基于用户评价的生鲜电商商品综合排序算法研究
这是一篇关于生鲜商品,用户评价,情感分析,电商排序的论文, 主要内容为电子商务作为最近几年最为普及的用户购物媒介,其服务的用户数量级以亿计算,与之相伴的是成千上万的日成交量与访问量。在当前的线上购物环境下,为了提高用户消费体验以及收集用户购物意见,各大电商平台都以用户对某件商品历史评论数据作为商品的额外属性,一方面可以帮助消费者了解商品的真实情况,另外一方面也可以帮助电商平台获得用户的反馈意见。然而海量的评论数据存在质量参差不齐、信息鱼龙混杂等问题,使得用户与平台都无法便捷获得有效信息,因此对评论文本进行整体情感倾向分析对于有效信息获取具有十分重要的意义。所以如何将评价文本的情感倾向信息融入商品的排序,以便于为消费者推荐更优质的商品就成为了本文研究重点。针对当前商品排序存在的问题,本文提出了基于用户评价的情感分析下的综合排序方法,并以此排序作为商品推荐的依据。对于评论文本情感分析问题,以现有基于BERT的情感分析模型为基准,通过在语义层引入注意力机制实现对全局文本的语义加权,避免了文本部分位置表征缺失的问题。在已构建的电商平台文本数据集的实验表明,改进后的情感分析模型F1值为86.4%,相较于基准模型提高了1.6%。同时为了捕捉语料库中的全局词间的共现关系,加强不同文本句间的联系,本文将已构建的语料库构造成一个大型异构文本图,然后基于图神经网络在样本标签的监督下学习图中的每个节点表示,从而获得带有结构信息的节点特征。最终,将加权后的语义信息与全局关系信息进行拼接得到最终的评论文本表征。实验表明,融合语义信息与全局关系信息的情感分析模型F1值为88.5%,相较于基准模型提高了3.7%,接下来对商品的其他因素利用特征工程编码处理,结合商品评价信息的情感值因素,按照因子分析和主成分分析两种方法赋权,再依照加权后的综合得分进行商品推荐排序。由此可见,这种新的排序方法不仅考虑到原有的商品各项参数,还将用户评价情感倾向纳入排序决策过程。最终利用图表展示了新的排序结果,通过可视化分析说明了生成该排序可能的因素。本文针对电商商品的评论文本提出了融合加权语义和全局文本关系的情感分析模型,继而设计并实现了结合用户评价文本情感倾向的生鲜排序方法,使得用户与平台快速获得有效信息,提高了用户购物效率的同时也可以使商家更加注重商品的品质及售后,以便提供更周到的消费服务体验和更高品质的商品。
基于英文用户评价的玩具与游戏推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,用户评价,情感分类,主题模型,协同过滤的论文, 主要内容为在强竞争及创新的互联网行业快速发展的趋势下,互联网数据也变得越来越繁杂,同时海量信息涌入了大众视野,给用户造成了信息过载的问题。那么如何从大量数据中快速找到对该用户有用的信息成为了关键,为了解决这个问题,推荐系统应运而生。在电子商务领域中,目前的商品推荐模块主要通过分析用户的点击、浏览、商品评分等信息做推荐,忽略了商品评价在推荐系统中的作用,导致依然面临着两个主要问题:其一,用户依然面临着评价过载的问题,无法在挑选商品时快速的获得价值信息做购买决策;其二,当前的商品推荐系统中,暂未结合用户评价做推荐,从个性化推荐的角度来讲,有所缺失。本课题围绕玩具与游戏类商品推荐系统,改进现存在的两个问题,主要的工作内容如下:1)针对评价过载问题,本课题设计了用户评价推荐列表,引入主题模型,经过主题分析得到评价的主题分布和用户的主题分布偏好,计算此时用户的主题分布偏好与每一条评价主题分布之间的距离,排列评价列表,降低评价过载带来的选择困扰;2)针对推荐维度缺失问题,本课题将用户评价加入推荐过程,实现了基于用户评价的商品推荐。