基于用户行为序列的推荐算法研究及应用
这是一篇关于用户行为序列,推荐算法,兴趣特征,注意力机制,特征组合的论文, 主要内容为在大数据时代,信息产生的速度越来越快,各行各业所累积的数据量也越来越大。比如在淘宝和京东这样的电商场景中,无论是用户的数量还是商品的数量,都是以亿为计量单位的。因此,对于一个普通的用户而言,在不借助任何工具的情况下,想要从海量的商品池中快速地找到自己感兴趣的商品是一件极其困难的事情。在这种情况下,推荐系统的产生成为了一种必然,可以帮助用户从海量信息中迅速获取有效的信息。深度学习兴起之后,融合因子分解机算法的深度学习模型成为点击率预估和推荐系统领域中一个的主流研究方向。但是,该类模型的关注点基本都是在特征与特征之间的组合上。随着对推荐系统研究的深入,越来越多的研究人员开始关注时序推荐场景下的用户行为序列等相关信息。用户的行为序列可以用来表示该用户的兴趣特征,并且这种兴趣特征具有“多样性”和“动态变化”的特点。因此,基于时序推荐场景中的用户行为序列相关信息进行建模,可以有效提高推荐的精度。比如,阿里技术团队结合自身的电商场景,首次提出了面向时序推荐场景的深度兴趣网络,并在实践中取得了不错的效果。此后,阿里技术团队在深度兴趣网络的基础之上又相继提出了很多优秀的时序推荐模型,并且这些模型都是基于用户的行为序列进行建模的。虽然阿里等团队在时序推荐的研究上取得了重大成就,但仍然存在很多问题和难点。比如,当用户的行为序列过长时,如何快速并准确的提取用户的兴趣特征是一大难点。同时,如何在基于用户行为序列的时序推荐模型中融合因子分解机算法也是一个值得研究的方向。基于以上内容,本文在现有时序推荐模型的基础之上进行改进和优化,提出了两个较为优秀的时序推荐模型,并将其整合到电信套餐推荐系统中。在基于用户行为序列的时序推荐算法理论基础之上,本文结合实际进行研究并开展了以下几项工作:(1)在阿里深度兴趣网络的基础上进行改进,并提出了一个新的时序推荐模型DAMIN。首先,改变用户动态兴趣特征层中注意力的计算方式,使用两个物品向量间欧式距离平方的倒数作为其注意力权重。与深度兴趣网络中的注意力计算方式相比,这种计算方式更具可解释性,并取得了不错的效果。其次,为了更加充分地利用候选物品向量的信息,本文对候选物品向量也进行加权操作,并使用加权后的候选物品向量与加权后的用户点击物品向量进行求和操作。这样做的目的是使得相似的两个物品向量更加的相似,不相似的两个物品向量更加的不相似。最后,将加权后的新向量作为多兴趣特征提取层的输入,用以捕捉用户的多种兴趣特征。(2)同样在深度兴趣网络的基础之上,本文提出了一个融合因子分解机算法的时序推荐模型AIN-DIN。相对用户的行为序列信息而言,物品的属性属于非时序的特征信息。为了更加充分地挖掘物品属性特征之间的关系,本文使用因子分解机算法来处理相关信息,并对物品的属性特征进行组合,使得模型的学习能力得以提升。在深度兴趣网络等模型中,用户的行为序列是由该用户浏览或者点击过的多个物品所构成的。因此,如何在基于用户行为序列的时序推荐模型中融合因子分解机相关算法,并显式地进行物品属性特征之间的组合将是一个难点,而本文提出的AIN-DIN模型能够有效地解决这个问题。(3)本文选取了点击率预估和推荐系统行业内比较认可的亚马逊数据集和某电信公司真实生产环境中的套餐数据集,并有针对性的设计开展了大量的实验,结果证明本文提出的DAMIN模型与AIN-DIN模型能够取得不错的表现。最后,本文结合实际场景设计与实现了一个面向业务分析人员的电信套餐推荐系统,并在该系统中整合了本文提出的时序推荐模型,有效提升了套餐推荐的准确性。
基于协同推荐算法的个性化选课信息管理系统设计与实现
