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学位毕业论文,可直接使用。 该资源是一篇基于协同过滤推荐算法的毕业论文。协同过滤是一种常用的推荐算法,通过分析用户的历史行为和兴趣,找到与其相似的其他用户或物品,从而进行个性化的推荐。本论文主要研究了协同过滤推荐算法的原理、实现方法以及在实际应用中的效果评估等方面。 适用人群: 该资源适用于计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的研究生、本科生以及对推荐算法感兴趣的学者和研究人员。 使用场景及目标: 该资源可用于学术研究、毕业论文撰写、算法实现和应用等场景。通过研究该论文,读者可以了解协同过滤推荐算法的基本原理和实现方法,并在实际应用中进行算法的优化和改进。目标是提供一个基于协同过滤的推荐算法类的研究框架,帮助读者深入理解和应用该算法。 其他说明: 该论文提供了详细的算法描述、实验设计和结果分析,以及对协同过滤算法的优缺点讨论。读者可以根据自己的需求和研究方向,参考该论文进行进一步的研究和实践。 关键词:协同过滤、推荐算法、毕业论文、个性化推荐、算法实现、效果评估
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西南财经大学
学士学位毕业论文
基于降维和聚类的协同过滤影视推荐算法研究与系
统实现
"Research and System Implementation of Collaborative
Filtering Movie and TV Recommendation Algorithm Based on
Dimensionality Reduction and Clustering"
目录
目录....................................................................................................................................................2
摘要....................................................................................................................................................3
关键词................................................................................................................................................4
第一章 简介......................................................................................................................................4
1.1 研究背景.............................................................................................................................4
1.2 研究目的.............................................................................................................................5
1.3 研究内容.............................................................................................................................7
1.4 研究方法.............................................................................................................................8
第二章 相关技术介绍......................................................................................................................9
2.1 协同过滤算法.....................................................................................................................9
2.2 降维技术...........................................................................................................................10
2.3 聚类算法...........................................................................................................................11
第三章 影视推荐算法设计............................................................................................................13
3.1 数据预处理.......................................................................................................................13
3.2 协同过滤算法设计...........................................................................................................15
3.3 降维和聚类的应用...........................................................................................................16
第四章 系统实现............................................................................................................................18
4.1 系统架构...........................................................................................................................18
4.2 数据存储与管理...............................................................................................................19
4.3 算法实现...........................................................................................................................20
第五章 实验与结果分析................................................................................................................23
5.1 实验环境...........................................................................................................................23
5.2 实验设计...........................................................................................................................24
5.3 结果分析...........................................................................................................................25
第六章 总结与展望........................................................................................................................27
6.1 研究总结...........................................................................................................................27
6.2 研究展望...........................................................................................................................28
参考文献..........................................................................................................................................29
摘要
本文主要研究了基于降维和聚类的协同过滤影视推荐算法,并
实现了相应的系统。随着互联网技术的飞速发展,影视内容日益多样
化,用户面临着信息过载和选择困难的问题。协同过滤是一种常用的
个性化推荐算法,但其存在维度灾难和冷启动等问题。本文针对这些
问题,提出了基于降维和聚类的解决方案。
首先,本文引入降维技术来应对维度灾难。通过将用户行为和影视内
容映射到低维空间,可以降低推荐算法的计算复杂度,提高推荐效率。
具体而言,本文采用主成分分析(PCA)算法对用户行为和影视内容
进行降维。实验结果表明,降维后的数据保持了原有数据的特征,同
时减少了数据维度,提高了推荐算法的效果。
其次,本文利用聚类方法解决冷启动问题。聚类是一种将相似对象分
组的技术,可以帮助我们找到具有相似兴趣的用户和影视内容。本文
采用 k-means 算法对用户行为和影视内容进行聚类,并基于聚类结果
发现潜在的兴趣群体。实验结果表明,聚类算法可以有效地解决冷启
动问题,提高了推荐的准确性和个性化程度。
最后,本文基于研究结果实现了一个影视推荐系统。该系统根据用户
的历史行为和聚类结果为用户推荐具有高度相关性和个性化的影视
内容。用户可以通过该系统发现新的影视作品,并享受到更好的观影
体验。实验结果表明,该系统的推荐效果明显优于传统的协同过滤算
法,验证了本文提出方法的有效性。
综上所述,本文通过基于降维和聚类的方法,提高了协同过滤影视推
荐算法的效果,并实现了相应的系统。这一研究对于解决信息过载和
选择困难问题具有重要意义,为用户提供了更好的影视推荐体验。
关键词
降维、聚类、协同过滤、影视推荐算法、研究、系统实现
第一章 简介
1.1 研究背景
在当前数字化时代,大量的影视内容涌现出来,给用户带来了极
大的选择面和享受。然而,由于用户对影视作品兴趣爱好不同,传统
的推荐系统无法准确地为用户推荐感兴趣的影视作品,严重限制了用
户获取个性化推荐信息的能力。因此,开发一种高效准确的影视推荐
算法成为了迫切需要解决的问题。
降维和聚类技术在数据挖掘领域得到广泛应用,可以帮助提取数据的
主要特征,并将相似的数据分组存储。在协同过滤中,用户和项目分
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