一、基于商品目录的多层关联推荐算法（论文文献综述）
阳德青,夏西,叶琳,薛吕欣,肖仰华[1]（2021）在《知识驱动的推荐系统:现状与展望》文中研究说明个性化推荐系统能够根据用户的个性化偏好和需要,自动、快速、精准地为用户提供其所需的互联网资源,已成为当今大数据时代应用最广泛的信息检索系统,具有巨大的商业应用价值。近年来,随着互联网海量数据的激增,人工智能技术的快速发展与普及,以知识图谱为代表的大数据知识工程日益受到学界和业界的高度关注,也有力地推动推荐系统和个性化推荐技术也迈入到知识驱动与赋能的发展阶段。将知识图谱中蕴含的丰富知识作为有用的辅助信息引入推荐系统,不仅能够有效应对数据稀疏、语义失配等传统推荐系统难以避免的问题,还能帮助推荐系统产生多样化、可解释的推荐结果,并更好地完成跨领域推荐、序列化推荐等具有挑战性的推荐任务,从而提升各类实际推荐场景中的用户满意度。本文将现有融入知识图谱的各种推荐模型按其采用的推荐算法与面向的推荐场景不同进行分类,构建科学、合理的分类体系。其中,按照推荐方法的不同,划分出基于特征表示的和基于图结构的两大类推荐模型;按推荐场景划分,特别关注多样化推荐、可解释推荐、序列化推荐与跨领域推荐。然后,我们在各类推荐模型中分别选取代表性的研究工作进行介绍,还简要对比了各个模型的特点与优劣。此外,本文还结合当下人工智能技术和应用的发展趋势,展望了认知智能推荐系统的发展前景,具体包括融合多模态知识的推荐系统,具有常识理解能力的推荐系统,以及解说式、劝说式、抗辩式推荐系统。本文的综述内容和展望可作为推荐系统未来研究方向的有益参考。
王娜[2]（2021）在《基于某电商平台用户行为的个性化推荐》文中研究说明
田露[3]（2021）在《基于深度学习的课程资源推荐技术研究》文中进行了进一步梳理在当今这个互联网蓬勃发展的年代,传统的线下教学已经难以满足用户对学习资源的迫切需求。因此,网络课程成为越来越多的学习者学习的新途径,实现了不受时间、空间限制的学习新方式。随着在线教育的不断发展,人们在便捷获取知识的同时,也出现了一些问题。比如日益剧增的网课资源令人眼花缭乱,无可适从,学习者在寻找这些资源时可能会耗时很久还无法能够准确找到自己需要的有效学习资源。因此,如何快速准确的从庞大的课程资源中找到用户需要的资源,成为亟待解决的问题,而课程资源的推荐可以很好解决此类问题。近几年,推荐技术在各个领域上都实现了广泛应用,并都取得了不小的进步。本文将推荐算法应用于线上教育环境下,通过分析学习者的学习记录来了解用户喜好,根据这些需求,来为用户提供相应的课程。通过将深度学习融入到传统推荐算法中,利用深度学习强大的发现潜在联系的能力,既可以缓解数据的稀疏问题,也可以提高推荐的准确度。本文主要做了以下的工作:（1）介绍了线上教育的基本情况,和课程资源推荐的研究现状。分析了推荐系统的研究背景和意义,并对推荐系统和一些常见的推荐算法进行了简单的说明。（2）根据分析当前课程资源推荐相关技术的研究状况和发展情况,对目前课程推荐存在的数据稀疏,准确度不高的问题,将深度学习技术应用在课程资源推荐上。针对学习资源对用户的重要程度会随着时间发生改变的问题,本文提出将时间信息通过聚类分类算法融合到神经协同过滤算法中,提出了基于深度学习的课程资源推荐算法（improved Neu MF算法）,来更好的适时为用户推荐现阶段想学的课程。（3）为了验证基于深度学习的课程资源推荐算法在显式反馈下和隐式反馈下都有很好的推荐能力。本文爬取慕课网上的真实数据作为数据集,在显式反馈下选取MAE、RMSE作为评价指标,在隐式反馈下选取NDCG、HR作为评价指标。并与CF算法、BP神经网络、NCF算法进行实验对比。实验证明,不管是在显式反馈下,还是隐式反馈下,本文所提出的模型都有很好的推荐效果。（4）为了更好了解课程推荐在课程资源学习平台中的应用,本文进行了基于推荐系统的电力课程资源系统的设计,来模拟课程推荐在现实中的应用。
李为聪[4]（2021）在《基于分区混合模式的电影推荐系统的设计与实现》文中认为随着互联网的蓬勃发展,数据过载日益严重,实现信息的快速高效挖掘极具价值。近年来兴起的推荐系统融合了信息挖掘和人工智能技术,契合了网络信息挖掘的需求。在传统的推荐系统中,存在着冷启动、数据稀疏以及扩展性等问题,制约着技术的进一步发展;同时单一的推荐算法效果较差,已经无法满足用户日益增长的需求。针对上述问题,本文在调研了大量推荐系统和大数据处理框架后,提出了一种基于分区混合模式的电影推荐系统,并在Spark分布式平台上搭建实现。相关研究工作如下:（1）针对LFM算法在小样本数据集上的数据稀疏问题,引入了基于TF-IDF的UGC算法进行优化,将UGC和LFM融合处理后作为新的离线推荐算法。实验结果表明,相比于单一的LFM算法,改进后的算法的三项性能评价指标都有一定的提升。因此通过算法融合的方式可以弥补单一算法的缺陷,UGC算法起到了辅助修正LFM算法误差的作用。（2）针对目前Spark生态圈中主流的余弦相似度在线推荐算法所存在的缺陷,引入流形空间中测地线度量,并实现了相应的算法。所提出的新的推荐算法既考虑了数值的差异,也兼顾了电影数据分布的空间结构。实验结果表明,作为信息几何领域与大数据在线推荐领域的一个有益结合,所提出测地线算法的三项性能指标与传统余弦相似度等算法相比具有明显的优势。（3）基于上述改进后的离线和在线推荐算法,严格按照软件工程的思维,从实现和性能两方面综合考虑,设计并搭建了一套完整的、能够与用户友好交互的电影推荐系统。整个推荐系统基于分区混合模式来设计,并由在线推荐区、离线推荐区和热门统计推荐区三大部分组成,具备常用的查看、评分和搜索等基础功能。该系统能够稳定高效地完成预设推荐,验证了分区混合模式应用的可行性和有效性。
