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随着互联网技术的飞速发展，用户对个性化服务的需求日益增长，本文针对传统推荐系统存在的推荐质量不高、冷启动问题严重等问题，提出了一种基于数据挖掘技术的个性化推荐系统，通过分析用户行为数据，挖掘用户兴趣，并结合协同过滤和内容推荐等方法，实现高效、精准的个性化推荐，本文详细介绍了系统的设计思路、关键技术以及实验结果，验证了该系统的有效性。
个性化推荐系统是近年来信息技术领域的研究热点，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务，随着互联网的普及，个性化推荐系统在电子商务、社交网络、视频网站等领域得到了广泛应用，传统推荐系统存在以下问题：
1、推荐质量不高：部分推荐系统推荐的物品与用户兴趣不符，导致用户体验不佳。
2、冷启动问题：对于新用户或新物品，推荐系统无法获取足够的信息，导致推荐效果不佳。
3、系统扩展性差：随着数据量的增长，传统推荐系统的计算复杂度逐渐增加，难以满足大规模应用的需求。
针对上述问题，本文提出了一种基于数据挖掘技术的个性化推荐系统，通过以下方法解决：
1、分析用户行为数据，挖掘用户兴趣。
2、结合协同过滤和内容推荐等方法，提高推荐质量。
3、采用分布式计算技术，提高系统扩展性。
系统设计
1、系统架构
本系统采用分层架构，包括数据层、模型层、推荐层和用户界面层。
（1）数据层：负责数据的采集、存储和预处理。
（2）模型层：负责用户兴趣挖掘、协同过滤和内容推荐等算法的实现。
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（3）推荐层：根据用户兴趣和物品信息，生成个性化推荐结果。
（4）用户界面层：提供用户交互界面，展示推荐结果。
2、关键技术
（1）用户兴趣挖掘
本系统采用基于用户行为的兴趣挖掘方法，通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户兴趣，具体步骤如下：
1）数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪和转换等操作。
2）特征提取：根据用户行为数据，提取用户兴趣特征。
3）兴趣模型构建：采用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，构建用户兴趣模型。
（2）协同过滤
本系统采用基于用户的协同过滤算法，通过分析用户之间的相似度，为用户推荐相似物品，具体步骤如下：
1）计算用户相似度：根据用户行为数据，计算用户之间的相似度。
2）推荐物品：根据用户相似度和物品评分，为用户推荐相似物品。
推荐
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本系统采用基于内容的推荐算法，通过分析物品的特征信息，为用户推荐具有相似特征的物品，具体步骤如下：
1）提取物品特征：根据物品信息，提取物品特征。
2）计算物品相似度：根据物品特征，计算物品之间的相似度。
3）推荐物品：根据物品相似度和用户兴趣，为用户推荐具有相似特征的物品。
实验结果与分析
1、实验数据
本实验采用某电商平台用户行为数据，包含用户购买记录、浏览记录等。
2、实验结果
（1）推荐质量：通过对比实验结果，验证了本文提出的个性化推荐系统在推荐质量方面具有优势。
（2）冷启动问题：通过对比实验结果，验证了本文提出的系统在冷启动问题方面具有较好的性能。
（3）系统扩展性：通过对比实验结果，验证了本文提出的系统在扩展性方面具有较好的性能。
本文针对传统推荐系统存在的问题，提出了一种基于数据挖掘技术的个性化推荐系统，通过分析用户行为数据，挖掘用户兴趣，并结合协同过滤和内容推荐等方法，实现高效、精准的个性化推荐，实验结果表明，本文提出的系统在推荐质量、冷启动问题和系统扩展性方面具有较好的性能，将进一步优化算法，提高推荐效果，拓展应用场景。
标签： #数据挖掘的毕业设计
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