【摘 要】
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对于健身爱好者来说,常常需要通过健身房、健身网站等不同途径搜集健身教程信息。然而互联网上海量的健身信息使得通过网络获取符合自身需求的健身教程的难度越来越大。大多数白领和学生初到健身房中会面临着无法受到专业的指导,同时很多人负担不起请私教时花费的大量金额。如何在大量的健身数据中为用户推荐合适的健身内容,是健身计划定制系统的主要目标之一。推荐技术的应用是提高健身计划定制系统个性化体验最为有效的技术手段
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对于健身爱好者来说,常常需要通过健身房、健身网站等不同途径搜集健身教程信息。然而互联网上海量的健身信息使得通过网络获取符合自身需求的健身教程的难度越来越大。大多数白领和学生初到健身房中会面临着无法受到专业的指导,同时很多人负担不起请私教时花费的大量金额。如何在大量的健身数据中为用户推荐合适的健身内容,是健身计划定制系统的主要目标之一。推荐技术的应用是提高健身计划定制系统个性化体验最为有效的技术手段。本文设计并实现了一个基于融合推荐策略的个性化健身计划定制系统,旨在为初期健身用户提供符合其自身条件的个性化健身计划定制系统。首先对健身系统的国内外发展现状进行了总结,对现有的推荐算法进行了研究与分析。研究了基于标签的协同过滤算法并在此基础上进行了改进,针对于健身计划的推荐设计了一种基于标签建模和时间加权的协同过滤算法(FIT-UTTCF)。FIT-UTTCF充分利用用户显式和隐式数据解决健身计划信息稀疏性的问题,通过时间衰减因子的加入,模拟用户健身喜好随时间改变的模型,提高健身计划推荐的灵活性。同时对系统自选课程部分设计了基于图片相似度加权的推荐算法(FIT-UTCF-VGG),FIT-UTCF-VGG整合健身项目标签特征相似度和图片特征相似度计算,通过迭代实验确定推荐模型参数的最佳取值。之后设计了相关实验验证该算法具有良好的性能。接着对个性化健身推荐系统进行详细需求分析并据此设计出了系统的整体架构,对各功能模块进行了详细的设计,最后实现了个性化健身计划推荐系统。
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