徐偲[5]（2020）在《基于深度学习的多视角表达学习技术研究》文中进行了进一步梳理随着互联网、物联网等技术的飞速发展,在社会生活的各个领域,涌现出海量的多视角数据。多视角数据指的是同一对象从不同途径或不同层面获得的特征数据,其呈现出多态性、多源性、多描述性和高维异构性等特点。例如自动驾驶中,车辆通过摄像头、激光雷达等多个传感器收集到的多视角数据感知周围环境。多视角学习方法利用了视角之间信息的互补性,对多视角信息进行多层面的处理,获得对事物的全面理解,这是单视角方法无法比拟的。由于多视角数据往往比单视角数据具有更高的维数,基于多视角数据的学习任务更容易受到“维数灾难”的影响。因此,对多视角数据进行维数约简、提取高层表达成为多视角学习中一个非常重要的步骤。近年来,由于深度神经网络模型在众多表达学习相关的问题上都取得了瞩目的成绩,学者们也将其应用于多视角学习领域,从而产生了大量多视角深度学习相关的研究。然而现有的研究工作中还存在下列问题需要进一步解决:1)如何捕获多视角数据之中的一致性和互补性概念。由于多视角数据的不同视角间既具有内在联系又存在差异,因此在学习的过程中需要最大化多个视角之间的一致性,同时保留视角间相互补充的信息,才能全面而准确地描述数据;2)如何解决视角缺失问题。在现实环境中由于数据收集困难、高额成本或设备故障等,使得收集到的多视角数据中的部分视角出现缺失。多视角数据的缺失使得对由多视角所刻画的对象进行深度分析与理解变得更加困难;3)在具体应用中,如何利用多视角数据来提升传统的基于单视角数据的方法的性能。本文围绕上述三个问题进行深入研究,提出了多种新颖的多视角深度表达学习算法,概括如下:1)基于深度矩阵分解的多视角概念学习。现有的基于深度矩阵分解的多视角学习方法难以捕获多视角数据中的一致性和互补性概念。本文提出了一种新的深度多视角概念学习框架,通过多层分解数据矩阵,最终在最高层学习了蕴含一致性和互补性概念的语义表达。接着,本文设计了基于块坐标下降的优化算法来求解相关的优化问题。最后,通过实验证明,本文所提算法显着提升了现有多视角浅层算法和深度算法的性能。2)基于生成对抗网络的不完整多视角数据聚类。现有针对视角缺失问题的多视角深度学习方法至少存在以下一项的缺陷:（1）忽略了缺失数据中的语义信息;（2）只能适用于视角数为2的场景。为此,本文提出了一个对抗不完整多视角聚类框架来学习不完整多视角数据的共同表达,并藉此重构原始数据并推测缺失数据。该框架将元素级重构损失和对抗损失相结合来衡量重构的效果,这两个损失分别捕获了数据的总体结构和深层语义信息。最后通过实验证明,本文所提算法显着提升了现有不完整多视角聚类算法的性能。3)基于用户多视角偏好的个性化推荐。个性化推荐系统旨在通过用户的历史数据,找到用户潜在喜欢的商品。然而,现有推荐算法关注于捕获用户评论数据中体现的偏好,而忽略了商品图像中蕴含的用户视觉偏好。本文提出了一种基于用户多视角偏好的深度推荐方法来捕获用户和商品的多视角（文本及视觉）匹配信息。本文在用户历史评论和商品收到的评论中提取文本匹配信息;同时构建用户视觉偏好表达,并将其与商品视觉表达进行匹配,得到视觉匹配信息。接着,本文使用多视角匹配信息来判断用户对商品的潜在喜欢程度,并据此生成推荐。最后,通过餐馆推荐和商品推荐实验证明了,提取用户的多视角偏好进行推荐,可以显着提升基于用户单视角偏好的推荐算法的性能。4)基于社会媒体多视角数据的图像检索。随着社交媒体的火热发展,越来越多的用户在互联网上传、分享他们的图像以及标签,促使产生了大量的带用户标签的图像。然而,用户标签数据中存在噪音、语义模糊以及语义不完整问题。本文提出一个新的基于社会媒体多视角数据的图像检索框架,借助于社会媒体上用户提供的文本标签中的语义信息,学习图像哈希函数。该框架有两个优点:（1）可以获得大量的弱标注训练数据（用户标注的文本标签）来训练深度哈希模型;（2）相比于手工标记数据,用户标注的标签往往蕴含了更丰富的语义。不同于先前的无监督或有监督哈希算法,本文所提的弱监督深度哈希框架包含了弱监督预训练,以及监督精调两个步骤:第一步从图像附属的标签中学习一个语义向量,接着用它来指导哈希网络的预训练;第二步使用任何基于深度学习的监督哈希算法精调哈希网络。最后,通过实验证明,本文所提算法可以有效提升现有监督哈希算法的性能。文章最后总结了本文工作,并展望了多视角深度学习技术未来可研究的方向。
刘培[6]（2020）在《基于大数据的网络空间主流意识形态传播研究》文中认为信息技术、互联网与计算机等技术建构的网络空间成为与现实社会空间并存的第二空间。但网络空间不是一成不变的,而是在技术发展中不断演进的。随着大数据技术在互联网领域应用的广泛推进,借助于大数据可以量化一切的强大计算能力,网络空间确已进入到一个高度依赖数据和算法的阶段,形成了新型的“大数据-网络空间”。“大数据-网络空间”是在大数据技术深度介入下形成、以数据生态为核心、以算法为主导的、虚实深度交融的网络空间。它不仅是世界的数据化再现,而且是大数据算法与人的意向性协同敞开的网络空间。作为大数据技术形塑的空间,“大数据-网络空间”不是固态的、稳定的、不可更改的,而是可以被技术发展与各类媒体、政党、国家等主体意愿建造、编制和构筑,即“大数据-网络空间”具有可塑造性。“大数据-网络空间”作为各种意识形态和社会思潮的传播载体和场域,同样也为主流意识形态传播带来了机遇与挑战。一方面,“大数据-网络空间”为主流意识形态的传播带来了受众、传播内容、传播方式与传播效果的可量化与可计算,实现了精准化和个性化传播。