基于深度学习的中学生学习资讯推荐系统的设计与实现

发布时间：2023-01-30 17:15

　　随着科学技术的发展,网络上传播着越来越多的信息,信息过载的问题随之而来。分类目录和搜索引擎这两种解决办法虽然在一定程度上能够帮助用户实现快速查找,但是随着数据量的不断增加,这两种办法已经不能够很好的为用户服务。推荐系统的产生弥补了分类目录和搜索引擎的不足,能够根据用户的历史行为实现主动式的推荐,给用户提供他们感兴趣并且有用的信息。目前,网络上存在着大量的中学生学习资料,包括学习方法、学习目标、知识拓展等信息,不管是对于学生、家长还是老师来说,没有一个完整的网站可以将这些学习资料整合在一起,更没有将推荐算法应用在其中的网站。面对这么多的中学生资讯信息,将推荐算法应用在资讯网站上,针对不同的对象,为其生成不同的推荐列表,可以有效地提高用户体验。近几年,深度学习的快速发展在计算机视觉、自然语言处理领域已经取得了非常好的成绩。所以,将深度学习与传统的推荐算法结合起来,实现一个基于深度学习的中学生资讯网站具有非常重要的现实意义。为了实现基于深度学习的中学生资讯网站,本论文主要研究了以下内容:1、本文介绍了推荐系统的研究背景和意义,然后详细介绍了基于内容的推荐算法、基于记忆的推荐算法、基于模型的推... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

推荐算法分类

基于内容的推荐算法

基于用户的协同过滤思想

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于用户的协同过滤算法的推荐效率和个性化改进[J]. 王成,朱志刚,张玉侠,苏芳芳.  小型微型计算机系统. 2016(03)
[2]推荐系统中的冷启动问题研究综述[J]. 孙冬婷,何涛,张福海.  计算机与现代化. 2012(05)
[3]搜索引擎技术研究与发展[J]. 印鉴,陈忆群,张钢.  计算机工程. 2005(14)



本文编号：3733280