大連理工大學本科畢業設計(論文)

2024年3月7日發(作者：描寫春天的景色)

大連理工大學本科畢業設計(論文)

本篇論文以《基于機器學習的智能推薦系統設計與實現》為主題，對智能推薦系統及其機器學習算法進行了深入研究。本文主要包括以下幾個方面的內容：

1. 研究背景和意義

隨著互聯網的普及和電商市場的快速發展，人們對商品的需求也越來越多樣化。在這種情況下，智能推薦系統應運而生。智能推薦系統是一種依托計算機技術和機器學習算法，對用戶行為進行分析，從而根據用戶的興趣和偏好推薦相應的商品。

智能推薦系統既可以提高用戶的購物體驗，也可以增加電商網站的銷售額。因此，對智能推薦系統及其機器學習算法的研究具有重要的現實意義和實際應用價值。

2. 智能推薦系統的原理和分類

智能推薦系統通過對用戶行為的分析和學習，為用戶推薦與其興趣和偏好相符合的商品。根據推薦算法的不同，智能推薦系統可以分為基于內容的推薦、基于協同過濾的推薦、混合型推薦等多種類型。

3. 基于機器學習的智能推薦系統設計與實現

本文以基于協同過濾的推薦算法為例，對智能推薦系統的設計和實現進行了詳細闡述。具體包括以下幾個步驟：

第一步，搜集用戶和商品數據，包括用戶瀏覽歷史、購買歷史、評分歷史等信息。

第二步，對數據進行預處理，包括數據清洗、特征提取等操作。

第三步，利用機器學習算法進行模型訓練。本文選用了基于最近鄰居的協同過濾算法，并采用Python語言實現。

第四步，通過實驗對模型進行評價和優化。實驗采用了RMSE和MAE兩種評價指標，并通過調整不同參數來進一步提高模型的準確性。

最后，本文對智能推薦系統的未來發展進行了展望，并提出了一些改進和優化的思路，以期進一步提高智能推薦系統的性能和用戶體驗。

4. 總結

本文著重介紹了智能推薦系統及其機器學習算法的研究現狀和發展趨勢，并以基于協同過濾的推薦算法為例，對智能推薦系統的設計和實現進行了詳細闡述。本文對

智能推薦系統和機器學習算法進行了深入剖析和研究，并提出了一些可行的優化和改進思路，為智能推薦系統的未來發展奠定了堅實的基礎。