知识平台的推荐系统设计与实现

发布时间：2021-04-06 15:30

　　现代工业和企业的飞速发展离不开其试验部门,采用计算机技术辅助工业生产已经成为现代化工业生产的常态。航空航天、船舶、兵器,以及机械装备等领域在其工业生产中会进行长期的设计、仿真、试验并积累大量试验数据。TDM（Test Data Management）即试验数据管理系统就是为了管理这些非结构化的试验数据而产生的。随着现代工业的发展,TDM系统也需要与时俱进。计算机技术的发展,例如人工智能、机器学习等技术的发展,为开发下一代TDM系统的开发提供了理论基础。信息时代的到来和互联网相关技术的快速发展使得互联网用户进入了信息过载时代。由于信息过载,用户面对海量的信息难以快速找到感兴趣或对自己有价值的信息。推荐系统就是在这样的背景下产生的,而现在个性化推荐技术已经成为解决信息过载的最重要手段之一。本文提出在TDM系统的知识管理平台基础之上,针对为TDM系统用户提供智能化知识推荐服务设计和实现了知识管理平台的个性化知识推荐系统。本文首先对TDM系统的实际需求和应用场景进行分析,提出利用社会化标签系统建立推荐系统。为了解决标签聚类时的语义模糊性问题,本文建立了标签共现网络并对重叠社区发现算法进行了深入... 

【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

整体研究思路

结果输出给用户。一个完整的个性化推荐流程就是收集记录用户信息，建立用户兴趣模型，使用推荐算法将待推荐项目与用户匹配，输出推荐结果。其流程图如图2-1所示：

基于内容的推荐算法的示例图

【参考文献】：
期刊论文
[1]社会化标注系统中的个性化信息推荐研究[J]. 熊回香,杨雪萍.  情报学报. 2016 (05)
[2]社会化推荐系统研究[J]. 孟祥武,刘树栋,张玉洁,胡勋.  软件学报. 2015(06)
[3]一种解决新项目冷启动问题的推荐算法[J]. 于洪,李俊华.  软件学报. 2015(06)
[4]链接相似性的微博重叠社区发现算法[J]. 于洪涛,崔瑞飞,黄瑞阳.  小型微型计算机系统. 2015(05)
[5]结合情感信息的个性化推荐算法[J]. 辛贤龙.  微型电脑应用. 2014(04)
[6]社会化标签特性及研究进展综述[J]. 徐志玮,郑建瑜.  图书馆建设. 2013(05)
[7]推荐系统评价指标综述[J]. 朱郁筱,吕琳媛.  电子科技大学学报. 2012(02)
[8]个性化推荐系统综述[J]. 王国霞,刘贺平.  计算机工程与应用. 2012(07)
[9]一种社会化标注系统资源个性化推荐方法[J]. 郭伟光,李道芳,章蕾.  计算机工程与应用. 2011(10)
[10]试验数据管理系统的需求与实现[J]. 丁力,安海军.  航空计算技术. 2010(03)

博士论文
[1]重叠社区发现中的边聚类算法研究[D]. 王贵参.吉林大学 2016
[2]复杂网络中社区发现算法研究[D]. 周旭.吉林大学 2016
[3]社会化标注环境下的标签聚类方法研究[D]. 李慧宗.合肥工业大学 2016
[4]社会化标签的主题层次体系自动构建[D]. 薛涵.哈尔滨工业大学 2015
[5]社会化标注系统中群组推荐方法研究[D]. 王晓芳.山东大学 2014

硕士论文
[1]基于朋友关系的交叉领域推荐算法[D]. 康家梁.大连理工大学 2015



本文编号：3121679