另一方面,“大数据-网络空间”亦为主流意识形态传播带来挑战,主要包括:大数据技术理性张扬下传播者经验的下降与自身的隐匿、数据化传播受众画像的失真、假新闻深度转向与传播生态的后真相化、资本逻辑与算法逻辑对主流意识形态传播逻辑的干扰。面对这些挑战,已有相关研究往往集中在大数据技术薄弱、西方的数据霸权和意识形态渗透方式的多样化等方面进行探讨,而忽视了“大数据-网络空间”自身的可塑造性。“大数据-网络空间”与主流意识形态传播的关系不仅仅是大数据以工具性载体助推网络空间主流意识形态的传播,更重要的是“大数据-网络空间”是被技术和各种意识形态共同塑造与建构的。由此,主流意识形态的传播必然要求塑造“大数据-网络空间”,以提升主流意识形态的传播能力。如何塑造“大数据-网络空间”以提升主流意识形态传播能力成为一个重要问题。首先,要规避算法主导的传播方式,建构基于传播者与受众能动性的个性化传播,从而积极地影响、修正甚至改变算法推荐主导的传播内容,以塑造主流意识形态在“大数据-网络空间”的核心地位。其次,以主流价值导向驾驭算法从而建构“主流价值算法”。主流价值算法通过纠正流量至上的价值导向以消解各种社会思潮和意识形态对主流意识形态传播空间的挤压,从根本上塑造一个正能量的“大数据-网络空间”。再次,展开数据素养和政治素养的双维教育。通过数据素养教育提升传播者和传播受众的数据素养,同时强化大数据技术人员的意识形态教育。最后,推动大数据检测技术与平台监管齐头并进。积极研发大数据检测技术,以检测、识别和过滤虚假信息。且按照精细化、区别化的原则进行分类分级地监管各类传播媒体与平台,健全法律与行业规范的双重规制,从而有力推进“大数据-网络空间”主流意识形态的传播。
李琳[7]（2020）在《数字音乐营销中的推荐系统关键方法与技术》文中进行了进一步梳理流媒体音乐的增长和普及改变了人们的音乐消费方式,用户可以随时随地收听在线音乐,这种变化趋势促使数字音乐的营销模式逐渐向以“用户为中心”的个性化营销转变,推荐系统的诞生使其成为可能,通过融合多种推荐算法/策略（用户画像、协同过滤、内容过滤等）捕捉用户的兴趣偏好,并将感兴趣的内容推荐给用户。然而,与其他类型的推荐内容相比,数字音乐中存在诸多独特性和挑战性问题,导致现有推荐算法未能发挥很好的营销效果。为此,如何提出切实有效的音乐推荐算法,用于提升数字音乐的营销效率,是众多音乐平台亟待解决的核心问题之一。在音乐偏好理论和推荐技术的研究基础上,作者利用大数据和机器学习技术对用户属性、歌曲元数据及用户行为进行深度挖掘,提出了一系列个性化、精准化和智能化的音乐推荐算法,为数字音乐在内容分发、用户体验和商业变现等方面发挥了关键作用,达到了降本增效的营销目的,也为其他内容领域的营销优化策略提供了实践指导和借鉴意义。同时,本论文的研究成果也进一步拓展了营销理论和服务科学的应用范畴,为推动数字音乐产业的持续发展注入了新的动力。具体来讲,论文的研究内容和主要创新点包括:（1）针对数字音乐营销中的行为数据稀疏性,导致无法充分挖掘用户音乐偏好特征,提出了融合内容表示的度量排序学习推荐算法（CRMRL）。主要创新点:当前主流推荐算法仅能挖掘用户与歌曲之间的一般性关系,无法从全局和细粒度层面区分用户对歌曲局部特征的偏好程度。加之,大量新上架歌曲和冷门歌曲导致模型在不同数据稀疏度下的鲁棒性下降。为此,作者利用观测和未观测行为数据构造相对偏序关系,使模型得到充分训练,同时构建与推荐任务相关的音频特征提取子模型,以进一步缓解数据的稀疏性问题,最后通过度量学习挖掘用户与歌曲之间的偏好关系。与现有推荐算法相比,CRMRL算法解决了数据极端稀疏场景下的推荐问题,能够充分挖掘用户的音乐偏好特征,其研究成果可用于提升新上架歌曲冷门歌曲的曝光率及营销投入的产出比,并激发音乐艺术家的创作热情。（2）针对音乐偏好具有的差异性和动态性,缺乏不同用户对同一首歌曲的偏好差异识别,提出了基于多层注意力表示的音乐推荐算法（HARM）。主要创新点:当前业内方法只能做到一般意义上的时序关系挖掘,忽略了“不同用户对同一首歌曲多维特征的关注点和差异程度均有所不同”,导致推荐算法在个性化程度更高的音乐收听服务中的准确率下降。为此,本论文利用自注意力网络和循环神经网络等技术,从用户属性和歌曲内容中多维度学习歌曲的嵌入式表示,用于识别不同用户对同一首歌曲的偏好差异性,以及用户在收听会话中对不同歌曲的感兴趣程度。与现有推荐算法相比,HARM算法实现了用户音乐偏好的多维度捕捉,从而提升模型预测下一首歌曲的精准度,其研究成果可用于下一首歌曲等推荐任务,为用户带来个性化程度更高的音乐收听服务,提高用户对音乐平台的满意度和付费意愿。（3）针对隐式反馈行为中存在着大量的噪声数据,未考虑从细粒度层面识别歌曲局部噪声的影响,提出了基于注意力机制的时序推荐算法（ASR）。主要创新点:当前业内方法只停留在全局层面的注意力机制研究,使得模型只擅长处理长会话数据的推荐场景,当面临短会话数据时推荐质量急剧下降。为此,本论文优先刻画歌曲的局部特征信息,利用卷积神经网络提取歌曲的高层语义特征,然后将上一层提取的歌曲高层语义特征,按照用户收听的时间序列重新形成会话时序列表,以构建基于注意力机制的双向循环神经网络模型,使其能够降低噪声数据的影响并学习歌曲之间的强依赖关系。与现有推荐算法相比,ASR算法在不同会话长度下的鲁棒性显着增强,有效提升了模型在噪声数据影响下的推荐质量,其研究成果可用于每日歌单推荐自动播放列表等推荐任务,增强用户对本次音乐收听主题的感知价值。
