基于Mahout分布式协同过滤推荐算法分析与实现

随着信息技术和互联网的发展,在信息过载的时代,用户面对海量的信息,难以正确选择。协同过滤推荐是个性化推荐中比较成熟的算法,但其稀疏性、冷启动、可扩展性问题仍然存在,尤其是不能应用于分布式推荐。在Hadoop平台上,Mahout实现了分布式基于项目的协同过滤推荐算法,该算法能够有效解决传统算法的海量数据处理的效率问题和可扩展性问题。实验结果表明,Mahout上基于项目的协同过滤推荐算法具有较好的计算高效性和可扩展性。     

农业电子商务中基于用户兴趣变化的协同过滤推荐技术研究

由于农业本身季节性强的特点,推荐系统的实时性对农业电子商务网站至关重要。然而传统的协同过滤推荐技术不可避免地存在时效性差的问题。针对这一问题,本文分别从用户对商品的浏览时间及浏览频率两个方面追踪用户兴趣的变化,提出了浏览时间权重和浏览率权重,进而设计用户兴趣权重。将反映用户兴趣的权重值引入传统的协同过滤推荐技术中,得到新的加权计算用户相似度的计算方法,使推荐结果可以随着用户兴趣的迁移而改变。实验结果证明,该方法大大提高了推荐结果的准确性。     

基于用户分类的协同过滤算法在图书推荐中的研究

随着高校图书馆大数据时代的到来,读者有时很难找到自己喜欢的图书,会造成图书资源的浪费。针对这种情况,本文研究了基于用户分类的协同过滤算法在高校图书推荐中的应用,其中涉及读者分类、用户-项目评分矩阵的建立、向量空间模型的构建以及用户间相似度的计算,并考虑了高校图书和读者的特点,对用户-项目评分矩阵进行了改进,缓解了数据稀疏问题。研究结果表明,基于用户分类的协同过滤算法比传统的协同过滤算法计算复杂度低,在一定程度上优于传统的协同过滤算法。     

基于Web投票机制的免疫协同过滤推荐技术研究

针对投票机制的个性化推荐系统,利用人工免疫网络模型的动态适应性、自组织性等特性,通过构建用户的兴趣模型来设计用户投票行为的抗体(抗原)编码及交叉克隆算子,并通过人工免疫网络模型来产生高效的推荐结果。     

基于协同过滤的旅游景点推荐

针对在线旅游快速增长的态势，本文研究基于协同过滤的旅游景点推荐算法。通过提取在线旅游网站上游客对桂林旅游景点的评价数据，使用协同过滤算法进行旅游景点推荐。实验结果表明：协同过滤算法完全可用于旅游景点推荐。     

一种改进的Item-based协同过滤推荐算法

分析了协同过滤推荐系统中存在的用户多兴趣和项目多内容问题,提出了一种基于项的协同过滤改进算法,算法综合考虑了项目自身属性和用户评价的影响。试验表明该算法有效的解决了用户的多兴趣和项目的多内容问题,并且在用户评分数据比较稀疏的情况下也能有较好的推荐精度。     

基于蚁群算法的协同过滤推荐技术

协同过滤推荐技术是当前最成功的个性化推荐技术,并且已经广泛应用于个性化推荐系统中。考虑到用户的推荐时间、推荐人数都是影响推荐准确度的重要因素,提出了一种基于蚁群算法的动态协同过滤推荐方法。当系统产生推荐项时,该算法不仅考虑每项的评分,而且考虑每项上信息素强度。实验结果表明,该算法可以显著提高传统过滤推荐系统的推荐质量。     

一种改进的Item-based协同过滤推荐算法

分析了协同过滤推荐系统中存在的用户多兴趣和项目多内容问题,提出了一种基于项的协同过滤改进算法,算法综合考虑了项目自身属性和用户评价的影响.试验表明该算法有效的解决了用户的多兴趣和项目的多内容问题,并且在用户评分数据比较稀疏的情况下也能有较好的推荐精度.     

