26、大数据个性化推荐与农业产品追溯及船舶带宽调整研究

大数据个性化推荐与农业产品追溯及船舶带宽调整研究

在当今数字化时代，个性化推荐系统、农业产品质量追溯系统以及船舶通信带宽调整系统都发挥着至关重要的作用。本文将为你详细介绍这三个领域的相关技术和研究成果。

个性化推荐模块算法流程

个性化推荐系统旨在根据用户的行为和偏好，为用户提供符合其兴趣的推荐内容。其具体算法步骤如下：
1. 数据获取与矩阵构建 ：获取评分数据集和项目属性数据集，构建用户评分矩阵和项目属性集矩阵。
2. 未评分项目处理
- 找出用户评分矩阵中当前用户未评分的项目（分数为 NULL）。
- 计算每个未评分项目的用户评分相似度（公式 4）和项目属性相似度（公式 5）。
- 结合用户评分相似度和项目属性相似度的影响，计算项目的最终加权相似度（公式 6）。
3. 评分预测与矩阵填充 ：根据需要预测评分项目的最终加权相似度，给出预测分数（公式 2），填充用户评分矩阵。
4. 寻找最近邻用户 ：通过填充评分矩阵计算用户之间的相似度（公式 7），找到当前用户的 k 个最近邻用户。
- 公式 7：$sim(u, v) = \frac{\sum_{a\in I_{uv}} (R_{ua} - \overline{R_u})(R_{va} - \overline{R_v})}{\sqrt{\sum_{a\in I_{uv}} (R_{ua} - \overline{R_u})^2}\sqrt{\sum_{a\in I_{uv}} (R_{va} - \overline{R_v})^2