首先基于机器学习情感分类技术,对用户评价进行情感分类,并将分类结果进行量化处理,在该电商推荐系统的情感分类实验中,引入BERT模型弥补机器学习算法在复杂句子中无法解决的多义词问题,使得句子的意思表征更清晰。经实验表明,基于BERT-LSTM模型的用户评价分类效果有明显提升。根据用户评价分类结果优化评分值,最终基于传统协同过滤算法,研究加入扩展评分后算法效果的变化,并计算用户的主题分布偏好与商品的主题分布特征之间的距离,根据计算得出的结果优化商品推荐列表。实验结果得出,结合用户评价的推荐方法在MAE与RMSE指标上都优于原协同过滤算法,MAE下降了 38%,RMSE下降了 34%,验证了基于评价推荐方法的有效性。3)基于以上两部分的研究结果,实现了基于英文用户评价的玩具与游戏推荐系统呈现,完成系统功能测试及前端展示。
个性化推荐算法的研究和实现
这是一篇关于个性化推荐,强化学习,马尔可夫决策过程,用户评价,协同过滤的论文, 主要内容为高速发展的互联网技术,已然将当今世界变成了信息海量交汇的海洋。人们从中可以轻松获取到大量信息,享受互联网时代的便利,但也由于相关信息的大而繁杂,人们在获取信息的同时也面临着越来越多无意义的选择。为减轻用户在面临繁琐选择时的负担,推荐算法便应运而生,它致力于为用户推荐更符合其偏好的信息,为用户提供更加精准和便利化的信息服务。而目前大部分的推荐算法采用的是固定策略,虽然具有较高的推荐准确率,但缺乏多样性及灵活性,推荐结果存在高相似度的弊端,很难感知到用户即时变化的偏好,从而无法长期发挥个性化推荐系统的价值。因此,本文将重点研究并设计一套兼顾准确率和多样性的个性化推荐系统,在为用户精准推荐信息的同时,提升系统的反应灵敏性,能够根据用户的偏好变化,及时作出响应,为用户提供更智能的信息推荐服务。首先,为解决推荐系统灵活性低的问题,提出一种基于强化学习的推荐算法。通过将用户和推荐过程分别模拟成强化学习中的智能体和环境,并搭建基于马尔可夫的强化学习框架,采用FM模型提取交叉特征,结合深度神经网络作为Q函数中的值函数近似值,通过学习到最大期望的值函数来决定最优的策略。为避免数据相关性和造成局部最优造成的问题,进一步通过经验回放的方式从经验池中选择随机抽取数据来进行不断的强化训练,以此优化网络参数,提升系统的灵活度。基于强化学习的推荐算法在推荐的过程中,充分利用了当前用户的动态兴趣变化因素,能够有效提高最终推荐结果的整体多样性。接着,针对强化学习推荐算法存在推荐列表较短时推荐准确率不高的问题,提出一种与协同过滤相结合的方法。将强化学习中估算的值函数作为协同过滤中计算用户相似度的衡量标准,同时在值函数的计算过程中加入用户评分和用户评价两个因素,更好的体现不同用户间的区分度,充分挖掘用户的个性化兴趣特征,使得在计算用户相似度方面更加精准,提升系统推荐的准确度。本文将两种方法进行结合,提出一种基于强化学习的混合推荐算法。经过将其与当前主流的几种协同过滤推荐算法进行对比,结果表明基于强化学习的混合推荐算法的准确率更优,并且当推荐列表较长时,推荐结果的整体多样性也更高。该种基于强化学习的混合推荐算法,在保证推荐准确率的同时,也使得推荐结果更具多样性,充分体现了个性化推荐算法的价值,进一步提升了推荐算法的实用价值。
