协同过滤驱动的宠物养护个性化推荐系统研究

摘要信息: "本篇论文《基于协同过滤算法的宠物养护推荐系统研究》主要探讨了如何运用协同过滤算法这一先进的推荐技术，为宠物养护提供个性化的解决方案。作者关注的是在当前社会背景下，人们日益增长的个性化需求，特别是针对养宠人士如何更好地照顾宠物的问题。论文以西南财经大学为背景，研究者针对宠物养护市场的需求，构建了一个基于用户历史行为和宠物特征的推荐系统。 论文首先介绍了研究的背景，指出传统养护指南的普遍性无法满足每个个体的特殊需求。为了改进这一点，研究者将协同过滤算法应用于宠物养护推荐系统，通过分析用户的个人偏好（如喜好、需求）和宠物的具体信息（品种、年龄、性格、健康状况），构建用户-宠物评分矩阵。系统通过计算用户间的相似度，找到兴趣相投的群体，然后借鉴他们的养护经验为用户提供个性化的建议。 系统设计部分详述了需求分析、系统架构设计、数据库设计以及各个模块的实现过程，强调了如何结合实际场景进行定制化服务。系统评估和分析部分通过实证研究，包括设计实验、收集数据并进行结果分析，验证了协同过滤算法在宠物养护推荐中的有效性和实用性。 论文还深入讨论了可能存在的问题与挑战，提出了一系列优化策略和算法改进方法，以提升推荐的准确性和用户体验。此外，总结与展望部分对研究成果进行了概括，指出研究的局限性，并对未来的研究方向提出了新的思考。 这篇论文不仅为计算机科学和信息技术领域的专业人士提供了一个实际应用案例，而且对于宠物养护行业的从业人员和爱好者具有重要的参考价值。它展示了协同过滤算法在解决个性化推荐问题上的潜力，有助于提升宠物主人的养护决策质量和宠物的生活质量。"