基于电商平台用户行为的推荐模型研究
这是一篇关于电商推荐,用户画像,基于项目的协同过滤,BP神经网络的论文, 主要内容为伴随着电商行业的迅猛发展,信息过载带来了用户决策效率低下、用户黏度降低等问题,推荐系统的产生可以有效消除这些信息壁垒,因此,提高电商推荐系统的性能是电商行业蓬勃发展的必经之路。目前的推荐系统主要是基于经典的推荐算法,随着相关学者对各类经典推荐算法的完善,虽然技术上日趋成熟,但应用场景的多样化仍然使推荐系统无法实现全面有效的推荐,而凭借对数据有强大拟合能力的深度学习算法被应用到各大领域,本文从新的应用场景出发,基于天猫平台“双十一”前六个月及“双十一”当天用户行为数据,对经典推荐算法进行了改进,并对深度学习算法中BP神经网络的推荐技术进行了探索,以推动电商推荐系统全面且有效的应用,具体研究工作及结果如下:(1)电商用户画像研究。本文从用户的基础属性、用户偏好范围、行为习惯及商品热度这几个方面对天猫平台用户的属性、偏好等特征信息进行挖掘,了解用户偏好及决策。分析结果表明:天猫平台的主力军为25-29岁的女性用户,她们的购物偏好范围较小,偏向于选择固定的商家、品牌和商品类别,且复购率最高,平台98.56%的用户为点击达人,0.23%的用户为购买达人,以“67897”、“783997”、“990922”为代表的商品热度高,点击热度较高的商品购买热度较低。(2)推荐模型应用研究。首先构建改进的基于项目的协同过滤推荐模型,以商品特征代替用户对商品的评分来计算商品相似度,再根据构建的用户行为特征,构建基于BP神经网络的推荐模型预测用户决策,模型预测结果为购买的商品对用户进行推荐。计算结果表明:基于项目的协同过滤推荐模型准确率达到88%,推荐成功率为25%;基于BP神经网络的推荐模型准确率达到93.2%,推荐成功率为60%,从推荐效果和实现过程两方面比较,基于BP神经网络的推荐模型优于基于项目的协同过滤推荐模型。
基于电商平台用户行为的推荐模型研究
这是一篇关于电商推荐,用户画像,基于项目的协同过滤,BP神经网络的论文, 主要内容为伴随着电商行业的迅猛发展,信息过载带来了用户决策效率低下、用户黏度降低等问题,推荐系统的产生可以有效消除这些信息壁垒,因此,提高电商推荐系统的性能是电商行业蓬勃发展的必经之路。目前的推荐系统主要是基于经典的推荐算法,随着相关学者对各类经典推荐算法的完善,虽然技术上日趋成熟,但应用场景的多样化仍然使推荐系统无法实现全面有效的推荐,而凭借对数据有强大拟合能力的深度学习算法被应用到各大领域,本文从新的应用场景出发,基于天猫平台“双十一”前六个月及“双十一”当天用户行为数据,对经典推荐算法进行了改进,并对深度学习算法中BP神经网络的推荐技术进行了探索,以推动电商推荐系统全面且有效的应用,具体研究工作及结果如下:(1)电商用户画像研究。本文从用户的基础属性、用户偏好范围、行为习惯及商品热度这几个方面对天猫平台用户的属性、偏好等特征信息进行挖掘,了解用户偏好及决策。分析结果表明:天猫平台的主力军为25-29岁的女性用户,她们的购物偏好范围较小,偏向于选择固定的商家、品牌和商品类别,且复购率最高,平台98.56%的用户为点击达人,0.23%的用户为购买达人,以“67897”、“783997”、“990922”为代表的商品热度高,点击热度较高的商品购买热度较低。(2)推荐模型应用研究。首先构建改进的基于项目的协同过滤推荐模型,以商品特征代替用户对商品的评分来计算商品相似度,再根据构建的用户行为特征,构建基于BP神经网络的推荐模型预测用户决策,模型预测结果为购买的商品对用户进行推荐。计算结果表明:基于项目的协同过滤推荐模型准确率达到88%,推荐成功率为25%;基于BP神经网络的推荐模型准确率达到93.2%,推荐成功率为60%,从推荐效果和实现过程两方面比较,基于BP神经网络的推荐模型优于基于项目的协同过滤推荐模型。
基于心理画像的大学生心理服务平台研究与实现
这是一篇关于心理画像,视频推送,基于项目的协同过滤,大学生心理的论文, 主要内容为随着社会经济的发展,人们的生活节奏越来越快,心理压力也越来越大,逐渐演变成了心理问题。其中,大学生的心理问题尤其值得关注,因为大学生的质量关系到国家未来的发展。我国的心理教育起步较晚,还没有达到想要的预期。针对在校大学生的心理健康问题,目前学校主要采取网上心理问卷测试的形式了解学生的心理问题,这样的做法不仅单一、乏味,也让很多学生产生了抗拒的心理,不愿意配合,从而影响了心理改善的效果。针对以上问题,本文提出了采用心理画像+问卷测试+视频推送的方式,构建一个大学生心理服务平台。该系统软件部分采用前后端分离架构,vue.js作为前端框架,使用elementUI、ECharts等组件完成前端页面的展示;使用Axios完成ajax请求,以动态路由的方式进行页面的加载切换;后端使用SpringBoot框架,用SpringSecurity作为权限控制;使用mysql数据库,用redis实现数据的缓存,并通过MyBatis实现与数据库的交互。