基于网络特征学习的个性化推荐系统

CCF_PRESS 2022-06-17 13:52:56

作者：王鸿伟
出版社：机械工业出版社

图书介绍：

本书主要介绍如何学习网络中的节点表征，并将其应用到推荐系统中，重点研究了推荐系统中的三种各具代表性的网络：用户产品交互的二分图，用户端的社交网络，产品端的知识图谱。本书系统性地研究了三种网络的建模，提出了针对不同种类的网络在多个层面将网络信息和推荐系统进行结合的解决方案。这些解决方案获得了学术界的广泛关注，有些方案已经在实际的工业场景中落地，具有很强的学术和产业价值。

本书能够对推荐系统领域起到一些作用，并对图机器学习领域的研究人员提供更多应用方向的启发。

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本项目是基于用户特征的个性化网络小说推荐系统，它的主要功能实现在于为用户进行合适的网络小说的推荐，采用的协同过滤算法的模型为混合CF算法，也即根据用户对于网络小说的操作性行为来进行进行综合评分后进行相关性推荐。所以在设计系统功能不仅仅是推荐，还要有一些基础的数据来源，所以像网络小说信息的管理，用户对网络小说的浏览、点赞、收藏等操作也是必不可少的。经过对相关类似网站的考察与观摩，设计了系统的相关业务功能模块。

毕业设计：基于深度学习的商品个性化推荐系统结合深度学习和计算机视觉技术，以提高商品推荐的准确性和个性化程度。通过对用户行为数据和商品特征进行深度学习模型的训练和优化，系统能够更好地理解用户的喜好和偏好，并推荐符合其个性化需求的商品。本研究为计算机毕业设计提供了一个有意义的创新方向，适用于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业和大数据专业的毕业生。对于对深度学习和推荐系统技术感兴趣的同学们，本文将给予灵感和指导。

随着互联网技术的迅速发展，数字娱乐内容特别是电影和电视剧的数量急剧增加。用户在享受丰富内容的同时，也面临着选择困难的问题，即“信息过载”。传统的搜索和分类方法已经无法满足用户日益增长的个性化需求。与此同时，机器学习和大数据技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。个性化推荐系统通过分析用户的历史行为数据，预测用户的兴趣偏好，并向用户推荐与其兴趣相匹配的内容，从而改善用户体验，提高用户满意度。因此，构建一个高效的基于机器学习的个性化电影推荐系统具有重要的理论和实践意义。

基于深度学习的用户个性化推荐系统利用深度学习技术，根据用户的行为和偏好，向用户推荐最相关的内容或商品。这类系统在电子商务、媒体流、社交网络等多个领域具有重要应用。

机器学习的个性化推荐算法学习摘要：如今互联网发展十分迅速，每天产生的数据量一直在增加，传统的搜索引擎已经不能够适用当前的需求，推荐系统已经成为互联网时代的新宠儿。它已经发展成为一门跨学科的学科，以应对海量数据带来的挑战，并为用户提供更好的体验。推荐系统算法一般来说，包括机器学习算法，云计算的广泛应用也使得机器学习算法能够快速部署和运行，为推荐系统的性能和效果提供了保障。关键词：机器学习；个...

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