發(fā)布時間：2022-02-14 19:52

　　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)進行分析,無法保證推薦系統(tǒng)的實時有效性�，F(xiàn)今實時數(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)容準確性較低,導致用戶的體驗較差。本文將雙論域鄰域粗糙集理論運用在推薦系統(tǒng)中,提高推薦系統(tǒng)冷啟動準確性;通過構(gòu)建實時推薦系統(tǒng),實時處理數(shù)據(jù),來解決傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)實時性低的問題。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行偏好挖掘,提高推薦準確性。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確性。（2）論文在面對評分映射具有不同含義的情況,運用矩陣分解模型構(gòu)建基礎(chǔ)評分線,通過基礎(chǔ)評分線來表達實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

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Storm計算任務拓撲圖

Spark流計算框架

Flink并行度數(shù)據(jù)流圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Apache Storm的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量實時監(jiān)控系統(tǒng)研究[J]. 姚欣,王勁松.  天津理工大學學報. 2016(06)
[2]基于Storm的實時計算框架的研究與應用[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.  計算機科學. 2008(11)
[4]基于鄰域粗糙集與支持向量機的油層識別研究[J]. 孫涵,諸克軍.  計算機工程與應用. 2008(30)
[5]一種基于并行遺傳算法的粗糙集屬性約簡[J]. 呂躍進,劉南星,陳磊.  計算機科學. 2008(03)
[6]屬性序下的快速約簡算法[J]. 胡峰,王國胤.  計算機學報. 2007(08)
[7]一種基于垂直分布的多決策表全局屬性核求解算法[J]. 楊明,楊萍.  控制與決策. 2006(09)

博士論文
[1]鄰域�；植谟嬎愕年P(guān)鍵技術(shù)研究與應用[D]. 曾凱.電子科技大學 2015
[2]混合數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的粗糙計算模型和算法[D]. 胡清華.哈爾濱工業(yè)大學 2008

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



本文編號：3625169