科学成为时尚的可行办法

凯里学院本科毕业论文开题报告表 论文题目名称 基于注意力机制的图文融合在商品个性化推荐中的应用研究 论文题目来源 论文题目类型 指导教师 邓世权 学生姓名 潘顺豪 学号 2022402238 专业及班级 数据科学与大数据技术 22数据本 一、选题背景及研究意义(选题背景应对该选题的国内外研究现状进行综述,研究意义应从理论和实践两个方面进行阐述。要求字数在800字左右[说明: 1.论文题目类型:A—理论研究;B—应用研究;C—设计等; 2.论文题目来源:指来源于科研项目、生产/社会实际、教师选题或其他(学生自拟)等; 3.各项栏目空格不够,可自行扩大。]) (一)选题背景 1.国内研究现状 在我国,随着电商行业快速发展,商品信息过载问题日益凸显,平台面临推荐精度下滑与效益增长乏力的挑战。个性化推荐技术成为了提升用户体验和平台效益的核心引擎,国内头部企业(如阿里巴巴、京东、拼多多)早在2016年左右就开始了对图文融合推荐的研究探索。早期主要采用特征拼接等简单融合方式(如CNN+文本拼接模型),2019年后注意力机制逐渐成为主流,头部平台凭借资源优势实现技术落地。然而,中小型电商平台受限于技术、数据与算力,推荐系统仍存在明显短板:部分依赖单一模态信息(如纯行为协同过滤或文本分析),或仅实现基础图文拼接。虽然在注意力机制的应用上有所尝试,但在实现高效、轻量级且能自适应不同商品类目特性的动态注意力融合模型方面,仍面临模型复杂度、训练成本、跨场景泛化能力等挑战,仍有较大的提升空间。 2.国外研究现状 在国外,该领域的研究侧重基础理论突破,MIT 团队提出的 VisualBERT 模型首次实现图文语义深层交互,通过注意力机制对齐商品图像区域与文本描述,在亚马逊数据集上 MRR 指标提升明显。斯坦福大学提出的 Graph-Attention 模型引入图结构强化商品关联,但其计算复杂度随商品数量呈指数增长,难以应用于超大规模商品库。近期,谷歌 DeepMind发布的 FLAVA 模型通过对比学习优化图文特征空间,但在长尾商品推荐中存在数据偏置问题。 (二)研究意义 1.理论意义 在电商行业蓬勃发展的现在,“发展智能化、个性化推荐技术”成了各平台的明确要求,而电商平台商品信息过载导致的用户决策效率下降,已成为制约消费升级的瓶颈问题。传统的单一模态或图文融合技术容易导致模态间的语义关联丢失。基于注意力机制的图文融合技术为解决上述问题提供了新的可能,为提升用户体验和平台效益提供技术支持。 2.实践意义 在应用层面,可使电商平台推荐准确率提升,降低用户决策时间;通过注意力权重可视化,增强推荐透明度,极大提高解释性;技术成果可应用于电商、社交导购等新业态,推动行业从 “流量驱动” 向 “精准匹配” 转型。 二、主要研究内容、研究方法及拟解决的关键问题 (一)研究内容(详写) 1. 图文特征提取与轻量化处理:采用预训练ResNet-50提取商品全局图像特征使用BERT模型生成文本语义向量,设计线性对齐层映射至统一特征空间。 2. 基于动态注意力机制的图文融合模型设计:不同品类,图像和文本的重要性不同,用MLP神经网络来根据品类预测权重 α。 3. 模型训练与对比实验:选择一个主流、易获取的公开数据集对单一模态的文本、图像和简单拼接、国定预测权重(固定注意力)以及动态权重(动态注意力)的模型进行对比试验。 4. 模型评估与分析:绘制图表,对实验结果进行分析。 (二)研究方法 1. 文献综合研究法:通过CNKI等平台,梳理近年的图文融合推荐、注意力机制应用的核心文献,形成文献综述,正确地来进行项目可行性研究。 2. 实验对比法:在相同数据集上运行对比模型,记录指标并绘制,为数据分析提供数据支撑。 3. 数据分析法:对实验数据进行统计,绘制指标对比图,对不同模型的指标进行检验,验证模型优势。 (三)拟解决的主要问题(详写) 1. 图文特征异构性问题:通过特征对齐层 (FC层)映射到共享的语义空间,使它们可比可融合来解决。 2. 图文重要性随品类变化问题:通过基于品类的动态注意力权重 (MLP预测α)解决。 3. 模型设计与训练:采用预训练模型进行微调或封装现有API减少工作量。训练上若本机实难完成训练可租用云GPU进行训练。 三、完成毕业论文所必需具备的工作条件及解决的办法 (一)研究本课题需要具备的基本条件 1. 知识储备:基本掌握python编程、机器学习、深度学习基础等知识。 2. 具备数据处理和简单模型实现能力。 3. 主流且易获取的数据集。 (二)相关软件工具 1. 编程语言:Python(人工智能领域广泛使用的编程语言,用以完成代码的编写)。 2. 开发环境:Pycherm(一个流行的Python集成开发环境(IDE),用于项目开发)。 3. 深度学习框架:PyTorch(一个开源的机器学习框架,用于深度学习研究和开发)。 4. 数据预处理:Pandas、NumPy、OpenCV 5. 可视化:Matplotlib (三)解决以上问题的办法 大学学习了与选题相关的专业知识,为研究提供了知识储备。在实验及论文撰写过程中遇到的问题主要通过上网查询、文献查阅或是向同学和老师请教等方式来弥补知识储备的不足。 四、工作的主要计划、进度与时间安排 论文研究初期(2025年7月~2025年8月):确定选题;根据选题收集相关资料与文献;撰写开题报告。 论文研究中期(2025年9月~2025年11月):对搜集的资料进行整理分析,制定实验计划并开展实验研究,及时整理研究结果。 论文研究后期(2025年12月~2026年4月):撰写毕业论文并不断修改与完善,最后完成定稿;准备答辩。 五、论文写作提纲 1 绪论 2 XXXXXXXX 3 XXXXXXXX 4 XXXXXXXX 5 结论 参考文献 根据上述内容,给出论文写作提纲
08-04
分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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