没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
试读
36页
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
资源推荐
资源详情
资源评论
西南财经大学
学士学位毕业论文
一种基于改进型协同过滤算法的新闻推荐系统
"A Novel News Recommendation System based on Enhanced
Collaborative Filtering Algorithm"
目录
目录....................................................................................................................................................2
摘要....................................................................................................................................................3
关键词................................................................................................................................................3
第一章 绪论......................................................................................................................................4
1.1 引言.....................................................................................................................................4
1.2 研究背景.............................................................................................................................5
1.3 研究目的和意义.................................................................................................................6
1.4 本论文的结构安排.............................................................................................................7
第二章 基础知识与相关技术..........................................................................................................9
2.1 协同过滤算法概述.............................................................................................................9
2.2 改进型协同过滤算法.......................................................................................................11
2.3 新闻推荐系统...................................................................................................................12
第三章 需求分析............................................................................................................................14
3.1 用户需求分析...................................................................................................................14
3.2 系统需求分析...................................................................................................................16
第四章 系统设计与实现................................................................................................................18
4.1 系统架构设计...................................................................................................................18
4.2 数据预处理模块设计.......................................................................................................19
4.3 用户特征提取模块设计...................................................................................................20
4.4 新闻推荐算法设计...........................................................................................................21
4.5 推荐结果展示模块设计...................................................................................................23
第五章 实验与性能评测................................................................................................................24
5.1 实验设计...........................................................................................................................24
5.2 实验结果分析...................................................................................................................27
5.3 性能评测...........................................................................................................................28
第六章 总结与展望........................................................................................................................29
6.1 总结...................................................................................................................................29
6.2 研究局限性分析...............................................................................................................30
6.3 对未来工作的展望...........................................................................................................31
参考文献..........................................................................................................................................33
摘要
本文设计并实现了一种基于改进型协同过滤算法的新闻推荐系
统。传统的协同过滤算法在推荐系统中应用广泛,但存在一些问题,
如稀疏性和冷启动问题。为了解决这些问题,本文提出了一种改进型
协同过滤算法。首先,我们通过对用户行为数据进行预处理,构建用
户-新闻矩阵。然后,利用基于相似度的方法计算用户之间的相似性,
以便找到相似的用户进行推荐。接下来,我们引入了基于内容的方法,
将新闻的内容信息考虑进推荐过程中。通过将用户-新闻矩阵与新闻-
特征矩阵相乘,得到了用户-特征矩阵,该矩阵表示了用户对不同特
征的偏好程度。最后,根据用户-特征矩阵和新闻-特征矩阵的相似度,
结合用户之间的相似度,给用户推荐新闻。实验结果表明,改进型协
同过滤算法能够显著提高推荐的准确性和覆盖率,解决了传统算法的
不足之处。该系统具有较好的实用性和可扩展性,可为用户提供更加
个性化和精准的新闻推荐服务。
关键词
软件专业, 大学生, 改进型协同过滤算法, 新闻推荐系统
第一章 绪论
1.1 引言
当前,随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来,信息爆
炸问题愈发严重。在如此庞杂的信息海洋中,用户往往感到无所适从,
难以找到真正符合自身兴趣的内容。传统的新闻推荐系统主要通过基
于内容或基于用户行为的方法进行推荐,但它们仍然存在着一些问题,
例如无法准确地捕捉用户的个性化需求、算法对新闻冷启动问题的应
对不足等。
为了解决这些问题,本文提出了一种基于改进型协同过滤算法的新闻
推荐系统。协同过滤算法是一种利用用户历史行为数据进行推荐的方
法,在个性化推荐领域发挥着重要作用。然而,传统的协同过滤算法
往往容易受到数据稀疏性和冷启动问题的限制,影响了推荐的准确性
和效果。
为了改进传统的协同过滤算法,本文提出了一种结合了用户兴趣相似
度和项目热度信息的改进型协同过滤算法。该算法通过引入项目热度
信息可以更好地解决数据稀疏性问题,同时利用用户兴趣相似度可以
提高推荐的准确性和个性化程度。具体而言,本文首先通过计算用户
之间的兴趣相似度来建立用户关系图,然后利用该关系图进行用户和
项目的兴趣预测和推荐生成。
剩余35页未读,继续阅读
资源评论
wusp1994
- 粉丝: 3101
- 资源: 983
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功