张馨中[8]（2020）在《集邮交流小程序的设计与实现》文中指出集邮是全世界参与人数最多、影响地区最广的收藏活动。集邮爱好者们在进行收藏活动时,通常会设立特定的主题,或是根据邮票之间的同套集或联合发行等关系进行有目的地收藏。对于集邮者们而言,将关联紧密的邮票整合在一起,再与他人分享自己的集邮进度和成果是非常有意义的过程。然而现有的邮票目录应用不展示邮票之间的复杂关系,用户难以在快节奏的现代生活中使用碎片化的时间进行关联邮票的查找。已有的互联网应用也不支持用户将集邮成果和邮票知识结合展示,不方便集邮者之间的交流分享。此外,集邮者间的邮票交换信息也难以进行查询和匹配。针对上述问题,本文为集邮爱好者们设计并实现集邮交流小程序,方便集邮者们进行集邮过程的记录、集邮成果的分享和邮票的交换。用户从微信进入小程序,可以通过键入关键字、目录筛选或上传图片搜索邮票。在邮票的详情页面,用户可以查看邮票详情、相关邮票、持有情况、自己的交换意愿。用户可以在其他用户的个人信息页上对别人发送留言,并在留言页查看自己收到或发送的留言。用户还可以在应用里进行邮集的创建、修改、删除,并上传邮票照片更新集邮的进度。用户可以分享邮集的小程序页面至聊天窗口,或者下载分享图并通过其他渠道展示。此外,用户进入小程序主页时,可看到每日邮票推荐以及最新匹配的邮票交换意愿。本文首先通过对现有系统的调查、对集邮行为的研究,得出集邮应用的功能性和非功能性需求。接着基于使用NodeJS koa进行服务器开发、使用Python进行图像处理的选择、使用RxJS辅助小程序客户端开发的技术选择,本文阐述了应用的整体架构设计和每个模块详细的详细设计。然后本文展示了每个模块的具体实现,对关键过程给出代码并进行解释,对关键功能给出客户端界面示例。最后本文设计并实现了对图像搜索功能的测试,展示了测试的结果,得出功能满足要求的结论。
丁福星[9]（2020）在《基于物联网的智能餐柜系统及其用户推荐算法研究》文中研究指明随着第五代移动通信技术的快速发展与日益成熟,物联网与信息技术、大数据分析、人工智算法的完美结合也将使物联网得到迅速的发展,并应用到工业、农业、公共服务等不同的领域,其中基于物联网餐饮服务产业的规模和应用的种类也不断增加。近年来,我国的互联网餐饮服务平台营业额连续的实现了两位数的高速增长,在此趋势下,众多线上的餐饮服务平台也迅速兴起,如美团、口碑、饿了么等,而互联网的用户在线上就餐主要的途径之一就是在互联网的线上餐饮服务平台直接下单,商家接单完成菜单后分配食品给指定的快递员,快递将食品送至指定的用户。在此过程中可能存在着多种的问题导致:快递员晚点、快递员与用户不能准时碰面、未把收到的食品及时摆放到快递员规定的时间和地点等。为解决传统配送物品中存在的“最后一百米”问题,本文提出了一种基于物联网,能够实现卖家存放餐品,用户自助取餐的智能餐柜系统。该餐柜系统总体分为储物系统、机械系统、主控电路系统、用户终端系统。储物系统包括旋转格挡、柜门;机械系统通过闭环伺服电机、减速器来实现储物格挡旋转功能。主控电路系统是以树莓派作为主控板,开发其外围硬件控制电路;终端系统通过设计串口显示屏界面及分配不同的存储地址给界面的触控按键和输入框,树莓派UART串口读取显示屏反馈的信息来实现控制等功能。该系统安全性、便捷性、响应性、专业性、高效性,提高了智能售货服务效率。在物联网发展带来便利的同时,用户推荐平台与大数据应用所带来的“信息碎片化”与“信息过载”的问题也日益突出。因此人们很难在这海量的信息中准确地找到能够满足自己真正需求与心仪的推荐餐品。虽然人们能通过海量关键字在平台推荐网站进行搜索,但无法很好地满足大数据个性化与用户定制碎片化的平台网站用户推荐需求。因此个性化用户推荐的算法应运而生,成为"信息过载"用户推荐问题的一种主流与解决方法。本文在研究与比较了传统的文本协同用户过滤推荐算法与碎片化的神经网络用户推荐算法后,发现基于传统的文本卷积与神经网络的用户推荐算法,运算起来效率高,均方误差（MSE）小,推荐的结果更加精准和人性化。
龚四相[10]（2020）在《基于Spark的混合推荐系统分析与实现》文中进行了进一步梳理大数据时代下,推荐系统已经成为解决信息过载的重要手段。但是,推荐系统目前依旧面临着诸多问题,如数据稀疏性、冷启动和时效性等。针对上述问题,本文提出了一个联合内容推荐、交替最小二乘（Alternating Least Squares,ALS）推荐、神经矩阵分解（Neural Matrix Factorization model,Neu MF）推荐的混合算法。然后,在Spark平台上实现了一个电影领域的混合推荐系统,该系统能在一定程度上提升推荐的准确性、时效性。本文主要工作内容如下:首先,针对传统推荐算法的数据稀疏和冷启动,采用融合内容推荐和ALS推荐的混合推荐的方法,在此基础上,提出了一个融合Neu MF的算法,解决了ALS模型的线性表达能力不足的问题。其次,在所提出的混合推荐算法上,设计了混合推荐引擎和Web应用,结合Pyspark和Tensor Flow在分布式平台上同步训练内容推荐、ALS推荐和Neu MF模型,用Python实现了电影的混合推荐系统,并具备软件界面的用户友好性。再次,通过不同节点数和数据量下的运行效率对比,表明了Spark在大数据处理上的优越性。通过控制变量,优化了混合模型参数,并对混合模型的不同算法进行性能对比,结果表明本文提出的混合推荐算法对命中率有较大提升。本文在Spark上将传统的推荐算法与Neu MF神经网络算法相结合,实验结果表明,在分布式平台下前者的可解释性强和后者的表达性强的优势能较好结合,基于本文提出的混合推荐算法实现的电影推荐系统,能给用户提供更个性化、更流畅的信息服务。
二、基于商品目录的多层关联推荐算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于商品目录的多层关联推荐算法（论文提纲范文）