这是一篇关于选课系统,推荐算法,协同算法,兴趣特征,相似性的论文, 主要内容为随着互联网行业的快速发展,信息化应用在教务信息管理中也越来越广泛,在线选课系统成为教务信息管理的重要部分,如何在大量的可选课程信息中快速找出自己感兴趣的课程,成为选课系统的研究热点之一。在选课系统中,大多数是根据系统搜索引擎进行查询课程信息,并进行选修课程,在面临大量可选课程时,由于学生对课程信息的了解不够充分,就没有相关知识作为依据选择课程,这样就会导致课程资源浪费。目前,大多数选课系统中无推荐功能或个性化推荐质量低等问题,所以它并不能将学生可能感兴趣的课程推荐出来,然而根据学生的专业信息、学生对课程信息评分等反馈信息来建立推荐系统能够解决这些问题。首先,分析了系统在开发中需要遵循的一些原则,比如规范化、实用性、先进性。在本系统周期开发中,将这些原则应用到系统设计和编码阶段。然后将一些现有成熟的技术和框架进行综合比较,采用适合系统的SpringMVC+Mybatis技术和MVC设计模式进行开发。其次,根据系统设计的原则,对PCIMSCA系统进行整体模块功能设计,包括系统模型设计、推荐引擎模型设计和数据库设计。对系统中的核心推荐模块进行详细的分析,并对推荐技术进行详细的描述和比较,分析基于内容推荐课程算法存在的一些冷启动、稀疏性、适用性问题。提出将多种推荐算法的优点相结合的协同推荐算法,来弥补单一推荐算法不足的问题,一定程度上提高了推荐的准确率。最后,对系统功能进行实现和测试。系统实现了根据学生的行为记录,为学生提供推荐课程的功能。同时,对系统中用到的核心推荐算法进行有效性评估,实验结果表明PCIMSCA系统具有较好的推荐准确性。
基于用户行为序列的推荐算法研究及应用
这是一篇关于用户行为序列,推荐算法,兴趣特征,注意力机制,特征组合的论文, 主要内容为在大数据时代,信息产生的速度越来越快,各行各业所累积的数据量也越来越大。比如在淘宝和京东这样的电商场景中,无论是用户的数量还是商品的数量,都是以亿为计量单位的。因此,对于一个普通的用户而言,在不借助任何工具的情况下,想要从海量的商品池中快速地找到自己感兴趣的商品是一件极其困难的事情。在这种情况下,推荐系统的产生成为了一种必然,可以帮助用户从海量信息中迅速获取有效的信息。深度学习兴起之后,融合因子分解机算法的深度学习模型成为点击率预估和推荐系统领域中一个的主流研究方向。但是,该类模型的关注点基本都是在特征与特征之间的组合上。随着对推荐系统研究的深入,越来越多的研究人员开始关注时序推荐场景下的用户行为序列等相关信息。用户的行为序列可以用来表示该用户的兴趣特征,并且这种兴趣特征具有“多样性”和“动态变化”的特点。因此,基于时序推荐场景中的用户行为序列相关信息进行建模,可以有效提高推荐的精度。比如,阿里技术团队结合自身的电商场景,首次提出了面向时序推荐场景的深度兴趣网络,并在实践中取得了不错的效果。此后,阿里技术团队在深度兴趣网络的基础之上又相继提出了很多优秀的时序推荐模型,并且这些模型都是基于用户的行为序列进行建模的。虽然阿里等团队在时序推荐的研究上取得了重大成就,但仍然存在很多问题和难点。比如,当用户的行为序列过长时,如何快速并准确的提取用户的兴趣特征是一大难点。同时,如何在基于用户行为序列的时序推荐模型中融合因子分解机算法也是一个值得研究的方向。基于以上内容,本文在现有时序推荐模型的基础之上进行改进和优化,提出了两个较为优秀的时序推荐模型,并将其整合到电信套餐推荐系统中。在基于用户行为序列的时序推荐算法理论基础之上,本文结合实际进行研究并开展了以下几项工作:(1)在阿里深度兴趣网络的基础上进行改进,并提出了一个新的时序推荐模型DAMIN。首先,改变用户动态兴趣特征层中注意力的计算方式,使用两个物品向量间欧式距离平方的倒数作为其注意力权重。与深度兴趣网络中的注意力计算方式相比,这种计算方式更具可解释性,并取得了不错的效果。其次,为了更加充分地利用候选物品向量的信息,本文对候选物品向量也进行加权操作,并使用加权后的候选物品向量与加权后的用户点击物品向量进行求和操作。这样做的目的是使得相似的两个物品向量更加的相似,不相似的两个物品向量更加的不相似。最后,将加权后的新向量作为多兴趣特征提取层的输入,用以捕捉用户的多种兴趣特征。(2)同样在深度兴趣网络的基础之上,本文提出了一个融合因子分解机算法的时序推荐模型AIN-DIN。相对用户的行为序列信息而言,物品的属性属于非时序的特征信息。为了更加充分地挖掘物品属性特征之间的关系,本文使用因子分解机算法来处理相关信息,并对物品的属性特征进行组合,使得模型的学习能力得以提升。在深度兴趣网络等模型中,用户的行为序列是由该用户浏览或者点击过的多个物品所构成的。因此,如何在基于用户行为序列的时序推荐模型中融合因子分解机相关算法,并显式地进行物品属性特征之间的组合将是一个难点,而本文提出的AIN-DIN模型能够有效地解决这个问题。(3)本文选取了点击率预估和推荐系统行业内比较认可的亚马逊数据集和某电信公司真实生产环境中的套餐数据集,并有针对性的设计开展了大量的实验,结果证明本文提出的DAMIN模型与AIN-DIN模型能够取得不错的表现。最后,本文结合实际场景设计与实现了一个面向业务分析人员的电信套餐推荐系统,并在该系统中整合了本文提出的时序推荐模型,有效提升了套餐推荐的准确性。
