隨著國內老齡化速度的加快,國內對養(yǎng)老問題越來越重視,健康養(yǎng)老也成為當今社會最重要的問題之一。目前養(yǎng)老服務業(yè)存在信息集成度低、數(shù)據(jù)利用率低等問題,為解決上述問題,搭建互聯(lián)化養(yǎng)老服務平臺是最有效的手段之一。但由于平臺上的養(yǎng)老服務資源多樣化,老年人無法快速找到適合自己的服務,導致用戶需求與服務資源不匹配。因此,需要提取老年人和養(yǎng)老服務基本特征,通過服務推薦的方式來滿足老年人個性化的需求。為此本文將構建基于深度學習的養(yǎng)老服務推薦模型,生成服務推薦候選集,研究基于人工免疫的多目標優(yōu)化推薦算法,并對養(yǎng)老服務推薦系統(tǒng)做詳細的需求分析及功能模塊設計,最終設計并實現(xiàn)養(yǎng)老服務推薦系統(tǒng),主要從以下四個方面進行展開工作:（1）針對傳統(tǒng)推薦算法中存在的冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題,建立基于深度學習的養(yǎng)老服務推薦候選集生成模型。通過老年人和養(yǎng)老服務的基本屬性信息,分別提取老年人特征和養(yǎng)老服務特征,并根據(jù)均方誤差來訓練模型,通過訓練好的模型從眾多養(yǎng)老服務中篩選出較為適合目標用戶的服務,作為養(yǎng)老服務推薦候選集。（2）針對目前推薦系統(tǒng)存在的推薦目標單一化而導致用戶逐漸陷入信息局限化的問題,構建基于人工免疫算法的多目標優(yōu)化推薦模... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文研究思路圖

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文-20-第3章養(yǎng)老服務推薦候選集生成模型研究本章通過深度學習的方法提取老年人特征和養(yǎng)老服務特征，從而挖掘老年人和養(yǎng)老服務之間存在的潛在關系，通過用戶評分均方誤差訓練模型，最終通過訓練好的模型預測老年人對養(yǎng)老服務的評分，從而選取預測評分較高的服務生成養(yǎng)老服務推薦候選集。3.1問題描述傳統(tǒng)推薦方法例如基于用戶的協(xié)同過濾方法和基于項目的協(xié)同過濾方法，基本思想都是通過用戶評分或項目標簽來計算用戶和項目之間的相似度�；谟脩舻膮f(xié)同過濾方法是在系統(tǒng)中先找到與目標用戶相似的用戶，將有相似興趣的用戶所使用過而目標用戶沒有使用過的服務推薦給目標用戶�；陧椖康膮f(xié)同過濾方法是計算項目間的相似度，將與目標用戶使用過的服務相似度高的服務推薦給用戶。但傳統(tǒng)的推薦算法存在很多問題，冷啟動問題和數(shù)據(jù)稀疏問題是傳統(tǒng)推薦算法中存在的普遍問題。為解決上述問題，本章提出利用深度學習方法提取老年人特征和養(yǎng)老服務特征，并利用評分數(shù)據(jù)，找到二者間的關系，為老年人篩選出適合他們的服務�；谏疃葘W習的推薦模型示意圖如圖3-1所示。圖3-1基于深度學習的推薦模型示意圖

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文-23-3.3.1用戶特征提取模型人工神經網絡的核心思想是模仿人腦神經處理問題的方式[50]，通過內部存在的復雜神經元結構，通過相應的規(guī)則進行學習，根據(jù)給定數(shù)據(jù)學習到相應的特征后再進行推理，從而進行信息的處理。網絡結構中的神經元數(shù)目的多少影響著整體結構的識別和記憶能力，通過對大量數(shù)據(jù)的學習和訓練，不斷輸出接近期望的結果。在神經網絡中可以包含多層隱藏層，通過非線性變化，從而實現(xiàn)特征抽象。通過大量的數(shù)據(jù)，學習到數(shù)據(jù)的特征用于預測問題或分類問題。因此為提取老年人特征，本章利用人工神經網絡提取老年人特征，老年人特征提取模型如圖3-2所示。用戶ID職業(yè)性別老年人基本信息嵌入層......養(yǎng)老服務ID特征老年人基本信息特征向量性別特征隱藏層老年人特征向量年齡月收入配偶情況自理能力程度職業(yè)特征年齡特征月收入特征配偶情況特征自理能力程度服特征圖3-2老年人特征提取模型老年人特征提取過程如下：（1）將數(shù)據(jù)輸入嵌入層我們將老年人基本屬性信息各個字段轉化為數(shù)字，將其做為嵌入矩陣的索引。在神經網絡中，嵌入層的作用就是將詞索引映射到低維度的詞向量進行表示，通過嵌入層可以得到老年人各個屬性特征向量。用:1,2,3,…,來表示老年人的各個屬性，通過嵌入層得到用戶屬性特征向量，見式（3-1）。11（3-1）其中表示激活函數(shù)，1表示偏置，1表示權重。在神經網絡中需要利用激活函數(shù)，使得每一層的輸出都是非線性的，如果在神經元中輸入后沒有激活

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3515561