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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
数字图书馆推荐系统协同过滤算法改进及实证分析
"Improvement and Empirical Analysis of Collaborative
Filtering Algorithms for Digital Library Recommendation
Systems"
目录
目录....................................................................................................................................................2
摘要....................................................................................................................................................3
关键词................................................................................................................................................4
第一章 绪论......................................................................................................................................4
1.1 研究背景.............................................................................................................................4
1.2 研究目的和意义.................................................................................................................5
1.3 国内外研究现状.................................................................................................................6
1.4 研究内容和方法.................................................................................................................8
第二章 推荐系统协同过滤算法概述..............................................................................................9
2.1 推荐系统概述.....................................................................................................................9
2.2 协同过滤算法原理...........................................................................................................10
2.3 协同过滤算法的改进.......................................................................................................12
第三章 数字图书馆推荐系统设计与实现....................................................................................13
3.1 数字图书馆推荐系统需求分析.......................................................................................13
3.2 推荐系统架构设计...........................................................................................................15
3.3 数据采集和预处理...........................................................................................................16
3.4 协同过滤算法在系统中的应用.......................................................................................17
第四章 数字图书馆推荐系统协同过滤算法改进........................................................................19
4.1 用户相似度计算方法改进...............................................................................................19
4.2 评分预测算法改进...........................................................................................................20
第五章 实证分析............................................................................................................................22
5.1 实验设计...........................................................................................................................22
5.2 实验数据收集...................................................................................................................22
5.3 实验结果分析...................................................................................................................24
第六章 总结与展望........................................................................................................................26
6.1 主要研究工作总结...........................................................................................................26
6.2 存在问题与改进方向.......................................................................................................27
6.3 研究展望...........................................................................................................................28
参考文献..........................................................................................................................................30
摘要
近年来,随着数字图书馆的不断发展和扩展,如何提供用户个
性化的图书推荐成为一个重要的问题。协同过滤算法作为一种常用的
推荐算法,其在数字图书馆推荐系统中得到了广泛应用。然而,传统
的协同过滤算法存在一些问题,如数据稀疏性、灵活性差等。因此,
本文旨在改进协同过滤算法,并对其进行实证分析。
首先,本文通过引入用户和图书的社交网络关系,改进了传统的协同
过滤算法。通过挖掘用户的社交网络,将用户与其好友的图书借阅行
为进行结合,从而提高了推荐的准确性和个性化程度。同时,本文还
引入了图书的属性信息,如作者、分类等,以提供更全面、细致的推
荐。
其次,为了评估改进后的协同过滤算法的性能,本文采用了实证分析
方法。通过选取实际的数字图书馆数据集,将改进后的算法与传统的
协同过滤算法进行对比实验。实验结果表明,改进后的算法在推荐准
确度、覆盖率和多样性等方面均具有较好的性能。
最后,本文对改进后的协同过滤算法进行了讨论和总结。通过对实验
结果的分析,可以得出结论:改进后的算法可以有效提高数字图书馆
推荐系统的推荐准确性和个性化程度。然而,该算法还存在一些不足
之处,如对社交网络的要求较高、计算复杂度较高等。因此,未来的
研究可以进一步优化该算法,提高其实用性和效率。
综上所述,本文通过改进协同过滤算法,并进行实证分析,提出了一
种改进的数字图书馆推荐系统。该系统在个性化推荐方面具有较好的
性能,并且可以为用户提供更精准、多样化的图书推荐服务。未来的
研究可以进一步完善该系统,并对其应用范围进行拓展。
关键词
数字图书馆, 推荐系统, 协同过滤算法, 改进, 实证分析
第一章 绪论
1.1 研究背景
数字图书馆是当今数字化时代的重要组成部分,其中包含着大量
丰富的图书资源。然而,在海量的图书资源中找到适合自己的图书并
非易事。为了提升用户的阅读体验和减少信息过载的问题,数字图书
馆推荐系统应运而生。
推荐系统作为信息过滤和个性化服务的重要手段,已经在电子商务和
社交媒体等领域取得了广泛的应用。数字图书馆推荐系统的核心目标
是基于用户的个性化需求,通过分析用户的历史阅读记录和图书的特
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资源评论
- m0_654001482024-05-17这个资源对我启发很大,受益匪浅,学到了很多,谢谢分享~
usp1994
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