基于协同推荐算法的个性化选课信息管理系统设计与实现
这是一篇关于选课系统,推荐算法,协同算法,兴趣特征,相似性的论文, 主要内容为随着互联网行业的快速发展,信息化应用在教务信息管理中也越来越广泛,在线选课系统成为教务信息管理的重要部分,如何在大量的可选课程信息中快速找出自己感兴趣的课程,成为选课系统的研究热点之一。在选课系统中,大多数是根据系统搜索引擎进行查询课程信息,并进行选修课程,在面临大量可选课程时,由于学生对课程信息的了解不够充分,就没有相关知识作为依据选择课程,这样就会导致课程资源浪费。目前,大多数选课系统中无推荐功能或个性化推荐质量低等问题,所以它并不能将学生可能感兴趣的课程推荐出来,然而根据学生的专业信息、学生对课程信息评分等反馈信息来建立推荐系统能够解决这些问题。首先,分析了系统在开发中需要遵循的一些原则,比如规范化、实用性、先进性。在本系统周期开发中,将这些原则应用到系统设计和编码阶段。然后将一些现有成熟的技术和框架进行综合比较,采用适合系统的SpringMVC+Mybatis技术和MVC设计模式进行开发。其次,根据系统设计的原则,对PCIMSCA系统进行整体模块功能设计,包括系统模型设计、推荐引擎模型设计和数据库设计。对系统中的核心推荐模块进行详细的分析,并对推荐技术进行详细的描述和比较,分析基于内容推荐课程算法存在的一些冷启动、稀疏性、适用性问题。提出将多种推荐算法的优点相结合的协同推荐算法,来弥补单一推荐算法不足的问题,一定程度上提高了推荐的准确率。最后,对系统功能进行实现和测试。系统实现了根据学生的行为记录,为学生提供推荐课程的功能。同时,对系统中用到的核心推荐算法进行有效性评估,实验结果表明PCIMSCA系统具有较好的推荐准确性。
基于协同推荐算法的个性化选课信息管理系统设计与实现
这是一篇关于选课系统,推荐算法,协同算法,兴趣特征,相似性的论文, 主要内容为随着互联网行业的快速发展,信息化应用在教务信息管理中也越来越广泛,在线选课系统成为教务信息管理的重要部分,如何在大量的可选课程信息中快速找出自己感兴趣的课程,成为选课系统的研究热点之一。在选课系统中,大多数是根据系统搜索引擎进行查询课程信息,并进行选修课程,在面临大量可选课程时,由于学生对课程信息的了解不够充分,就没有相关知识作为依据选择课程,这样就会导致课程资源浪费。目前,大多数选课系统中无推荐功能或个性化推荐质量低等问题,所以它并不能将学生可能感兴趣的课程推荐出来,然而根据学生的专业信息、学生对课程信息评分等反馈信息来建立推荐系统能够解决这些问题。首先,分析了系统在开发中需要遵循的一些原则,比如规范化、实用性、先进性。在本系统周期开发中,将这些原则应用到系统设计和编码阶段。然后将一些现有成熟的技术和框架进行综合比较,采用适合系统的SpringMVC+Mybatis技术和MVC设计模式进行开发。其次,根据系统设计的原则,对PCIMSCA系统进行整体模块功能设计,包括系统模型设计、推荐引擎模型设计和数据库设计。对系统中的核心推荐模块进行详细的分析,并对推荐技术进行详细的描述和比较,分析基于内容推荐课程算法存在的一些冷启动、稀疏性、适用性问题。提出将多种推荐算法的优点相结合的协同推荐算法,来弥补单一推荐算法不足的问题,一定程度上提高了推荐的准确率。最后,对系统功能进行实现和测试。系统实现了根据学生的行为记录,为学生提供推荐课程的功能。同时,对系统中用到的核心推荐算法进行有效性评估,实验结果表明PCIMSCA系统具有较好的推荐准确性。
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