计算机毕业设计Python+图神经网络手机推荐系统 手机价格预测 手机可视化 手机数据分析 手机爬虫 Django Flask Spark 知识图谱

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                    文末获取源码

基于知识图谱的图神经网络&图注意力推荐算法加持
 pytorch+neo4j+GNN+GAE模型实现推理
 (本人手写实现模型算法,算法代码1万行)
本项目旨在通过Python技术栈对京东平台上的手机数据进行抓取、分析并构建一个简单的手机推荐系统。
主要功能包括:
网络爬虫:从京东获取手机数据;
数据分析:统计各厂商手机销售分布、市场占有率、价格区间和好评率;
可视化展示:使用ECharts进行数据可视化;
推荐系统:根据分析结果为用户推荐手机。

Python+图神经网络手机推荐系统

摘要

随着智能手机市场的快速发展,用户对于手机的选择需求日益多样化和个性化。传统的推荐系统如协同过滤,主要依赖用户的历史行为或物品的特征属性进行推荐,但难以捕捉用户和物品之间的复杂交互关系。近年来,图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)因其强大的表示学习能力,在推荐系统中得到了广泛应用。本文提出了一种基于Python和图神经网络的手机推荐系统,旨在通过挖掘用户与手机之间的复杂关系,提高推荐的准确性和个性化程度。

引言

推荐系统通过分析用户行为数据,建模用户的潜在行为特征,并产生个性化推荐。在手机推荐领域,用户和手机的交互数据可以被视为图结构数据,其中用户和手机作为节点,用户与手机的交互行为作为边。传统的神经网络在处理此类数据时表现不佳,而图神经网络因其能够建模和从图结构数据中学习的能力,成为解决这一问题的有效方法。

图神经网络基础

图神经网络(GNN)是一种基于图结构数据的神经网络,可以处理非欧几里得结构的数据,如社交网络、生物信息学、化学分子分析等。GNN通过聚合邻居节点的信息,学习节点的表征,从而能够捕获图结构内的复杂关系。

图的构建

在手机推荐系统中,图由用户节点和手机节点组成,边表示用户与手机之间的交互行为,如购买、浏览、评分等。节点的属性可以包括用户的年龄、性别、购买历史等,以及手机的品牌、型号、价格等。

图神经网络的建模

GNN通过消息传递机制整合邻居节点的信息,每个节点通过多层堆叠可以访问高阶邻居的信息。常见的GNN框架包括GCN(Graph Convolutional Network)、GraphSage、GAT(Graph Attention Network)等。

手机推荐系统设计与实现

数据预处理

首先,需要收集用户与手机的交互数据,包括用户的基本信息、购买历史、浏览记录等,以及手机的详细信息,如品牌、型号、价格、配置等。然后,将这些数据转换为图结构数据,构建用户-手机交互图。

模型训练

使用Python和深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)实现GNN模型。在训练过程中,通过聚合邻居节点的信息,学习用户和手机的嵌入表示。同时,可以引入注意力机制,给予不同关系不同程度的重视,以实现更加个性化的推荐。

推荐算法

基于学习到的用户和手机的嵌入表示,可以使用余弦相似度、内积等方法计算用户与手机之间的匹配度,从而生成推荐列表。此外,还可以结合其他特征,如手机的品牌偏好、价格区间等,进行多维度推荐。

系统评估

通过对比实验,评估推荐系统的性能。常用的评估指标包括召回率、F1值、NDCG等。同时,可以通过用户反馈和问卷调查等方式,收集用户对推荐结果的满意度和个性化程度。

挑战与解决方案

数据稀疏性

在手机推荐系统中,用户和手机的交互数据往往非常稀疏,这会影响GNN模型的训练效果。为了解决这一问题,可以引入知识图谱,将手机的属性关系、品牌关系等融入模型中,丰富节点的表征。

计算效率

大规模图数据的处理需要高效的计算算法和硬件支持。为了提高计算效率,可以采用分布式训练、图采样等技术,减少计算量和内存消耗。

模型优化

GNN模型的优化是一个复杂的过程,包括优化目标、损失函数、数据采样等。可以通过超参数调优、正则化等技术,提高模型的泛化能力和稳定性。

结论

本文提出了一种基于Python和图神经网络的手机推荐系统,通过挖掘用户与手机之间的复杂关系,提高了推荐的准确性和个性化程度。实验结果表明,该方法在多个评估指标上优于传统推荐系统。未来,可以进一步探索结合其他机器学习技术、优化模型结构、提高计算效率等方面的研究,以推动手机推荐系统的发展。

