基于BERT-BLSTM的茶产品推荐研究
这是一篇关于茶产品,推荐,BERT,双向长短期记忆网络,多层感知机的论文, 主要内容为近年来,电子商务技术迅速发展,越来越多的用户能够“零距离”选购自己感兴趣的物品。各大电商平台的数据也以指数级别的速度增加,包括用户评论与评分数据、物品软文数据以及物品标签数据等。在纷繁复杂的海量数据中,如何快速高效地为用户推荐合适的物品成为当前各电商平台亟需解决的问题。在此背景下,个性化推荐系统随之出现。电商平台上的茶产品成交量不断增加,由于难以获得用以刻画用户个体特征的有效信息,因此使用自然语言处理(Natural language processing,NLP)和深度学习(Deep Learning,DL)方法,进行用户特征的刻画,进而更好地实现茶产品推荐,对发展茶产品电子商务具有一定意义。本文在对个性化推荐相关理论进行分析的基础上,针对现有电商平台中茶产品推荐存在的不足,提出了一种基于BERT-BLSTM的茶产品个性化推荐模型。具体工作如下:(1)针对以往特征表示方法无法充分利用茶产品评论文本中的上下文信息和无法解决词语多义性的问题,基于茶产品的评论文本,引入BERT模型进行字粒度的并行语义处理,使嵌入后的向量更能反映字和字之间的关系,以此来表示用户特征偏好。(2)针对传统循环神经网络梯度消失和单向神经网络缺乏获取逆向语义信息的问题,运用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BLSTM)从正序和逆序两个方向同时训练茶产品评论文本,获取评论文本的语序表征。根据训练得到的文本特征,使用多层感知机(Multi-Layer Perception,MLP)进行评分预测。通过对评论文本中语义信息的充分利用,提高评分预测性能。(3)在此基础上,提出了一种基于BERT-BLSTM的茶产品个性化推荐模型。通过在京东平台采集到的真实数据集进行实验,验证了本文提出模型的有效性。
基于知识图谱补全的茶产品推荐研究
这是一篇关于茶产品,知识图谱补全,推荐模型,RSN,情感偏好的论文, 主要内容为中国是一个茶文化历史悠久的国家,茶产品的销量每年都在稳步提升。近年来,电商平台销售茶产品逐渐成为一种趋势,推荐系统的产生帮助用户在众多茶产品中,根据自身的喜好选择合适的产品。通过对茶产品相关信息的处理,推荐系统将符合用户需求的茶产品推荐给合适的用户,以提升用户的消费体验,增加商家的销售收入。当前的茶产品推荐系统尽管有了一定的发展,但仍然存在茶产品信息运用不充分,推荐性能不佳等问题。本文将知识图谱补全技术运用于茶产品推荐研究中,提出了一种基于知识图谱补全的茶产品推荐模型(Tea Product Recommendation Based on Knowledge Graph Completion,TRKGC)。模型在构建茶产品知识图谱基础上,运用从用户评论中提取的情感偏好指数,改进RSN知识图谱技术;运用R-GCN聚合节点邻域信息,并通过改进RSN的跳跃机制,捕获图谱路径上节点和边的信息,实现对用户和茶产品所在知识图谱的补全。最后比较补全节点与原有节点特征相似度,作为推荐的评价指标,进行茶产品的推荐。本文的研究工作主要有以下几点:(1)构建茶产品知识图谱,并进行可视化处理。首先,通过网络爬虫获取主流电商平台相关茶产品数据,提取用户对茶产品的评论等信息;然后,运用Word2Vec获取评论特征向量,并计算用户的情感偏好指数,以构建知识图谱数据集;在此基础上,运用Neo4j建立茶产品知识图谱的图数据库,同时进行可视化处理。(2)提出一种基于知识图谱补全技术的茶产品推荐模型(TRKGC)。在构建的茶产品知识图谱上,首先,运用R-GCN模型聚合用户和待推荐茶产品的邻域信息;然后,从用户评论中提取的情感偏好指数,来丰富图谱中相关路径的边信息,以改进RSN知识图谱补全技术,并通过RSN的跳跃机制对缺失的三元组进行补全;最后,比较补全节点和原节点的相似度,作为推荐指标,实现对茶产品的推荐。(3)评价TRKGC模型的有效性。通过从邻域节点的聚合范围、情感偏好指数等多方面进行实验,对本文所提出的TRKGC模型进行验证与评价。实验结果表明,与其它已有知识图谱推荐模型相比,茶产品知识图谱补全推荐模型TRKGC在NGDC及MRR等推荐指标上具有一定的优势。
融入评论文本的图卷积网络茶产品推荐研究