基于可信度的推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,可信度,用户评价的论文, 主要内容为随着因特网和电子商务的迅速发展,互联网中的数据越来越多,如何从大量的数据中筛选出满足用户需要的数据,变得越来越重要,推荐系统为解决这一问题提供了一种有效的手段。当今最为流行的推荐系统会针对具体用户进行个性化的推荐,在个性化推荐系统中,最常使用的为协同过滤算法,协同过滤算法会根据用户的历史评价数据,寻找到与用户最为相似的用户,根据邻居用户的评价数据向目标用户进行推荐。但是,在寻找邻居的时候,传统的协同过滤算法寻找方式单一,有一定的局限性。 本文提出了将可信度与推荐算法中的协同过滤算法相结合的推荐系统,能够有效地提高系统推荐质量。系统中使用可信度代替传统的协同过滤算法中的相似度作为寻找目标用户邻居用户的划分标准本文从可信度的主观和客观两方面得出更为全面和准确的可信度数值,在考虑兴趣因素对可信度的影响时,将时间因素融入其中辅助进行分析,这种基于可信度的推荐系统能够得到更好的推荐效果。另外,针对多用户进行推荐时,本文提出了基于参考模型进行比较的方法,能够有效地减少多用户推荐时的系统计算次数,提升系统性能。 本文使用python语言编写代码实现了基于可信度的推荐系统。本文在所选数据集上设计了三组不同的对比试验,实验结果表明,本文所提出的基于可信度的推荐系统能够有效地提高传统推荐系统的推荐质量,得出更准确的推荐结果。
基于英文用户评价的玩具与游戏推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,用户评价,情感分类,主题模型,协同过滤的论文, 主要内容为在强竞争及创新的互联网行业快速发展的趋势下,互联网数据也变得越来越繁杂,同时海量信息涌入了大众视野,给用户造成了信息过载的问题。那么如何从大量数据中快速找到对该用户有用的信息成为了关键,为了解决这个问题,推荐系统应运而生。在电子商务领域中,目前的商品推荐模块主要通过分析用户的点击、浏览、商品评分等信息做推荐,忽略了商品评价在推荐系统中的作用,导致依然面临着两个主要问题:其一,用户依然面临着评价过载的问题,无法在挑选商品时快速的获得价值信息做购买决策;其二,当前的商品推荐系统中,暂未结合用户评价做推荐,从个性化推荐的角度来讲,有所缺失。本课题围绕玩具与游戏类商品推荐系统,改进现存在的两个问题,主要的工作内容如下:1)针对评价过载问题,本课题设计了用户评价推荐列表,引入主题模型,经过主题分析得到评价的主题分布和用户的主题分布偏好,计算此时用户的主题分布偏好与每一条评价主题分布之间的距离,排列评价列表,降低评价过载带来的选择困扰;2)针对推荐维度缺失问题,本课题将用户评价加入推荐过程,实现了基于用户评价的商品推荐。首先基于机器学习情感分类技术,对用户评价进行情感分类,并将分类结果进行量化处理,在该电商推荐系统的情感分类实验中,引入BERT模型弥补机器学习算法在复杂句子中无法解决的多义词问题,使得句子的意思表征更清晰。经实验表明,基于BERT-LSTM模型的用户评价分类效果有明显提升。根据用户评价分类结果优化评分值,最终基于传统协同过滤算法,研究加入扩展评分后算法效果的变化,并计算用户的主题分布偏好与商品的主题分布特征之间的距离,根据计算得出的结果优化商品推荐列表。实验结果得出,结合用户评价的推荐方法在MAE与RMSE指标上都优于原协同过滤算法,MAE下降了 38%,RMSE下降了 34%,验证了基于评价推荐方法的有效性。3)基于以上两部分的研究结果,实现了基于英文用户评价的玩具与游戏推荐系统呈现,完成系统功能测试及前端展示。
个性化推荐算法的研究和实现