参考文献

  1. 《图神经网络推荐系统》2020综述论文
  2. Graph Neural Networks for Recommender Systems: Challenges, Methods, and Directions
  3. 吉林大学硕士学位论文:基于图神经网络的推荐算法研究
  4. 其他相关学术论文和期刊文章

以上论文框架提供了一个关于Python+图神经网络手机推荐系统的基本结构和思路。在实际撰写过程中,需要根据具体的研究内容、实验数据和结果进行详细展开和补充。同时,注意引用最新的研究成果和相关文献,以支撑论文的学术性和创新性。

实现一个基于Python和图神经网络的手机推荐算法涉及多个步骤,包括数据预处理、图构建、模型定义、训练和推理。以下是一个简化的示例代码框架,用于说明这一过程。请注意,这只是一个起点,实际应用中需要根据具体数据集和需求进行调整和优化。

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch_geometric.transforms as T
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GCNConv
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd# 假设我们有一个包含用户和手机交互数据的DataFrame
# 数据格式示例:{'user_id': [1, 2, 3, ...], 'phone_id': [101, 102, 103, ...], 'interaction': ['purchase', 'browse', ...]}
data = pd.read_csv('user_phone_interactions.csv')# 数据预处理(简化版)
# 将用户和手机的交互数据转换为图结构
# 这里我们假设将“interaction”类型简化为二分类问题:有交互和无交互(或可以进一步细化)# 创建用户和手机的节点特征矩阵(这里假设简单的one-hot编码)
num_users = data['user_id'].nunique()
num_phones = data['phone_id'].nunique()
user_encoder = LabelEncoder()
phone_encoder = LabelEncoder()
data['user_encoded'] = user_encoder.fit_transform(data['user_id'])
data['phone_encoded'] = phone_encoder.fit_transform(data['phone_id'])# 构建边列表
edges = list(zip(data['user_encoded'], data['phone_encoded']))# 为了简化,我们假设这是一个无向图,并且没有权重
# 在实际应用中,可以根据交互类型(如购买、浏览等)为边添加权重# 使用PyTorch Geometric构建图数据
from torch_geometric.data import Dataedge_index = torch.tensor(edges, dtype=torch.long)
x_user = torch.eye(num_users)[data['user_encoded']].float()  # 用户特征矩阵(one-hot)
x_phone = torch.eye(num_phones)[data['phone_encoded']].float()  # 手机特征矩阵(one-hot)
x = torch.cat([x_user, x_phone], dim=0)  # 合并用户和手机的特征矩阵data = Data(x=x, edge_index=edge_index)# 定义图神经网络模型
class GCN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(GCN, self).__init__()self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, data):x, edge_index = data.x, data.edge_indexx = self.conv1(x, edge_index)x = torch.relu(x)x = self.conv2(x, edge_index)return x# 假设我们的任务是预测用户是否会购买某款手机(二分类问题)
# 在实际应用中,可能需要更复杂的任务定义和标签构建
# 这里我们随机生成一些标签作为示例(仅用于演示)
labels = torch.randint(0, 2, (num_users + num_phones,)).long()  # 假设每个节点都有一个标签(用户是否会购买某款手机)# 注意:这里的标签生成是随机的,仅用于演示。在实际应用中,你需要根据用户与手机的交互历史来生成标签。
# 例如,如果用户购买了某款手机,则该标签为1;否则为0(或者根据其他业务逻辑来定义标签)。# 划分训练集和测试集(这里简单地按节点索引划分,实际应用中需要更合理的划分方式)
train_mask = torch.zeros(num_users + num_phones, dtype=torch.bool)
train_mask[:int(0.8 * (num_users + num_phones))] = True
test_mask = ~train_mask# 模型训练
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = GCN(in_channels=num_users + num_phones, hidden_channels=16, out_channels=2).to(device)
data = data.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()def train():model.train()optimizer.zero_grad()out = model(data)loss = criterion(out[train_mask], labels[train_mask])loss.backward()optimizer.step()return loss.item()def test():model.eval()logits, accs = model(data), []for _, mask in [(train_mask, 'Train'), (test_mask, 'Test')]:pred = logits[mask].max(1)[1]acc = accuracy_score(labels[mask], pred)accs.append((mask, acc))return accsfor epoch in range(200):loss = train()accs = test()print(f'Epoch: {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}, Train Acc: {accs[0][1]:.4f}, Test Acc: {accs[1][1]:.4f}')# 注意:上述代码中的标签生成和训练/测试集划分方式是不合理的,仅用于演示GNN模型的基本训练过程。
# 在实际应用中,你需要根据具体的业务逻辑来生成标签和划分训练/测试集。# 推理(推荐)
# 在训练好模型后,你可以使用模型来预测用户对于未交互过的手机的购买意向。
# 这通常涉及到计算用户节点与手机节点之间的嵌入相似度,并根据相似度进行排序推荐。
# 但由于上述代码中的标签和数据划分是随机的,因此这里的推理步骤不会给出实际的推荐结果。
# 在实际应用中,你需要根据训练好的模型和用户的实际交互数据来生成推荐列表。# ...(推理代码省略,因为需要基于实际的业务逻辑和数据集来实现)# 总结:上述代码提供了一个基于Python和图神经网络的手机推荐算法的基本框架。
# 在实际应用中,你需要根据具体的数据集和需求来调整和优化代码中的各个部分。

