基于机器学习的智能图书推荐系统研究与实现开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

随着互联网和大数据的发展,人们从信息匮乏的时代进入了信息过载的时代。大量的信息涌现,虽然为用户提供了各个领域全面的信息和资源,但同时也令用户难以找到自己真正需要,真正感兴趣的信息。为了帮助用户从茫茫信息之海中发现对自己有价值的资源,满足用户个性化的需求,同时也是帮助信息生产者将自己的产品推送给对它感兴趣的人,最大化产品的价值,推荐系统应运而生了。[10]推荐系统产生的初衷和搜索引擎类似,都是为了方便用户快速地发现有用的信息。但从某种程度上说,推荐系统和搜索引擎是互补的两种工具。搜索引擎需要用户提供明确的需求,同时也是严格地按照用户的需求为用户返回精准的信息,[1]但由于它自身的缺陷,使得一些冷门的信息难以被用户发现。而推荐系统,不需要用户提供明确的需求,它会根据用户的历史行为和偏好自动为用户推送信息,[2]有时还能挖掘出用户自己尚未察觉的潜在兴趣。同时,一个良好的推荐系统会刻意地优先推送一些冷门的信息,使得所有的信息都有机会展现在相应用户面前。

目前主要的推荐技术和算法有协同过滤,基于内容的推荐,基于知识的推荐等。目前应用最广的技术就是协同过滤技术,它的优点是可以发现新兴趣,并且随着时间的推移和系统信息量的增加,系统的推荐性能会越来越好。它存在的问题和挑战有冷启动,数据稀疏和系统建立初期推荐性能欠佳。

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