这是一篇关于个性化推荐,强化学习,马尔可夫决策过程,用户评价,协同过滤的论文, 主要内容为高速发展的互联网技术,已然将当今世界变成了信息海量交汇的海洋。人们从中可以轻松获取到大量信息,享受互联网时代的便利,但也由于相关信息的大而繁杂,人们在获取信息的同时也面临着越来越多无意义的选择。为减轻用户在面临繁琐选择时的负担,推荐算法便应运而生,它致力于为用户推荐更符合其偏好的信息,为用户提供更加精准和便利化的信息服务。而目前大部分的推荐算法采用的是固定策略,虽然具有较高的推荐准确率,但缺乏多样性及灵活性,推荐结果存在高相似度的弊端,很难感知到用户即时变化的偏好,从而无法长期发挥个性化推荐系统的价值。因此,本文将重点研究并设计一套兼顾准确率和多样性的个性化推荐系统,在为用户精准推荐信息的同时,提升系统的反应灵敏性,能够根据用户的偏好变化,及时作出响应,为用户提供更智能的信息推荐服务。首先,为解决推荐系统灵活性低的问题,提出一种基于强化学习的推荐算法。通过将用户和推荐过程分别模拟成强化学习中的智能体和环境,并搭建基于马尔可夫的强化学习框架,采用FM模型提取交叉特征,结合深度神经网络作为Q函数中的值函数近似值,通过学习到最大期望的值函数来决定最优的策略。为避免数据相关性和造成局部最优造成的问题,进一步通过经验回放的方式从经验池中选择随机抽取数据来进行不断的强化训练,以此优化网络参数,提升系统的灵活度。基于强化学习的推荐算法在推荐的过程中,充分利用了当前用户的动态兴趣变化因素,能够有效提高最终推荐结果的整体多样性。接着,针对强化学习推荐算法存在推荐列表较短时推荐准确率不高的问题,提出一种与协同过滤相结合的方法。将强化学习中估算的值函数作为协同过滤中计算用户相似度的衡量标准,同时在值函数的计算过程中加入用户评分和用户评价两个因素,更好的体现不同用户间的区分度,充分挖掘用户的个性化兴趣特征,使得在计算用户相似度方面更加精准,提升系统推荐的准确度。本文将两种方法进行结合,提出一种基于强化学习的混合推荐算法。经过将其与当前主流的几种协同过滤推荐算法进行对比,结果表明基于强化学习的混合推荐算法的准确率更优,并且当推荐列表较长时,推荐结果的整体多样性也更高。该种基于强化学习的混合推荐算法,在保证推荐准确率的同时,也使得推荐结果更具多样性,充分体现了个性化推荐算法的价值,进一步提升了推荐算法的实用价值。
基于用户评价的技术博客小程序设计与开发
这是一篇关于用户评价,技术博客,小程序设计,技术开发人员的论文, 主要内容为Web时代的发展给博客带来了机遇和挑战。博客自诞生以来,其推广与使用促进了人类的交流与知识的传播。web3.0之后,博客虽然受到新事物的挑战,但仍为技术开发人员学习与交流的必备工具。纵观现有的网络技术博客,从功能架构到界面设计,看起来丰富多彩,实质上却是五花八门,影响了技术开发人员的使用体验。用户需求逐渐被忽视,博客的本质也逐渐发生偏颇,这就需要对技术博客的初衷、用户真实的需求做进一步的研究,运用设计学的相关理论重审技术博客的开发与设计,以提高用户体验质量。本研究首先对基本概念与基本理论进行了梳理,其次通过网络爬虫搜集现有的典型的技术博客用户网络评论文本,发现用户在使用技术博客过程中存在的问题以及诉求,找出设计点。然后通过对竞品的分析与调研,结合需求理论与用户网络评论分析结果,提取用户需求点,确定技术博客功能的优先排序。最后基于美学及交互设计相关理论对各级页面进行设计,并结合Taro小程序框架、Express对设计稿通过结构层——表现层——行为层的顺序进行系统开发,并将开发完成的项目通过Nginx部署到远程服务器,完成整套设计开发流程。本研究可为技术博客优化设计提供参考,为技术博客用户提供更好的交流平台。
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