（3）基于深度学习的课程资源推荐技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 本文的研究重点及工作内容 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 1.4 总结 |
| 2 相关工作 |
| 2.1 推荐算法 |
| 2.1.1 基于内容的推荐算法 |
| 2.1.2 协同过滤算法 |
| 2.1.3 混合推荐算法 |
| 2.2 矩阵分解 |
| 2.3 课程推荐研究现状 |
| 3 基于深度学习的课程资源推荐模型 |
| 3.1 神经网络 |
| 3.1.1 神经网络的概述 |
| 3.1.2 激活函数 |
| 3.1.3 损失函数 |
| 3.1.4 反向传播算法 |
| 3.1.5 Adam优化器 |
| 3.2 基于神经网络的协同过滤模型 |
| 3.2.1 GMF框架 |
| 3.2.2 MLP框架 |
| 3.2.3 NeuMF模型 |
| 3.3 融合时间辅助信息的神经协同过滤模型构建 |
| 3.3.1 研究想法 |
| 3.3.2 加入时间辅助信息的推荐算法 |
| 3.3.3 K-means聚类分类算法 |
| 3.3.4 模型构建 |
| 4 实验及其结果 |
| 4.1 数据的收集和处理 |
| 4.1.1 Scrapy爬虫框架 |
| 4.1.2 课程数据的爬取 |
| 4.2 数据的整理 |
| 4.2.1 日期转为时间戳 |
| 4.2.2 数据的归一化 |
| 4.2.3 过滤字符串 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验评估标准 |
| 4.3.2 训练方法 |
| 4.3.3 基准线 |
| 4.3.4 显式反馈下的实验结果与评估 |
| 4.3.5 隐式反馈下的实验结果与评估 |
| 5 基于推荐系统的电力课程资源系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 可行性分析 |
| 5.1.2 功能需求分析 |
| 5.1.3 数据分析 |
| 5.2 系统概要设计 |
| 5.2.1 系统功能模块设计 |
| 5.2.2 数据库的设计 |
| 5.2.3 数据库表的设计 |
| 5.3 系统详细设计 |
| 5.3.1 登录注册模块 |
| 5.3.2 系统首页界面 |
| 5.3.3 搜索功能模块 |
| 5.3.4 给你推荐功能模块 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 系统功能测试 |
| 5.4.2 性能需求 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 前景展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于分区混合模式的电影推荐系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 |
| 1.2.1 国外方面 |
| 1.2.2 国内方面 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关技术与理论基础 |
| 2.1 常用推荐算法的研究 |
| 2.1.1 基于人口统计学的推荐算法 |
| 2.1.2 基于内容的推荐算法 |
| 2.1.3 基于协同过滤的推荐算法 |
| 2.1.4 基于混合机制的推荐算法 |
| 2.2 分布式计算框架Spark |
| 2.2.1 Spark生态圈模块 |
| 2.2.2 Spark内核组件 |
| 2.3 推荐系统评测 |
| 2.3.1 评测实验方法 |
| 2.3.2 评测实验指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 离线推荐算法与在线推荐算法的设计与实现 |
| 3.1 离线推荐算法的设计与实现 |
| 3.1.1 基于TF-IDF的 UGC推荐算法 |
| 3.1.2 基于ALS的 LFM推荐算法 |
| 3.2 在线推荐算法的设计与实现 |
| 3.2.1 基于传统余弦相似度的推荐算法 |
| 3.2.2 基于测地距离的推荐算法 |
| 3.3 实验及结果分析 |
| 3.3.1 实验环境以及数据集 |
| 3.3.2 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于分区混合模式的电影推荐系统的设计 |
| 4.1 功能需求分析 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.2.1 系统整体架构 |
| 4.2.2 系统后台架构 |
| 4.3 系统流程设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于分区混合模式的电影推荐系统的实现 |
| 5.1 系统开发和环境部署 |
| 5.2 系统环境搭建与服务运行 |
| 5.3 系统主要功能实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于深度学习的多视角表达学习技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 完整多视角数据表达学习研究现状 |
| 1.2.2 不完整多视角数据表达学习研究现状 |
