基于冷启动的个性化智能推荐机器人研究与设计

摘要：

[目的]为了避免在海量数据背景下,智能机器人做出不符合用户需求或与用户需求指令出现明显偏差的推荐,出现操作"失误"现象.[方法]笔者从机器人及个性化推荐系统的概念入手,首先论述了二者的发展历程、融合趋势;其次综合大数据背景下海量数据引发的信息缺失、冷启动等问题,提出了以协同过滤推荐技术为基础,构建个性化智能推荐机器人的具体设计方案,并应用于实践;最终完成个性化智能推荐机器人的研究设计.算法部分采用Java语言建设,编程部分采用MyEclipse工具;硬件方面,机器人设施需具有人机交互、语音识别等功能,传感器应包括光强检测、红外避险等功能,同时配有10.1英寸、1 280*800屏幕分辨率的电容触摸屏.[结果]1)该个性化智能推荐机器人系统以海量数据库为基础,通过数据挖掘延伸技术,实现高级智能推荐,进而帮助企业为消费者个性化决策提供支持和信息服务.2)在HashMap中设定评价体系,采用皮尔逊相关系数判断试验用户之间的相似度评价值为0.381 246 425 831 511 64.[结论]该系统可以实现个性化智能推荐,能够分析出不同用户之间的消费相似度,并以具体数字的形式展现,有助于提高智能机器人推荐的精准度,应用前景广阔.

关键词：推荐系统、协同过滤、智能机器人

所属期刊栏目：54

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：广东理工学院创新强校工程科研项目2023YBZK001

在线出版日期：2023-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32