發(fā)布時(shí)間：2020-12-24 12:36

　　互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展使得越來越多的科技產(chǎn)品與服務(wù)接入互聯(lián)網(wǎng)。自如、安居客、我愛我家、貝殼等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)各個(gè)城市的房屋租賃信息的收集并發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上,在極大的方便了我們對(duì)房屋租賃信息獲取的同時(shí)也帶來了大量數(shù)據(jù),如此龐大的數(shù)據(jù)量為我們對(duì)數(shù)據(jù)的篩選造成了困擾,嚴(yán)重阻礙和干擾了人們對(duì)有效信息的獲取。針對(duì)如何快速的幫助用戶在不同平臺(tái)所發(fā)布的海量房屋數(shù)據(jù)當(dāng)中找到符合用戶自身需求的數(shù)據(jù)內(nèi)容,本文展開了研究并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于房屋租賃數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)。論文詳細(xì)介紹了推薦系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及其相關(guān)原理和理論,詳細(xì)說明了本系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過程當(dāng)中所使用的其他相關(guān)技術(shù),在充分分析了具體的使用場(chǎng)景和使用環(huán)境的基礎(chǔ)之上完成了對(duì)推薦系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和各個(gè)子模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)。在詳細(xì)分析各個(gè)房屋租賃網(wǎng)站及其數(shù)據(jù)內(nèi)容的基礎(chǔ)之上,利用爬蟲工具實(shí)現(xiàn)對(duì)各大房屋租賃網(wǎng)站和平臺(tái)的數(shù)據(jù)整合,完成了對(duì)推薦對(duì)象和推薦數(shù)據(jù)的獲取。通過采用基于K-Means聚類算法的建模方式以及利用輪廓系數(shù)去判定和選取較為合理的聚類劃分,完成了用戶興趣偏好模型的建立。通過使用灰色關(guān)聯(lián)分析法和目標(biāo)優(yōu)化矩陣以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的匹配計(jì)算,完成對(duì)數(shù)據(jù)的推薦。... 

【文章來源】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

常用的網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架

法去構(gòu)建推薦對(duì)象模型。（3）推薦算法。推薦算法將根據(jù)用戶模型所具有的偏好信息，通過采用合理的運(yùn)算方法，在大量的推薦對(duì)象中計(jì)算并篩選出符合用戶需求的推薦對(duì)象，不同推薦算法所獲得推薦結(jié)果是存在巨大差異的。圖 2-2 所展示的流程框圖是常見的推薦系統(tǒng)模型。用戶行為

圖 3-1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)3.2.2 房屋租賃數(shù)據(jù)獲取模塊本系統(tǒng)作為一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘與推薦的系統(tǒng)，核心功能是對(duì)網(wǎng)屋租賃數(shù)據(jù)做一個(gè)收集匯總與數(shù)據(jù)處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的合理以通過本模塊的運(yùn)作，將獲取絕大多數(shù)主流網(wǎng)站上已發(fā)布的數(shù)是本系統(tǒng)所運(yùn)行的基礎(chǔ)。而這其中采用的主要工具為爬蟲工具租賃網(wǎng)站所擁有的數(shù)據(jù)內(nèi)容和網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)的分析，針對(duì)不同網(wǎng)站具，將爬取下來的網(wǎng)頁內(nèi)容處理成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，并存入本庫當(dāng)中。同時(shí)，為了豐富本地的房屋租賃數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取渠戶在瀏覽房屋租賃數(shù)據(jù)的同時(shí)，也具備發(fā)布房屋租賃數(shù)據(jù)的能其賬號(hào)，將自身所擁有的待租賃房屋數(shù)據(jù)發(fā)布在本平臺(tái)上。如

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于灰色關(guān)聯(lián)分析和主成分分析組合權(quán)重的確定方法研究[J]. 鮑學(xué)英,李海連,王起才.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2016(09)
[2]一種解決新項(xiàng)目冷啟動(dòng)問題的推薦算法[J]. 于洪,李俊華.  軟件學(xué)報(bào). 2015(06)
[3]大數(shù)據(jù)環(huán)境下的推薦系統(tǒng)[J]. 孟祥武,紀(jì)威宇,張玉潔.  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[4]推薦系統(tǒng)研究進(jìn)展[J]. 朱揚(yáng)勇,孫婧.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2015(05)
[5]個(gè)性化推薦算法研究[J]. 陳潔敏,湯庸,李建國(guó),蔡奕彬.  華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(05)
[6]協(xié)同過濾推薦技術(shù)綜述[J]. 冷亞軍,陸青,梁昌勇.  模式識(shí)別與人工智能. 2014(08)
[7]優(yōu)化初始聚類中心的改進(jìn)k-means算法[J]. 張靖,段富.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2013(05)
[8]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則與標(biāo)簽的好友推薦算法[J]. 胡文江,胡大偉,高永兵,郝斌.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2013(02)
[9]K-means聚類算法研究綜述[J]. 王千,王成,馮振元,葉金鳳.  電子設(shè)計(jì)工程. 2012(07)
[10]個(gè)性化推薦系統(tǒng)綜述[J]. 王國(guó)霞,劉賀平.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(07)

碩士論文
[1]基于聚類的協(xié)同過濾個(gè)性化推薦算法研究[D]. 袁利.華中師范大學(xué) 2014
[2]個(gè)性化推薦系統(tǒng)技術(shù)與應(yīng)用[D]. 高建煌.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010



本文編號(hào)：2935668