| 1.3 本文研究成果 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 多视角深度表达学习相关工作综述 |
| 2.1 多视角深度玻尔兹曼机(MMDBM) |
| 2.2 多视角深度自编码器(MMDAE) |
| 2.3 多视角深度典型相关分析(DCCA) |
| 2.4 多视角深度典型相关自编码器(DCCAE) |
| 2.5 多视角深度矩阵分解(MVDMF) |
| 2.6 小结 |
| 第三章 基于深度矩阵分解的多视角概念学习 |
| 3.1 深度矩阵分解研究现状 |
| 3.2 基于深度矩阵分解的多视角概念学习 |
| 3.2.1 传统多视角概念学习简介 |
| 3.2.2 深度线性多视角概念学习 |
| 3.2.3 深度非线性多视角概念学习 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 数据集 |
| 3.3.2 对比的基准算法 |
| 3.3.3 实验设计与评测指标 |
| 3.3.4 性能比较实验 |
| 3.3.5 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于生成对抗网络的不完整多视角数据聚类 |
| 4.1 深度聚类网络的研究现状 |
| 4.2 基于自编码器的对抗不完整多视角数据聚类 |
| 4.2.1 符号和问题定义 |
| 4.2.2 对抗编码器-解码器架构 |
| 4.2.3 损失函数 |
| 4.2.4 实现步骤 |
| 4.3 推广的对抗不完整多视角数据聚类 |
| 4.4 实验 |
| 4.4.1 数据集 |
| 4.4.2 对比的基准算法 |
| 4.4.3 实验设计与评测指标 |
| 4.4.4 性能比较实验 |
| 4.4.5 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于用户多视角偏好的个性化推荐 |
| 5.1 背景介绍及问题描述 |
| 5.2 基于评论和图像的推荐系统研究现状 |
| 5.3 基于用户多视角偏好的个性化推荐 |
| 5.3.1 符号和问题定义 |
| 5.3.2 模型架构 |
| 5.3.3 损失函数 |
| 5.3.4 训练策略 |
| 5.4 实验 |
| 5.4.1 数据集 |
| 5.4.2 对比的基准算法 |
| 5.4.3 实验设计与评测指标 |
| 5.4.4 实现细节 |
| 5.4.5 性能比较实验 |
| 5.4.6 实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于社会媒体多视角数据的图像检索 |
| 6.1 背景介绍及问题描述 |
| 6.2 社会媒体图像理解的研究现状 |
| 6.3 基于社会媒体多视角数据的图像检索 |
| 6.3.1 符号和问题定义 |
| 6.3.2 模型架构 |
| 6.4 实验 |
| 6.4.1 数据集 |
| 6.4.2 对比的基准算法及评测指标 |
| 6.4.3 实现细节 |
| 6.4.4 性能对比 |
| 6.4.5 分析 |
| 6.5 结论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于大数据的网络空间主流意识形态传播研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的缘由与研究价值 |
| 1.2 国内外研究动态与文献评析 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.4 研究创新点与难点 |
| 2 主流意识形态传播与网络空间的内在关联 |
| 2.1 意识形态概念的演变 |
| 2.2 主流意识形态传播方式的变迁 |
| 2.3 网络空间及其可塑性 |
| 2.4 网络空间与主流意识形态传播的内在关联维度 |
| 3 大数据技术对网络空间的形塑 |
| 3.1 大数据技术:网络空间变革的技术基础 |
| 3.2 大数据技术的生产力属性与功能 |
| 3.3 “大数据-网络空间”的界定 |
| 3.4 “大数据-网络空间”的本质 |
| 3.5 “大数据-网络空间”的主要特征 |
| 4 “大数据-网络空间”主流意识形态传播的机遇与挑战 |
| 4.1 “大数据-网络空间”主流意识形态传播的机遇 |
| 4.2 技术理性的张扬与传播者的遮蔽 |
| 4.3 数据化受众画像的失真 |
| 4.4 假新闻扰乱主流意识形态传播环境 |
| 4.5 政治逻辑、算法逻辑与资本逻辑的博弈 |
| 5 掌握主流意识形态传播的主动权:提升塑造“大数据-网络空间”的能力 |
| 5.1 建构基于传播者与受众能动性的个性化传播 |
| 5.2 设计主流价值算法 |
| 5.3 展开数据素养与政治素养双维度教育 |
| 5.4 大数据检测技术与监管齐头并进 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（7）数字音乐营销中的推荐系统关键方法与技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文主要创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论与研究综述 |
| 2.1 数字音乐营销策略发展综述 |
| 2.2 音乐偏好的影响因素研究 |
| 2.2.1 音乐特征及流派 |
| 2.2.2 听众特征 |
| 2.2.3 上下文环境 |
| 2.3 数字音乐推荐中的关键技术 |
| 2.3.1 传统推荐技术 |
