隨著技術(shù)和科技的發(fā)展,數(shù)據(jù)量有了爆炸式的增長,在海量數(shù)據(jù)中用戶無法及時獲得自己感興趣的信息,推薦系統(tǒng)能有效解決這個問題。它根據(jù)用戶的歷史數(shù)據(jù),將用戶感興趣的信息推薦給用戶。但是傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)中大部分使用的是離線數(shù)據(jù)集,它按照一定時間（一般是以天為周期）來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,無法保證推薦系統(tǒng)的實(shí)時有效性�，F(xiàn)今實(shí)時數(shù)據(jù)流越來越多,這也造成在推薦系統(tǒng)中需要處理的實(shí)時數(shù)據(jù)需求越來越多。同時傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)還存在冷啟動問題,提供給新用戶的推薦內(nèi)容準(zhǔn)確性較低,導(dǎo)致用戶的體驗(yàn)較差。本文將雙論域鄰域粗糙集理論運(yùn)用在推薦系統(tǒng)中,提高推薦系統(tǒng)冷啟動準(zhǔn)確性;通過構(gòu)建實(shí)時推薦系統(tǒng),實(shí)時處理數(shù)據(jù),來解決傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)實(shí)時性低的問題。論文具體的研究工作情況如下:（1）論文為了解決推薦系統(tǒng)的冷啟動問題,采用雙論域鄰域粗糙模型進(jìn)行偏好挖掘,提高推薦準(zhǔn)確性。在雙論域鄰域粗糙集模型中,推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集是由用戶和商品兩個數(shù)據(jù)域所構(gòu)成的,而通過用戶對商品的評分這種映射關(guān)系來提高冷啟動問題的準(zhǔn)確性。（2）論文在面對評分映射具有不同含義的情況,運(yùn)用矩陣分解模型構(gòu)建基礎(chǔ)評分線,通過基礎(chǔ)評分線來表達(dá)實(shí)際情況中喜歡和不喜歡兩種情緒。同時將評分映... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Storm計(jì)算任務(wù)拓?fù)鋱D

Spark流計(jì)算框架

Flink并行度數(shù)據(jù)流圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Apache Storm的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)研究[J]. 姚欣,王勁松.  天津理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(06)
[2]基于Storm的實(shí)時計(jì)算框架的研究與應(yīng)用[J]. 李川,鄂海紅,宋美娜.  軟件. 2014(10)
[3]基于鄰域模型的K-means初始聚類中心選擇算法[J]. 曹付元,梁吉業(yè),姜廣.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2008(11)
[4]基于鄰域粗糙集與支持向量機(jī)的油層識別研究[J]. 孫涵,諸克軍.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2008(30)
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[6]屬性序下的快速約簡算法[J]. 胡峰,王國胤.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2007(08)
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博士論文
[1]鄰域粒化粗糙計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 曾凱.電子科技大學(xué) 2015
[2]混合數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的粗糙計(jì)算模型和算法[D]. 胡清華.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008

碩士論文
[1]大數(shù)據(jù)流的實(shí)時處理研究[D]. 徐飛.江南大學(xué) 2015



本文編號：3625169