这是一篇关于茶产品,图卷积网络,推荐系统,评论文本,BERT,LightGCN的论文, 主要内容为随着网络购物的兴起,电子商务得以飞速发展,越来越多的农副产品也从线下销售平台走入线上电商销售平台。其中,茶叶作为我国的一种传统饮用品在京东、天猫等电商平台都有销售,然而大量的茶产品信息造成用户意图模糊。推荐系统主要通过挖掘用户偏好,主动向用户推荐其可能感兴趣的信息,使得用户不必在海量信息中自己搜索,是解决信息过载问题的必要工具。推荐系统发展至今,衍生出多种推荐算法,传统的推荐算法主要利用协同过滤等技术,经过复杂的运算找到用户感兴趣的商品或信息,而深度学习的出现,为推荐模型的效果带来了大幅的提升。图卷积网络的出现使得非欧空间的图结构数据得以被更好的利用,实际推荐中的用户物品关系与图结构最为相似,因此利用图卷积网络构建推荐模型成为当今推荐技术发展的新趋势。针对简化的图卷积网络利用信息形式单一的问题,本文提出一种融入评论文本的图卷积网络茶产品推荐模型BERT-LightGCN(BERT-Light Graph Convolution Network)。利用用户对茶产品的评论文本来辅助图卷积网络学习用户和茶产品的特征,进而分析用户偏好,以提升茶产品推荐模型的推荐效果。本文的具体工作如下:(1)针对传统推荐模型面临的数据稀疏和遗失结构信息等问题,利用一种基于深度学习的图卷积网络处理用户—茶产品交互图中的交互信息。通过使用LightGCN中提出的一种简化的图卷积方式,在交互图上传播用户及茶产品节点的特征信息,对用户和茶产品的特征进行更加细致全面的刻画,从而提升推荐效果。(2)针对多数推荐模型只注重用户—物品的交互信息,而忽略其它有效可用信息的问题。通过使用BERT模型来处理用户关于茶产品的评论文本,从中提取目标茶产品和目标用户的语义特征,用于辅助图神经网络学习节点特征,以提升模型的鲁棒性。(3)在京东真实数据集上进行了相关实验,验证了BERT-LightGCN模型的有效性,并通过大量实验探究了不同超参数对模型的最终影响效果。最后,对比了传统的推荐方法、基于深度学习的推荐方法和BERT-LightGCN的优劣性,实验结果表明,本文提出的模型在茶产品的推荐效果上有显著的优势。
基于Phrase-LDA主题模型的茶产品群组推荐研究
这是一篇关于茶产品,群组推荐,Phrase-LDA,融合策略的论文, 主要内容为随着网络和信息技术的进步,农产品电子商务也飞速发展。根据国家商务部的数据显示,2014年全国涉农电子商务平台正在蓬勃发展,目前已超三万家。以茶叶为代表的特色农产品,也正在抓住机遇,从线下迈向线上,通过网络走向千家万户。由于涉农电子商务的爆发式增长,网购人群的迅速增加,如何在海量信息中找到符合用户兴趣的商品和如何向一群有相同兴趣爱好的用户推荐商品,成为亟待解决的问题。推荐系统,利用消费者在电商平台上的隐性或者显性的行为,分析其偏好,在过载的信息中,推荐满足其偏好的商品。目前的推荐系统主要都是针对个人的,考虑用户和商品数量的急剧增加,一对一的推荐的成本过高,如何向群组进行推荐是非常的热门研究方向。本文通过介绍现有群组推荐的相关理论,分析了目前电子商务环境下茶叶推荐存在的问题和基于评分推荐的不足,提出了基于Phrase-LDA模型的茶产品的群组推荐模型。具体研究内容如下:(1)基于茶产品的评论信息,提取用户和茶产品评论中的主题,去表示用户偏好和茶产品的主题特征。分析了目前传统的用户偏好的表示方法的优点和不足,综合其他方法的优点,提出主题信息表示法。(2)针对传统的LDA是基于单词的,单词相对短语没有明确的语义。本文提出Phrase-LDA,并用其去融合群组用户偏好。Phrase-LDA主题模型一方面融合了群组用户的偏好,另一方面在主题表示时,短语的明确语义更细致的描述了用户偏好。(3)利用京东商城部分茶叶的数据进行实验仿真,验证所提Phrase-LDA主题模型的有效性,并实现了一个基于Phrase-LDA茶产品的群组推荐原型系统。本文的研究成果,进一步细化了用户偏好的研究。另外在群偏好的聚合策略方面,本文的方法有一定的新颖性,具有一定的借鉴意义。
基于知识图谱补全的茶产品推荐研究