| 2.3.2 深度学习技术 |
| 2.3.3 嵌入式表示技术 |
| 2.3.4 推荐评估方法 |
| 2.4 音乐推荐算法研究综述 |
| 2.4.1 融合歌曲内容的音乐推荐算法 |
| 2.4.2 基于会话数据的音乐推荐算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 融合内容表示的度量排序学习推荐算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 融合内容表示的度量排序学习推荐算法 |
| 3.3.1 相对偏好模型 |
| 3.3.2 音频语义特征提取 |
| 3.3.3 联合训练 |
| 3.4 实验评测 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 对比方法 |
| 3.4.3 评估指标 |
| 3.4.4 冷启动音乐推荐性能对比 |
| 3.4.5 不同稀疏数据集上的鲁棒性分析 |
| 3.4.6 参数分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多层注意力表示的音乐推荐算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于多层注意力表示的音乐推荐算法 |
| 4.3.1 歌曲编码 |
| 4.3.2 用户编码 |
| 4.3.3 预测与训练 |
| 4.4 实验测评 |
| 4.4.1 实验数据 |
| 4.4.2 对比方法 |
| 4.4.3 评估方法 |
| 4.4.4 对比分析 |
| 4.4.5 参数分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于注意力机制的时序推荐算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 基于注意力机制的时序推荐算法 |
| 5.3.1 歌曲多维特征提取 |
| 5.3.2 时序关系建模 |
| 5.3.3 预测与训练 |
| 5.4 实验测评 |
| 5.4.1 实验数据 |
| 5.4.2 对比方法 |
| 5.4.3 评估方法 |
| 5.4.4 对比分析 |
| 5.4.5 参数分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 横向对比与系统验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 横向对比 |
| 6.3 系统验证 |
| 6.3.1 数据集 |
| 6.3.2 验证方法 |
| 6.3.3 结果分析 |
| 6.4 系统结论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 缩略语 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 |
（8）集邮交流小程序的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 国内外发展概况 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 图数据库 |
| 2.2 服务器端开发 |
| 2.2.1 NodeJS |
| 2.2.2 koa框架 |
| 2.3 图片特征提取及检索 |
| 2.3.1 图片特征提取 |
| 2.3.2 图片检索 |
| 2.4 客户端开发 |
| 2.4.1 微信小程序开发 |
| 2.4.2 RxJS |
| 2.5 商品推荐 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 集邮交流小程序的需求分析 |
| 3.1 系统概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 集邮交流小程序的设计 |
| 4.1 系统概要设计 |
| 4.2 系统详细设计 |
| 4.2.1 邮票模块的设计 |
| 4.2.2 图像搜索模块的设计 |
| 4.2.3 邮集模块的设计 |
| 4.2.4 信息交流模块的设计 |
| 4.2.5 邮票推荐模块的设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 集邮交流小程序的实现 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.2 模块的实现 |
| 5.2.1 邮票模块的实现 |
| 5.2.2 图像搜索模块的实现 |
| 5.2.3 邮集模块的实现 |
| 5.2.4 信息交流模块的实现 |
| 5.2.5 邮票推荐模块的实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 测试环境及测试工具 |
| 5.3.2 单元测试 |
| 5.3.3 功能性测试 |
| 5.3.4 图像搜索功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作小结 |
| 6.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 简历与科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于物联网的智能餐柜系统及其用户推荐算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 智能餐柜系统国内外发展现状 |
