摘 要
本文设计并实现了一个高效的智能推荐系统，利用先进的算法技术，提供个性化、精准的推荐服务。研究背景强调了在信息爆炸时代，挖掘用户兴趣、提升用户体验的重要性。研究意义在于通过推荐系统促进商品或内容分发，增强用户粘性，创造商业价值。首先，综述了推荐系统领域的研究现状，为系统设计提供理论支撑。接着，详细阐述了推荐系统的定义、分类、框架及工作流程，并解析了推荐算法的核心原理。第三章聚焦于系统设计，明确了功能与非功能需求，设计了系统架构、功能模块及数据处理与存储方案。在算法选择与模型设计阶段，确定了适合本系统的算法组合，并设计了优化策略。第四章描述了系统实现过程，包括开发环境选择、数据处理、推荐算法实现及系统集成与测试。最终，总结了研究成果，强调了推荐系统在提升用户体验、促进信息分发方面的作用，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：智能推荐系统；推荐算法；数据处理；用户体验
Abstract
This paper designs and realizes an efficient intelligent recommendation system, using advanced algorithm technology to provide personalized and accurate recommendation service. The research background emphasizes the importance of mining users' interest and improving user experience in the era of information explosion. The significance of the research is to promote product or content distribution through the recommendation system, enhance user engagement, and create commercial value. Firstly, the research status of recommendation system is reviewed to provide theoretical support for system design. Then, the definition, classification, fr amework and workflow of the recommendation system are elaborated, and the core principle of the recommendation algorithm is analyzed. The third chapter focuses on the system design, defines the functional and non-functional requirements, and designs the system architecture, functional modules and data processing and storage solutions. In the stage of algorithm selection and model design, the algorithm combination suitable for the system is determined, and the optimization strategy is designed. Chapter 4 describes the system implementation process, including development environment selection, data processing, recommendation algorithm implementation, and system integration and testing. Finally, the research results are summarized, and the role of recommendation system in improving user experience and promoting information distribution is emphasized, and the future research direction is discussed.
Keywords：Intelligent recommendation system; Recommendation algorithm; Data processing; User experience
目 录
引 言 1
第一章 相关理论概述 2
1.1 推荐系统的定义与分类 2
1.2 推荐系统的基本框架与工作流程 2
第二章 智能推荐系统的设计 3
2.1 系统需求分析 3
2.1.1 功能需求分析 3
2.1.2 非功能需求分析 3
2.2 系统架构设计 4
2.2.1 总体架构设计 4
2.2.2 模块划分与功能设计 4
2.3 数据处理与存储设计 5
2.3.1 数据源分析与预处理 5
2.3.2 数据库与数据仓库设计 6
2.4 推荐算法选择与模型设计 6
2.4.1 推荐算法对比与选择 6
2.4.2 推荐模型设计与优化策略 7
第三章 智能推荐系统的实现 8
3.1 开发环境与工具选择 8
3.1.1 开发语言、框架与库选择 8
3.1.2 数据处理与分析工具 8
3.2 数据处理与特征工程 9
3.2.1 数据清洗与预处理 9
3.2.2 特征提取与选择 9
3.3 推荐算法实现 10
3.3.1 协同过滤算法实现 10
3.3.2 深度学习推荐模型搭建与训练 11
3.4 系统集成与测试 11
3.4.1 系统模块集成 11
3.4.2 系统测试与性能调优 12
结 论 13
参考文献 14
致 谢 15
本文设计并实现了一个高效的智能推荐系统，利用先进的算法技术，提供个性化、精准的推荐服务。研究背景强调了在信息爆炸时代，挖掘用户兴趣、提升用户体验的重要性。研究意义在于通过推荐系统促进商品或内容分发，增强用户粘性，创造商业价值。首先，综述了推荐系统领域的研究现状，为系统设计提供理论支撑。接着，详细阐述了推荐系统的定义、分类、框架及工作流程，并解析了推荐算法的核心原理。第三章聚焦于系统设计，明确了功能与非功能需求，设计了系统架构、功能模块及数据处理与存储方案。在算法选择与模型设计阶段，确定了适合本系统的算法组合，并设计了优化策略。第四章描述了系统实现过程，包括开发环境选择、数据处理、推荐算法实现及系统集成与测试。最终，总结了研究成果，强调了推荐系统在提升用户体验、促进信息分发方面的作用，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：智能推荐系统；推荐算法；数据处理；用户体验
Abstract
This paper designs and realizes an efficient intelligent recommendation system, using advanced algorithm technology to provide personalized and accurate recommendation service. The research background emphasizes the importance of mining users' interest and improving user experience in the era of information explosion. The significance of the research is to promote product or content distribution through the recommendation system, enhance user engagement, and create commercial value. Firstly, the research status of recommendation system is reviewed to provide theoretical support for system design. Then, the definition, classification, fr amework and workflow of the recommendation system are elaborated, and the core principle of the recommendation algorithm is analyzed. The third chapter focuses on the system design, defines the functional and non-functional requirements, and designs the system architecture, functional modules and data processing and storage solutions. In the stage of algorithm selection and model design, the algorithm combination suitable for the system is determined, and the optimization strategy is designed. Chapter 4 describes the system implementation process, including development environment selection, data processing, recommendation algorithm implementation, and system integration and testing. Finally, the research results are summarized, and the role of recommendation system in improving user experience and promoting information distribution is emphasized, and the future research direction is discussed.
Keywords：Intelligent recommendation system; Recommendation algorithm; Data processing; User experience
目 录
引 言 1
第一章 相关理论概述 2
1.1 推荐系统的定义与分类 2
1.2 推荐系统的基本框架与工作流程 2
第二章 智能推荐系统的设计 3
2.1 系统需求分析 3
2.1.1 功能需求分析 3
2.1.2 非功能需求分析 3
2.2 系统架构设计 4
2.2.1 总体架构设计 4
2.2.2 模块划分与功能设计 4
2.3 数据处理与存储设计 5
2.3.1 数据源分析与预处理 5
2.3.2 数据库与数据仓库设计 6
2.4 推荐算法选择与模型设计 6
2.4.1 推荐算法对比与选择 6
2.4.2 推荐模型设计与优化策略 7
第三章 智能推荐系统的实现 8
3.1 开发环境与工具选择 8
3.1.1 开发语言、框架与库选择 8
3.1.2 数据处理与分析工具 8
3.2 数据处理与特征工程 9
3.2.1 数据清洗与预处理 9
3.2.2 特征提取与选择 9
3.3 推荐算法实现 10
3.3.1 协同过滤算法实现 10
3.3.2 深度学习推荐模型搭建与训练 11
3.4 系统集成与测试 11
3.4.1 系统模块集成 11
3.4.2 系统测试与性能调优 12
结 论 13
参考文献 14
致 谢 15
