最高可达到95%,最短整合时间可达到21 s,满足用户高效查询图书信息的要求。     

基于ALS协同过滤算法的个性化推荐研究与应用

随着大数据和数据挖掘技术的不断发展和成熟,个性化推荐越来越发挥着重要作用。为了能够更有效地向用户推荐其感兴趣的产品,文章研究了在Spark平台架构基础上使用ALS协同过滤算法在个性化推荐系统中的应用,并对该系统作了性能和效果的评估。根据实验表明,基于Spark平台的ALS算法能有效地为用户推荐其所感兴趣的产品,从而达到个性化推荐的目的。     

基于图书馆借阅数据分析的图书推荐系统设计与实现

随着出版业的发展,人们可以接触书籍数量达千万种,如何从成千上万种的图书中选择一本适合自己的,成为大部分人必须要考虑的问题。针对这个问题,文章设计了一个基于对用户图书馆借阅记录数据与用户自身属性数据的分析进行图书推荐的推荐系统。首先,文章介绍图书馆图书推荐系统的设计的总体架构;然后,文章介绍了系统的具体功能模块设计;最后,文章分析了系统的特点并阐述了系统的优点。     

基于隐语义模型的协同过滤图书推荐方法

针对协同过滤算法难以处理高维度以及稀疏数据等问题,提出了一种基于隐含语义分析的协同过滤图书推荐算法,该算法融合了用户的显性反馈与隐性反馈信息,考虑了用户在预览图书的时间以及用户与用户之间的相似度,有效地降低了矩阵的维度和稀疏性,提高了算法的精度,运用统计的方法来发现用户对图书使用过程中潜在的语义结构,分析用户对图书的兴趣度,帮助用户快速发现感兴趣和高质量的图书,使图书能够准确地推荐给用户,并提升用户体验。在Book-Crossing数据集上进行测试,实验结果表明,该算法具有一定的优势。     

推荐系统中基于无监督策略托攻击检测﹡

协同过滤推荐系统中,推荐结果对用户偏好信息的敏感性使得推荐系统易受到人为攻击,即托攻击.恶意用户可以任意使用多重身份,或者是多个人来参与,都能注入恶意信息到推荐系统中.这类攻击严重影响了推荐系统的鲁棒性和准确性.这里深入分析了托攻击,结合主成分分析和变量选择方法,提出一个高精确度鲁棒的协同过滤系统架构,以保护推荐系统抵御用户概貌注入攻击.最后,通过实验验证表明该新型的高精确度的协同过滤系统可以取得更好的检测精度.     

FP-tree关联规则算法在推荐系统中的应用

近几年,由于电子商务迅猛发展,推荐系统逐渐成为了最热门的竞争手段。目前,推荐系统主要包括三个方面的推荐:热卖产品推荐、新产品上市推荐和相关产品推荐等。文中关注相关产品推荐,也就是利用数据挖掘技术在大量的历史销售记录数据中进行挖掘,找出隐藏在不同的商品之间的相关信息,用动态网页的形式向用户推荐。采用FP-tree关联规则算法实现对客户信息的数据挖掘,并将其应用在推荐系统中。     

基于对比学习的图书推荐系统冷启动研究

随着互联网时代的发展,图书零售线上占比越来越多,图书推荐系统应运而生。在推荐系统中,推荐纯冷启动项目是一个长期存在的问题。在没有任何关于冷启动项目的历史交互情况下,协作过滤(CF)方案不能利用协同信号来推断用户对这些图书的偏好。为了解决这个问题,已经进行了广泛的研究,如将图书辅助信息(内容特征等)纳入CF方案。但是由于很少探索内容特征和协作嵌入之间的关系,导致冷启动推荐性能并不理想。在本文中,重新定义了冷启动项目的表示学习,设计了一个基于对比学习的新目标函数,并提出了一个基于对比学习的冷启动推荐框架。具体来说,该框架由对比对组织、对比嵌入和对比优化三个模块组成,允许在内容表示中为热启动项和冷启动项保留协作信号。通过在2个可公开访问的数据集上进行的广泛实验,观察到提出的对比学习冷启动框架在热启动和冷启动场景中都比最先进的方法取得了显著改进。     

推荐系统综述

推荐系统是信息过滤系统领域的一个重要研究方向.随着信息技术的发展,推荐系统在提升用户体验和增加企业效益等方面发挥着越来越重要的作用.主流的推荐系统大多基于矩阵分解模型和深度学习模型,近年来又提出了基于记忆网络和集成学习的推荐系统为用户精确地推荐物品.本文将对基于矩阵分解、基于深度学习、基于记忆网络和基于集成学习的推荐系统进行分析和总结,展望未来的研究方向.     

浅谈房产中介智能推荐系统的实现

随着经济全球化的不断发展,房地产的不断发展扩大,越来越多的商品房被建造出售,房地产事业不断的蓬勃发展,传统的网站系统已经跟不上需求。文章将传统的房产信息系统与移动互联相结合,基于Android系统进行APP开发。运用先进的信息技术收集查阅信息,跨平台整合信息,经过智能运算处理后,推荐给用户选择,记录下用户的选择信息,用于下次运算,后期给用户推送最优房源信息,方便客户找到合乎自己心意的商品房。