| 1.3 国内外推荐算法研究现状 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 树莓派微型计算机系统 |
| 2.2 系统开发技术 |
| 2.2.1 系统通信方式 |
| 2.2.2 硬件需求与设计 |
| 2.2.3 软件工程思想 |
| 2.3 协同过滤算法 |
| 2.4 神经网络算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 智能餐柜系统设计与实现 |
| 3.1 硬件电路设计 |
| 3.2 软件设计 |
| 3.2.1 用户交互界面设计 |
| 3.2.2 硬件控制程序设计 |
| 3.3 多线程任务设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于文本卷积神经网络的推荐算法研究与实现 |
| 4.1 文本卷积神经网络 |
| 4.2 数据集的构建 |
| 4.3 推荐算法的实现 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 实验设计与模型训练 |
| 4.3.3 实现推荐系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试与实验分析 |
| 5.1 智能餐柜系统测试 |
| 5.2 推荐算法研究结果分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于Spark的混合推荐系统分析与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 推荐系统的研究现状和发展趋势 |
| 1.2.2 Spark平台的研究现状和发展趋势 |
| 1.3 主要的研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 相关技术分析 |
| 2.1 Spark分布式平台 |
| 2.1.1 Spark运行机制 |
| 2.1.2 弹性分布式数据集 |
| 2.2 推荐系统 |
| 2.2.1 基于协同过滤的推荐算法 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 |
| 2.2.3 基于深度学习的推荐算法 |
| 2.2.4 推荐算法的混合方式 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 混合推荐算法 |
| 3.1 基于ALS模型的协同过滤算法 |
| 3.2 基于内容的推荐算法 |
| 3.3 基于神经矩阵分解模型的算法 |
| 3.3.1 广义矩阵分解模型 |
| 3.3.2 多层感知机 |
| 3.3.3 神经矩阵分解模型 |
| 3.4 混合推荐算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于Spark的电影推荐系统设计与实现 |
| 4.1 系统功能模块分析 |
| 4.2 系统的架构设计 |
| 4.2.1 系统总体架构 |
| 4.2.2 客户端架构 |
| 4.3 基于Spark的混合推荐引擎架构与实现 |
| 4.3.1 混合推荐引擎架构 |
| 4.3.2 Tensor Flow迁移 |
| 4.4 结果展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验及结果分析 |
| 5.1 实验环境及实验数据分析 |
| 5.1.1 实验环境 |
| 5.1.2 数据集分析 |
| 5.2 实验评价指标 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 Spark性能分析 |
| 5.3.2 模型的参数优化 |
| 5.3.3 混合推荐模型的性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 插图目录 |
| 表格目录 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
四、基于商品目录的多层关联推荐算法（论文参考文献）
- [1]知识驱动的推荐系统:现状与展望[J]. 阳德青,夏西,叶琳,薛吕欣,肖仰华. 信息安全学报, 2021(05)
- [2]基于某电商平台用户行为的个性化推荐[D]. 王娜. 兰州财经大学, 2021
- [3]基于深度学习的课程资源推荐技术研究[D]. 田露. 海南大学, 2021(12)
- [4]基于分区混合模式的电影推荐系统的设计与实现[D]. 李为聪. 汕头大学, 2021(02)
- [5]基于深度学习的多视角表达学习技术研究[D]. 徐偲. 西安电子科技大学, 2020(02)
- [6]基于大数据的网络空间主流意识形态传播研究[D]. 刘培. 中国矿业大学, 2020(07)
- [7]数字音乐营销中的推荐系统关键方法与技术[D]. 李琳. 北京邮电大学, 2020(01)
- [8]集邮交流小程序的设计与实现[D]. 张馨中. 南京大学, 2020(12)
- [9]基于物联网的智能餐柜系统及其用户推荐算法研究[D]. 丁福星. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [10]基于Spark的混合推荐系统分析与实现[D]. 龚四相. 长江大学, 2020(02)