这是一篇关于茶产品,知识图谱补全,推荐模型,RSN,情感偏好的论文, 主要内容为中国是一个茶文化历史悠久的国家,茶产品的销量每年都在稳步提升。近年来,电商平台销售茶产品逐渐成为一种趋势,推荐系统的产生帮助用户在众多茶产品中,根据自身的喜好选择合适的产品。通过对茶产品相关信息的处理,推荐系统将符合用户需求的茶产品推荐给合适的用户,以提升用户的消费体验,增加商家的销售收入。当前的茶产品推荐系统尽管有了一定的发展,但仍然存在茶产品信息运用不充分,推荐性能不佳等问题。本文将知识图谱补全技术运用于茶产品推荐研究中,提出了一种基于知识图谱补全的茶产品推荐模型(Tea Product Recommendation Based on Knowledge Graph Completion,TRKGC)。模型在构建茶产品知识图谱基础上,运用从用户评论中提取的情感偏好指数,改进RSN知识图谱技术;运用R-GCN聚合节点邻域信息,并通过改进RSN的跳跃机制,捕获图谱路径上节点和边的信息,实现对用户和茶产品所在知识图谱的补全。最后比较补全节点与原有节点特征相似度,作为推荐的评价指标,进行茶产品的推荐。本文的研究工作主要有以下几点:(1)构建茶产品知识图谱,并进行可视化处理。首先,通过网络爬虫获取主流电商平台相关茶产品数据,提取用户对茶产品的评论等信息;然后,运用Word2Vec获取评论特征向量,并计算用户的情感偏好指数,以构建知识图谱数据集;在此基础上,运用Neo4j建立茶产品知识图谱的图数据库,同时进行可视化处理。(2)提出一种基于知识图谱补全技术的茶产品推荐模型(TRKGC)。在构建的茶产品知识图谱上,首先,运用R-GCN模型聚合用户和待推荐茶产品的邻域信息;然后,从用户评论中提取的情感偏好指数,来丰富图谱中相关路径的边信息,以改进RSN知识图谱补全技术,并通过RSN的跳跃机制对缺失的三元组进行补全;最后,比较补全节点和原节点的相似度,作为推荐指标,实现对茶产品的推荐。(3)评价TRKGC模型的有效性。通过从邻域节点的聚合范围、情感偏好指数等多方面进行实验,对本文所提出的TRKGC模型进行验证与评价。实验结果表明,与其它已有知识图谱推荐模型相比,茶产品知识图谱补全推荐模型TRKGC在NGDC及MRR等推荐指标上具有一定的优势。
基于图自编码器的茶产品推荐研究
这是一篇关于图自编码器,茶产品,推荐系统,图注意力网络,评论文本,评分的论文, 主要内容为随着互联网的发展,电商平台上可以购买到的茶产品种类越来越多,信息更加丰富,同时还存在着大量的茶产品与用户的交互信息。更多的信息往往意味着更复杂的决策,面对这种信息过载问题,用户很可能会面临选择困难的窘境。推荐系统可利用用户行为数据主动为用户推荐合适的茶产品,在提升用户购物体验的同时,也提高了电商平台的销量。面对海量用户与茶产品信息,如何高效辅助消费者及时找到其感兴趣的茶产品,是一个值得研究的课题。当前的茶产品推荐模型中,未充分利用茶产品评论文本的特征,并且无法充分挖掘基于交互信息的用户特征和茶产品特征。图神经网络可以深度挖掘交互信息中数据特征。图自编码器作为图神经网络的一个重要组成部分,不仅具有了图神经网络的优点,还可以在编码、解码部分分别选择不同的神经网络。鉴于当前茶产品推荐存在的问题和图自编码器的优势,主要做了以下研究:(1)针对当前茶产品推荐中未充分利用茶产品的评论文本特征和无法充分挖掘用户和茶产品交互信息的用户特征和茶产品特征,提出了基于二阶邻域信息聚合的用户及茶产品语义特征提取模型。该特征提取模型以评论文本为交互信息,通过图注意力网络聚合二阶邻域信息的方式,实现茶产品语义特征和用户语义特征的提取,并通过实验证明该特征提取模型的有效性。(2)提出了基于图自编码器的茶产品推荐模型。该推荐模型编码器分为三部分,第一部分采用图卷积神经网络,提取以评分为交互信息的茶产品交互特征和用户交互特征;第二部分采用基于二阶邻域信息聚合的用户及茶产品语义特征提取模型,提取语义特征;第三部分则是在前两部分的基础上,分别将提取的茶产品和用户的特征进行拼接,全连接网络进行融合。最后,模型的解码器部分通过双线性解码器重构用户对茶产品的评分。通过真实数据集的相关实验表明,本文提出的基于图自编码器的茶产品推荐模型,充分利用了茶产品的评分信息和评论文本信息,不仅深度挖掘用户与茶产品的特征,而且从一定程度上提高了茶产品推荐的性能,与已有的其它模型相比,具有一定的优势。
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