各位老师好。我叫王明。我是计算机专业的学生。我的论文题目是《基于用户行为的智能推荐算法优化研究》。今天在这里进行毕业论文答辩。我的指导老师是李华老师。我向各位老师表示感谢。
下面我开始介绍论文的主要内容。我的论文研究推荐算法。现在的网络信息很多。用户找到喜欢的内容不容易。推荐算法可以帮助用户。它分析用户过去的行为。它预测用户可能喜欢什么。我的工作是想让这个预测更准。
论文一共有五个部分。我先讲第一部分。第一部分是绪论。我讲为什么选这个题目。现在大家用手机很多。看视频买东西都要用推荐。好的推荐系统很重要。它能节省用户时间。它能提高公司服务。现在的算法还有问题。有时候推荐不准。有时候总是推荐一样的东西。这就是我的研究起点。
第二部分讲别人已经做的工作。有很多学者研究推荐算法。有的算法看用户买了什么。有的算法看和用户相似的人喜欢什么。这些方法都有用。但也都有自己的缺点。我的研究是在这些方法的基础上改进。
第三部分讲我自己的方法。我提出一个新的模型。这个模型考虑用户行为的顺序。用户点击商品是有顺序的。先看什么后看什么有关系。以前的算法不太注意这个顺序。我的模型特别注意时间顺序。我还考虑了物品的种类信息。衣服和书是不一样的。不能混在一起推荐。我把这些信息都放到模型里。让模型学习得更全面。
第四部分是我的实验。我用了两个公开的数据集。数据是真实的用户记录。我把我的模型和其他模型比较。我用了几个指标。比如准确率、召回率。实验结果显示我的模型更好。数字表格在论文的第四章节。图片显示了模型的性能变化。我的方法在大多数情况下表现不错。
第五部分是我的总结。我的工作有几点贡献。我设计了考虑行为顺序的模型。我加入了物品的类别信息。实验证明这个方法有效。我的工作也有不足。模型计算需要时间。对于特别大的数据可能有点慢。这是以后可以改进的地方。
论文介绍完了。我的陈述大概就是这些。请各位老师提问。谢谢大家。