请注意,上述代码中的标签生成、训练/测试集划分以及推理步骤都是简化的,并且在实际应用中是不合理的。你需要根据具体的业务逻辑和数据集来生成合理的标签、划分训练/测试集,并实现推理算法来生成推荐列表。此外,由于手机和用户的特征通常比简单的one-hot编码要复杂得多,你可能需要设计更复杂的特征工程来提取用户和手机的特征。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/466472.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

03.DDD六边形架构

学习视频来源:DDD独家秘籍视频合集 https://space.bilibili.com/24690212/channel/collectiondetail?sid1940048&ctype0 文章目录 什么是依赖DDD四层架构六边形架构代码实现 想要详细了解六边形架构,可以看我之前的一篇文章。是对六边形架构原文的翻…

前端开发实现自定义勾选/自定义样式,可复选,可取消勾选

基于后端返回数组实现多选、复选 以下代码基于vue2&#xff0c;如果有需要React/Vue3或者其他框架代码的&#xff0c;可以通过国内直连GPT4o进行代码转换&#xff0c;转换正确率99% 前端代码如下(直接拷贝到你的vue代码即可)&#xff1a; <!-- CustomCheckboxList.vue --&g…

新型智慧城市顶层设计方案(118页word)

文档介绍&#xff1a; 新型智慧城市顶层设计方案是一种全局性、前瞻性的规划&#xff0c;旨在通过整合城市各类资源&#xff0c;运用新一代信息技术&#xff0c;推动城市治理、民生服务、产业发展等领域的全面升级&#xff0c;以实现城市的可持续发展和居民生活质量的提升。该…

nginx-proxy-manager实现反向代理+自动化证书(实战)

欢迎来到我的博客&#xff0c;代码的世界里&#xff0c;每一行都是一个故事 &#x1f38f;&#xff1a;你只管努力&#xff0c;剩下的交给时间 &#x1f3e0; &#xff1a;小破站 cnginx-proxy-manager实现反向代理自动化证书 nginx-proxy-manager是什么搭建nginx-proxy-manage…

定时器入门:Air780E定时器基础与进阶

今天我们学习的是Air780E定时器基础与进阶&#xff0c;让大家更深入的了解定时器。 一、定时器(timer)的概述 在Air780E模组搭载的LuatOS系统中&#xff0c;定时器&#xff08;timer&#xff09;是一项基础且关键的服务。它允许开发者在特定的时间点或周期性地执行代码段&…

C语言复习第7章 自定义类型(结构体+位段+枚举+联合体)

目录 一、结构体1.1 内置类型和自定义类型1.2 结构体的概念1.3 结构体基本的声明1.4 区分两种创建结构体变量的方式1.5 结构体变量的定义和初始化1.6 区分一下typdef和变量列表1.7 匿名结构体类型1.8 访问结构体成员1.9 修改字符数组成员变量的时候 要用strcpy1.10 结构体的传参…

Twitter(X)2024最新注册教程

Twitter 现名为X&#xff0c;因为图标是一只小鸟的形象&#xff0c;大家也叫它小蓝鸟&#xff08;埃隆马斯克于 2023 年对该平台进行了品牌重塑&#xff09;&#xff0c;目前仍然是全球最受欢迎的社交媒体和微博平台之一&#xff0c;全球活跃用户量大概在4.5亿。尤其是欧美国家…

[单例模式]

[设计模式] 设计模式是软件工程中的一种常见做法, 它可以理解为"模板", 是针对一些常见的特定场景, 给出的一些比较好的固定的解决方案. 不同语言适用的设计模式是不一样的. 这里我们接下来要谈到的是java中典型的设计模式. 而且由于设计模式比较适合有一定编程经…

[mysql]DDL,DML综合案例,

综合案例 题目如下 目录 综合案例 ​编辑 ​编辑 # 1、创#1建数据库test01_library # 2、创建表 books&#xff0c;表结构如下&#xff1a; # 3、向books表中插入记录库存 # 4、将小说类型(novel)的书的价格都增加5。 # 5、将名称为EmmaT的书的价格改为40&#xff0c;并将…

day-81 打家劫舍 II

思路 与LCR 089. 打家劫舍相比&#xff0c;本题所有房屋围成了一圈&#xff0c;那么第一间房子和最后一间房子不能同时打劫&#xff0c;那么就可以分为两种情况&#xff1a;1.选第一间房打劫&#xff1b;2.选最后一间房打劫 解题过程 然后依次计算出以上两种情况的最大金额&am…

