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向光生长优化算法(PGA)-2025年SCI一区新算法-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
个人简介一名14年经验的资深毕设内行人语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。
平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。
感谢大家的关注与支持答辩学生各位老师好我是xx同学我的毕业设计题目是《基于协同过滤推荐算法的小说漫画网站设计与实现》。
这个系统主要解决用户在大量小说漫画中找不到感兴趣作品的问题通过分析用户的浏览、收藏、评分等行为利用协同过滤算法为用户推荐个性化内容。
系统分为管理员和用户两个角色管理员负责用户管理、作品类型管理、商品订单管理以及推荐算法参数配置用户可以进行注册登录、浏览作品和商品、管理个人信息并接收系统生成的个性化推荐。
技术方面前端采用Vue.jsCSSJavaScript后端使用Java语言配合Spring Boot框架数据库选用MySQL开发环境是IntelliJ IDEA部署在Tomcat服务器上。
系统计划在2025年2月至5月完成开发。
评委老师你的题目提到了协同过滤推荐算法能简单说说这是什么意思吗不需要太复杂的公式用大白话解释一下就行。
答辩学生协同过滤算法其实就是物以类聚人以群分的思路。
简单说就是如果用户A和用户B都喜欢看《斗罗大陆》那么A喜欢的另一本《斗破苍穹》很可能也是B喜欢的系统就会把《斗破苍穹》推荐给B。
或者是找相似物品如果很多用户同时买了《盗墓笔记》和《鬼吹灯》那么看了《盗墓笔记》的人系统就推荐《鬼吹灯》。
就是通过找到相似的人或相似的物品来推荐。
评委老师你在报告中提到了冷启动问题这是指什么你打算怎么解决新用户刚注册时没有历史数据的问题答辩学生冷启动问题就是指新用户刚注册系统不知道他喜欢什么因为没有浏览记录、收藏记录这些数据。
我打算用几种方法解决第一注册时可以让用户选择感兴趣的类型标签比如玄幻、言情、科幻等第二先给用户推荐热门作品等用户有了一些行为数据后再用协同过滤第三对新作品可以基于内容推荐比如根据作品简介里的关键词匹配。
评委老师我看到你的系统不仅有小说漫画还有商品销售功能。
商品推荐和作品内容推荐用的是同一套算法吗数据会不会混在一起答辩学生是的用的是同一套协同过滤算法框架但数据是分开处理的。
用户购买商品的行为数据用于商品推荐浏览作品的行为数据用于作品推荐。
不过两者可以互相补充比如喜欢看修仙小说的用户可能会对相关的周边商品如手办、海报感兴趣这时系统可以做一些关联推荐但主要的数据源是分开存储的不会把买零食的记录和看小说的记录混在一起算相似度。
评委老师为什么选择Spring Boot作为后端框架用传统的Servlet或者SSMSpringSpringMVCMyBatis不行吗答辩学生选择Spring Boot主要是因为配置简单它内置了Tomcat不用自己配置很多XML文件能快速搭建项目。
而且Spring Boot整合MyBatis、数据库连接池都很方便用注解就能完成配置代码更简洁。
虽然传统的SSM也能做但是配置比较繁琐Spring Boot更适合快速开发这个推荐系统可以把更多精力放在算法实现上而不是框架配置上。
评委老师你的系统需要收集用户的行为数据比如浏览记录、评分等这涉及到用户隐私你是怎么考虑的答辩学生这方面我确实考虑到了。
首先只收集必要的数据比如浏览时长、点击、评分这些和推荐直接相关的不涉及用户的个人信息如手机号、身份证号等敏感内容。
其次数据存储要加密数据库密码不能明文保存。
还有在用户注册时会有隐私协议说明告知用户数据用于改善推荐体验。
最重要的是推荐算法用的是群体相似性计算不会针对个人进行精准画像分析保护用户隐私。
答辩结束评委老师评价xx同学你的开题报告整体结构完整选题贴合实际应用技术路线清晰。
从答辩来看你对协同过滤算法的基本原理有理解对冷启动、技术选型等关键问题也有初步的解决方案。
技术栈选择Spring BootVueMySQL是比较主流且适合毕设的组合。
建议后续注意以下几点功能聚焦系统既要做小说漫画推荐又要做电商功能工作量可能偏大建议优先保证推荐核心功能完善电商部分可以简化。
算法实现协同过滤算法如果数据量小可以用基于内存的方式实现但要注意如果用户量大了查询速度会不会变慢可能需要考虑简单的优化。
数据获取毕设阶段没有真实用户数据你需要考虑如何模拟生成用户行为数据来测试算法效果。
以上是某同学的毕业设计答辩的过程如果你现在还没有参加答辩还是开题阶段已经选好了题目不知道怎么写开题报告可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容列表中的开题报告都是往届真实的开题报告可发送使用或参考。
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