电子商务推荐智能系统分析与设计

随着信息化的发展，提供全方位、个性化的服务已成为增强企业竞争力有力的手段。本文以介绍电子商务推荐智能系统为契机，拟定系统设计过程，以期为系统分析与设计的研究做出贡献。     

基于同义标签分组的协同推荐

Last.FM，MovieLens等在线服务一个重要的特征是用户能手动使用标签标注对象，很多研究人员使用标签改进推荐质量.但是，标签是一个用户对对象的局部描述，不同的用户可能使用不同的标签来描述同一个对象，但表达同样的意义，这导致了单纯的使用标签进行推荐所达到的效果不理想.因此，本文首先根据标签共生分布计算标签相似度，然后根据相似度分组同义标签，最后通过组标签计算用户的相似度，将其混合到经典的协同过滤推荐算法中.实验结果表明，该方法能有效地改进现有的推荐算法，达到更好的推荐效果.     

基于Item-Based协同过滤农业高校图书个性化推荐算法研究——以河北农业大学为例

针对高校用户对图书的个性化需求,运用用户对图书的评分,构建了基于Hadoop和Mahout的图书推荐系统。通过Hadoop中分布式文件系统(HDFS)和Map/Reduce计算模型的应用,发现当Hadoop中节点数不断增加时,计算时间不断减少,实时响应效率得到了提高;通过对Mahout中传统的Item-Based聚类协同过滤推荐算法进行改进,利用MAE值对传统和改进后的协同过滤算法进行比较,发现图书推荐的精度进一步提高。总体来说,推荐系统改善了传统单机运行内存严重不足和推荐结果不精确的问题。     

基于个性化推荐的农民培训系统的研究与设计

在当今互联网高速发展的时代,人们越来越习惯从网上获取信息和在网上进行学习。为了更好地提供学习服务,各行业的培训学习系统大量出现。本文在介绍个性化推荐内容的基础上,旨在利用WEB技术创建一个友好的农民培训系统,为农民利用现代远程教育的手段学习新知识和新技术提供帮助。     

基于Web的农产品追溯系统的设计与开发

[目的]针对目前农产品质量安全管理方面存在的问题,从农产品供应链的角度出发,开发农产品质量安全追溯系统.[方法]运用已有农产品生产质量安全追溯体系的研究成果,基于信息技术、数据库技术、网络技术和国际通用编码技术等信息技术进行农产品质量安全追溯系统的构建与开发.[结果]针对我国农产品生产空间分散、规模化经营程度低、规范化生产条件差的实际情况,在分析我国农产品生产现状和存在问题的基础上,设计和开发了农产品质量安全追溯系统,包括系统设计、运行思路及系统应用等模块.[结论]该系统在充分研究农产品生产、加工、销售跟踪和控制等方面关键技术的基础上,依据网络信息系统设计出农产品质量安全追溯系统,实现了农产品生产流通中的质量跟踪和信息资源共享与协同决策,有效地加强了对农产品的监管,增强了消费者对农产品消费的信心,同时也为企业与政府的监督管理提供了便利.     

农产品价格短期预测系统设计与实现

以面向服务设计与业务为导向,基于B/S模式,采用SSH框架和JAVA方式,借鉴Spring、Struts等开源项目的设计思想,通过中间件嵌入Eviews和Easyfit,研究构建了农产品价格短期预测系统,实现了农产品价格短期预测、农产品市场风险动态预警、农产品进京路线展示和农产品市场行情解析等四大业务功能,将经济模型转化为能实现智能分析、操作便携、运行稳定的系统工具,增强了经济分析成果对现实生产的指导作用。     

基于J2EE农产品电子商务平台的设计

针对当前电子商务模式的应用优势和农业信息化的需求,采用J2EE技术基于组件的方法设计和实现了农产品电子商务平台。由于采用了J2EE多层架构技术,该系统不但具有良好的可移植性和可扩展性,也具有较高的可靠性。     

陕西省农产品标准化问题研究

近年来,农产品质量安全问题备受人们关注。而标准是衡量产品质量的依据,提升农产品质量水平,必须推进农产品标准化的实施。陕西省农产品要在质量上实现新的跨越,以适应国内外市场的需要,必须尽快建立与国际接轨的农产品质量标准体系,加强农产品质量标准管理。