在业务层面,该系统选取了适合在校大学生的55个心理测试量表集作为测试集,其中包含12个大类,涉及大学生从心理、个人因素、气质、情绪、智力到社会适应、人际交往、职业、依赖度等各个方面。用这些量表对用户进行测试,并根据问卷内在的影响因子作为构建其心理标签的依据,并结合用户的基本属性,使用系统中的互动属性与反馈属性,共同构建心理画像模型。在此基础上使用基于项目的协同过滤推荐算法,实现相关心理视频资源的推送,结合用户实际,推送用户所需要的视频,让用户在刷视频的过程中了解自身的内在情况,并找到解决自身问题的方法。该系统使那些出现心理问题、又不愿意接受心理咨询的人也能够及早地化解内心的矛盾冲突,达到心理辅助的效果。
基于电商平台用户行为的推荐模型研究
这是一篇关于电商推荐,用户画像,基于项目的协同过滤,BP神经网络的论文, 主要内容为伴随着电商行业的迅猛发展,信息过载带来了用户决策效率低下、用户黏度降低等问题,推荐系统的产生可以有效消除这些信息壁垒,因此,提高电商推荐系统的性能是电商行业蓬勃发展的必经之路。目前的推荐系统主要是基于经典的推荐算法,随着相关学者对各类经典推荐算法的完善,虽然技术上日趋成熟,但应用场景的多样化仍然使推荐系统无法实现全面有效的推荐,而凭借对数据有强大拟合能力的深度学习算法被应用到各大领域,本文从新的应用场景出发,基于天猫平台“双十一”前六个月及“双十一”当天用户行为数据,对经典推荐算法进行了改进,并对深度学习算法中BP神经网络的推荐技术进行了探索,以推动电商推荐系统全面且有效的应用,具体研究工作及结果如下:(1)电商用户画像研究。本文从用户的基础属性、用户偏好范围、行为习惯及商品热度这几个方面对天猫平台用户的属性、偏好等特征信息进行挖掘,了解用户偏好及决策。分析结果表明:天猫平台的主力军为25-29岁的女性用户,她们的购物偏好范围较小,偏向于选择固定的商家、品牌和商品类别,且复购率最高,平台98.56%的用户为点击达人,0.23%的用户为购买达人,以“67897”、“783997”、“990922”为代表的商品热度高,点击热度较高的商品购买热度较低。(2)推荐模型应用研究。首先构建改进的基于项目的协同过滤推荐模型,以商品特征代替用户对商品的评分来计算商品相似度,再根据构建的用户行为特征,构建基于BP神经网络的推荐模型预测用户决策,模型预测结果为购买的商品对用户进行推荐。计算结果表明:基于项目的协同过滤推荐模型准确率达到88%,推荐成功率为25%;基于BP神经网络的推荐模型准确率达到93.2%,推荐成功率为60%,从推荐效果和实现过程两方面比较,基于BP神经网络的推荐模型优于基于项目的协同过滤推荐模型。
基于心理画像的大学生心理服务平台研究与实现
这是一篇关于心理画像,视频推送,基于项目的协同过滤,大学生心理的论文, 主要内容为随着社会经济的发展,人们的生活节奏越来越快,心理压力也越来越大,逐渐演变成了心理问题。其中,大学生的心理问题尤其值得关注,因为大学生的质量关系到国家未来的发展。我国的心理教育起步较晚,还没有达到想要的预期。针对在校大学生的心理健康问题,目前学校主要采取网上心理问卷测试的形式了解学生的心理问题,这样的做法不仅单一、乏味,也让很多学生产生了抗拒的心理,不愿意配合,从而影响了心理改善的效果。针对以上问题,本文提出了采用心理画像+问卷测试+视频推送的方式,构建一个大学生心理服务平台。该系统软件部分采用前后端分离架构,vue.js作为前端框架,使用elementUI、ECharts等组件完成前端页面的展示;使用Axios完成ajax请求,以动态路由的方式进行页面的加载切换;后端使用SpringBoot框架,用SpringSecurity作为权限控制;使用mysql数据库,用redis实现数据的缓存,并通过MyBatis实现与数据库的交互。在业务层面,该系统选取了适合在校大学生的55个心理测试量表集作为测试集,其中包含12个大类,涉及大学生从心理、个人因素、气质、情绪、智力到社会适应、人际交往、职业、依赖度等各个方面。用这些量表对用户进行测试,并根据问卷内在的影响因子作为构建其心理标签的依据,并结合用户的基本属性,使用系统中的互动属性与反馈属性,共同构建心理画像模型。在此基础上使用基于项目的协同过滤推荐算法,实现相关心理视频资源的推送,结合用户实际,推送用户所需要的视频,让用户在刷视频的过程中了解自身的内在情况,并找到解决自身问题的方法。该系统使那些出现心理问题、又不愿意接受心理咨询的人也能够及早地化解内心的矛盾冲突,达到心理辅助的效果。
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