大连理工大学本科毕业设计(论文)

2024年3月7日发(作者：描写春天的景色)

大连理工大学本科毕业设计(论文)

本篇论文以《基于机器学习的智能推荐系统设计与实现》为主题，对智能推荐系统及其机器学习算法进行了深入研究。本文主要包括以下几个方面的内容：

1. 研究背景和意义

随着互联网的普及和电商市场的快速发展，人们对商品的需求也越来越多样化。在这种情况下，智能推荐系统应运而生。智能推荐系统是一种依托计算机技术和机器学习算法，对用户行为进行分析，从而根据用户的兴趣和偏好推荐相应的商品。

智能推荐系统既可以提高用户的购物体验，也可以增加电商网站的销售额。因此，对智能推荐系统及其机器学习算法的研究具有重要的现实意义和实际应用价值。

2. 智能推荐系统的原理和分类

智能推荐系统通过对用户行为的分析和学习，为用户推荐与其兴趣和偏好相符合的商品。根据推荐算法的不同，智能推荐系统可以分为基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、混合型推荐等多种类型。

3. 基于机器学习的智能推荐系统设计与实现

本文以基于协同过滤的推荐算法为例，对智能推荐系统的设计和实现进行了详细阐述。具体包括以下几个步骤：

第一步，搜集用户和商品数据，包括用户浏览历史、购买历史、评分历史等信息。

第二步，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等操作。

第三步，利用机器学习算法进行模型训练。本文选用了基于最近邻居的协同过滤算法，并采用Python语言实现。

第四步，通过实验对模型进行评价和优化。实验采用了RMSE和MAE两种评价指标，并通过调整不同参数来进一步提高模型的准确性。

最后，本文对智能推荐系统的未来发展进行了展望，并提出了一些改进和优化的思路，以期进一步提高智能推荐系统的性能和用户体验。

4. 总结

本文着重介绍了智能推荐系统及其机器学习算法的研究现状和发展趋势，并以基于协同过滤的推荐算法为例，对智能推荐系统的设计和实现进行了详细阐述。本文对

智能推荐系统和机器学习算法进行了深入剖析和研究，并提出了一些可行的优化和改进思路，为智能推荐系统的未来发展奠定了坚实的基础。