秃姐学AI系列之:GRU——门控循环单元 | LSTM——长短期记忆网络

RNN存在的问题 因为RNN模型的BPTT反向传导的链式求导&#xff0c;导致需要反复乘以一个也就是说会出现指数级别的问题&#xff1a; 梯度爆炸&#xff1a;如果的话&#xff0c;那么连乘的结果可能会快速增长&#xff0c;导致梯度爆炸梯度消失&#xff1a;如果的话&#xff0c;…

OpenHarmony 入门——ArkUI 自定义组件间的父子双向同步状态装饰器@Link语法(四)

文章大纲 引言一、组件间状态装饰器Link 父子双向同步1、使用规则2、支持的观察变化的场景和ArkUI 刷新UI3、Link变量值初始化和更新机制3.1、初始渲染&#xff1a;执行父组件的build()函数后将创建子组件的新实例。3.2、Link的数据源的更新&#xff1a;即父组件中状态变量更新…

机器学习与数据挖掘_使用梯度下降法训练线性回归模型

目录 实验内容 实验步骤 1. 导入必要的库 2. 加载数据并绘制散点图 3. 设置模型的超参数 4. 实现梯度下降算法 5. 打印训练后的参数和损失值 6. 绘制损失函数随迭代次数的变化图 7. 绘制线性回归拟合曲线 8. 基于训练好的模型进行新样本预测 实验代码 实验结果 实验…

机器学习与AI|如何利用数据科学优化库存周转率?

对于所有零售商来说&#xff0c;良好的库存管理都是非常重要的。众所周知&#xff0c;商品如果不放在货架上就无法出售&#xff0c;而如果库存过多则意味着严重的财务负担。 但是做好库存管理绝非易事&#xff0c;它依赖于对未来需求的准确预测和确保始终有合适库存的敏捷供应链…

Proteus中数码管动态扫描显示不全(已解决)

文章目录 前言解决方法后记 前言 我是直接把以前写的 51 数码管程序复制过来的&#xff0c;当时看的郭天祥的视频&#xff0c;先送段选&#xff0c;消隐后送位选&#xff0c;最后来个 1ms 的延时。 代码在 Proteus 中数码管静态是可以的&#xff0c;动态显示出了问题——显示…

如何快速搭建一个spring boot项目

一、准备工作 1.1 安装JDK&#xff1a;确保计算机上已安装Java Development Kit (JDK) 8或更高版本、并配置了环境变量 1.2 安装Maven&#xff1a;下载并安装Maven构建工具&#xff0c;这是Spring Boot官方推荐的构建工具。 1.3 安装代码编辑器&#xff1a;这里推荐使用Inte…

基于ViT的无监督工业异常检测模型汇总

基于ViT的无监督工业异常检测模型汇总 论文1&#xff1a;RealNet: A Feature Selection Network with Realistic Synthetic Anomaly for Anomaly Detection&#xff08;2024&#xff09;1.1 主要思想1.2 系统框架 论文2&#xff1a;Inpainting Transformer for Anomaly Detecti…

数据结构C语言描述2(图文结合)--有头单链表,无头单链表(两种方法),链表反转、有序链表构建、排序等操作,考研可看

前言 这个专栏将会用纯C实现常用的数据结构和简单的算法&#xff1b;用C基础即可跟着学习&#xff0c;代码均可运行&#xff1b;准备考研的也可跟着写&#xff0c;个人感觉&#xff0c;如果时间充裕&#xff0c;手写一遍比看书、刷题管用很多&#xff0c;这也是本人采用纯C语言…

Python | Leetcode Python题解之第542题01矩阵

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def updateMatrix(self, matrix: List[List[int]]) -> List[List[int]]:m, n len(matrix), len(matrix[0])# 初始化动态规划的数组&#xff0c;所有的距离值都设置为一个很大的数dist [[10**9] * n for _ in range(m)]…

ENSP作业——园区网

题目 根据上图&#xff0c;可得需求为&#xff1a; 1.配置交换机上的VLAN及IP地址。 2.设置SW1为VLAN 2/3的主根桥&#xff0c;设置SW2为VLAN 20/30的主根桥&#xff0c;且两台交换机互为主备。 3.可以使用super vlan。 4.上层通过静态路由协议完成数据通信过程。 5.AR1作为企…