本文關(guān)鍵詞：兩化融合知識(shí)平臺(tái)中的混合推薦算法研究

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【摘要】：2007年,黨在“十七大”報(bào)告中提出了信息化與工業(yè)化深入融合,即“兩化融合”的概念。2010年的十七屆五中全會(huì)上,“十二五”規(guī)劃決議再次強(qiáng)調(diào)了“在推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過(guò)程中,加快推動(dòng)兩化深度融合”。隨著工業(yè)化和信息化融合逐漸深入,兩化融合知識(shí)平臺(tái)在滿(mǎn)足工業(yè)企業(yè)用戶(hù)紛繁復(fù)雜的兩化信息需求的同時(shí),產(chǎn)生了“信息過(guò)載”問(wèn)題,即用戶(hù)無(wú)法從海量的案例中快速準(zhǔn)確定位到自己所需要的信息。因此,亟需一個(gè)有效的推薦算法來(lái)解決兩化融合知識(shí)平臺(tái)中的“信息過(guò)載”問(wèn)題。本文深入探討了兩化融合水平評(píng)價(jià)、用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為和混合的協(xié)同過(guò)濾推薦算法,并將三者進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,進(jìn)而提出了基于工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)與用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的推薦算法。首先,基于工信部《工業(yè)企業(yè)信息化和工業(yè)化融合評(píng)估規(guī)范》,提出了針對(duì)工業(yè)企業(yè)的兩化融合水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,構(gòu)建了基于工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)的相似度模型。其次,基于用戶(hù)瀏覽、收藏、下載三種典型網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為,提出了用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型,構(gòu)建了基于用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的相似度模型。再次,基于以上兩種相似度模型分別產(chǎn)生鄰居選擇算法,并將不同鄰居選擇算法產(chǎn)生的預(yù)測(cè)值進(jìn)行線(xiàn)性融合,構(gòu)建了基于工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)與用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的推薦算法。最后,使用J ava語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了所設(shè)計(jì)的算法,通過(guò)分析各參數(shù)對(duì)算法的影響,取得算法中參數(shù)的最優(yōu)值,并將該算法與已存在的推薦算法進(jìn)行對(duì)比,從而驗(yàn)證其有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)與用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的推薦算法能夠有效地緩解數(shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題,同時(shí)提高推薦準(zhǔn)確度。
【關(guān)鍵詞】：兩化融合 推薦算法 協(xié)同過(guò)濾 相似度模型 學(xué)習(xí)行為
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F424;F49
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 研究背景10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 基于內(nèi)容的推薦算法11
• 1.2.2 基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法11-12
• 1.2.3 基于用戶(hù)特征的推薦算法12
• 1.2.4 混合的推薦算法12-13
• 1.2.5 研究現(xiàn)狀綜述13-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容、組織結(jié)構(gòu)及創(chuàng)新點(diǎn)14-16
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.3.2 組織結(jié)構(gòu)15
• 1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 2 相關(guān)理論與方法綜述17-22
• 2.1 兩化融合水平評(píng)價(jià)17-18
• 2.2 用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為18-19
• 2.3 混合的協(xié)同過(guò)濾推薦算法19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 3 基于工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)的相似度模型22-33
• 3.1 工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則22
• 3.2 工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系總體框架22-24
• 3.3 工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系24-29
• 3.4 基于工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)的相似度模型29-31
• 3.4.1 現(xiàn)有相似度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)29-31
• 3.4.2 基于工業(yè)企業(yè)兩化融合水平評(píng)價(jià)的相似度模型的提出31
• 3.5 本章小結(jié)31-33
• 4 基于用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的相似度模型33-38
• 4.1 用戶(hù)偏好的獲取33
• 4.2 用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分析33-34
• 4.3 基于用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的相似度模型的提出34-37
• 4.3.1 用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模型的構(gòu)建35-36
• 4.3.2 引入負(fù)標(biāo)注權(quán)重因子36-37
• 4.3.3 引入過(guò)度擬合懲罰函數(shù)37
• 4.4 本章小結(jié)37-38
• 5 基于工業(yè)企業(yè)兩化水平評(píng)價(jià)與用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的推薦算法38-43
• 5.1 問(wèn)題定義38-39
• 5.2 鄰居選擇39
• 5.3 產(chǎn)生推薦39-42
• 5.4 本章小結(jié)42-43
• 6 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析43-47
• 6.1 數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)43-44
• 6.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集43
• 6.1.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)43-44
• 6.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)44
• 6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44-46
• 6.3.1 參數(shù)λ,θ對(duì)基于用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的相似度模型的影響44-45
• 6.3.2 兩種鄰居選擇算法對(duì)推薦效果的影響45-46
• 6.3.3 三種推薦算法的推薦效果比較46
• 6.4 本章小結(jié)46-47
• 7 結(jié)論與展望47-49
• 7.1 論文主要研究?jī)?nèi)容總結(jié)47
• 7.2 未來(lái)研究工作展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果53-55
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集55

【相似文獻(xiàn)】

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：712670