中職學校在日常運轉過程中都著力打造數字化校園平臺,開發(fā)了大量的信息化系統(tǒng),不但方便了廣大的師生,也體現(xiàn)了中職學校的信息化水平。某職業(yè)技術學校建設的數字化校園平臺積累了大量數據,導致師生很難找到真正需要的信息,為此本文探索把協(xié)同過濾推薦算法引入到數字化校園平臺中,幫助師生查找有用的信息。本文主要研究內容如下:（1）對協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)及相關技術如協(xié)同過濾概念、個性化推薦算法工作原理、Hadoop技術、Mahout等技術進行了概述,并對文中用到的兩種協(xié)同過濾技術基于內存的協(xié)同過濾、基于模型的協(xié)同過濾進行了詳細分析,為后文研究奠定了理論基礎。（2）對中職校數字化校園平臺中的各類子系統(tǒng)進行分析,分析了在信息查找和利用方面的不足,提取總結了對推薦子系統(tǒng)的需求,然后從功能需求、數據流、系統(tǒng)需求、非功能需求幾個方面進行的。（3）在用戶的選課信息、�？磮D書類別信息、實訓成績信息等行為數據基礎上,采用K-Means聚類算法對用戶進行聚類,建立了基于用戶行為的協(xié)同過濾推薦模型,為學生推薦合適的選修課程、實訓課程、圖書等。（4）在協(xié)同過濾推薦模型的基礎上對推薦子系統(tǒng)進行了設計和實現(xiàn),主要包括系統(tǒng)邏輯功能模塊、... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文結構圖

圖 2-1 推薦系統(tǒng)原理Figure2-1 Recommended system principles2.2 協(xié)同過濾推薦算法（Collaborative filtering recommendationalgorithm）2.2.1 工作原理協(xié)同過濾推薦算法近些年來應用也較為廣泛，特別是在信息過濾、信息系統(tǒng)等中，應用更加頻繁。協(xié)同過濾推薦算法的主要目的是在用戶信息數據的基礎上，找出與該用戶相似的集合，并將該集合中用戶沒有注意到的商品或信息等推薦給用戶。如很多人在購買書籍時，往往會根據需要購買的書籍類別向朋友們進行了解，在朋友們推薦的基礎上再選擇出自己喜歡的書籍種類。協(xié)同過濾推薦算法基本原理和這一過程類似。首先根據用戶需求找出與用戶相似的群體集合，并對這一群體集合的相關歷史數據進行挖掘、分析，通過加權考慮相近用戶的喜好，從而預測出用戶感興趣的商品或信息[33-37]。在協(xié)同過濾算法中，最核心的內容是對用戶的偏好相似性進行分析，并將具

圖 2-2 協(xié)同過濾推薦原理Figure2-2 Collaborative filtering recommendation principle2.2.2 基于內存的協(xié)同過濾基于內存的協(xié)同過濾系統(tǒng)是推薦系統(tǒng)中另外一種應用廣泛的算法系統(tǒng)�；趦却娴膮f(xié)同過濾，主要是將目標用戶和集合中的用戶的相似性進行計算，形成和目標用戶相似的集合。然后對集合中的用戶相關信息進行統(tǒng)計、分析，了解該類用戶喜好，從而開展目標用戶的針對性推薦。計算對象，基于內存的協(xié)同過濾方式也不同，主要可分為基于項目的協(xié)同過濾、基于用戶的協(xié)同過濾兩種�；陧椖康膮f(xié)同過濾是 Sarwar 提出來的，這一算法中認為目標用戶感興趣的項目和之前用戶評價較高的項目是基本一致的[39-41]�；谟脩舻膮f(xié)同過濾是以用戶對項目的評價為主要參考依據開展的推薦方法。即將和目標用戶喜好相同的用戶找尋出來，并以這些用戶的喜好為基礎對目標用戶的喜好進行評價，將評價分值較高的商品或信息推薦給目標用戶[42,43]。不管哪種協(xié)同過濾算法，其都是以用戶歷史記錄為依據的。但對于新用戶而言，其歷史記錄相對較少，較少的歷史記錄在了解

【參考文獻】：
期刊論文
[1]融合用戶對項目和屬性偏好的協(xié)同過濾算法[J]. 王云超,劉臻.  計算機科學. 2018(S2)
[2]改進的協(xié)同過濾算法在農資電子商務網站的應用[J]. 許貝貝,王文生,郭雷風.  江蘇農業(yè)科學. 2018(16)
[3]一種基于社區(qū)專家信息的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 張凱涵,梁吉業(yè),趙興旺,王智強.  計算機研究與發(fā)展. 2018(05)
[4]一種模糊認知的協(xié)同過濾算法[J]. 劉井平,李平.  計算機工程與科學. 2018(05)
[5]一種基于系統(tǒng)主題挖掘的協(xié)同過濾算法[J]. 李雪,高心丹.  小型微型計算機系統(tǒng). 2018(04)
[6]融合項目標簽相似性的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 廖天星,王玲.  計算機應用. 2018(04)
[7]融合用戶動態(tài)標簽和信任關系的協(xié)同過濾算法[J]. 吳鴻玲,程耕國.  計算機工程與應用. 2018(19)
[8]基于讀者個性化特征數據挖掘的圖書館書目推薦[J]. 謝康.  現(xiàn)代電子技術. 2018(06)
[9]融合微聚集隱私保護的協(xié)同過濾算法研究[J]. 鮮英,于炯,楊興耀,薛朋強.  現(xiàn)代電子技術. 2018(06)
[10]結合拓撲勢用戶聚類的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 黃賢英,李沁東,熊李媛.  計算機工程與設計. 2018(01)

碩士論文
[1]基于Spark平臺的協(xié)同過濾推薦算法的研究與實現(xiàn)[D]. 張明敏.南京理工大學 2015



本文編號：2982843