给大家推荐5篇关于查询推荐的计算机专业论文

今天分享的是关于查询推荐的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到查询推荐等主题,本文能够帮助到你

电商平台搜索广告的转化率提升研究

这是一篇关于搜索广告,转化率影响因素,数据挖掘,查询推荐,强化学习的论文, 主要内容为电商平台中搜索广告的转化率,作为衡量广告转化效果的指标,从广告创意、商品品质、商家质量等多个角度综合刻画用户对广告商品的购买意向。提高转化率,一方面,能够使广告主匹配到最可能购买自家商品的用户,提升广告主的投资回报率(ROI);另一方面,也能让用户快速找到购买意愿最强的商品,从而提升在电商平台中的用户体验。随着电商行业的逐步成熟,商家和用户对搜索出的广告转化提出了更高的要求。遗憾的是对于搜索广告,现有研究主要集中在曝光率和点击率上,对转化率的研究鲜有涉及。转化率的影响因素有哪些,如何提升转化率成为了亟需解决的问题。针对这一情况,本文对电商平台搜索广告的转化率进行了相关研究,具体情况如下:通过建立以转化率为目标的机器学习模型,经大数据训练学习后,分析模型依赖的特征,从而找出转化率的影响因素。数据挖掘的结果显示,搜索广告转化率的影响因素中,排名较前的分别是,物流服务、商品销量、消费者偏好、电商平台查询推荐词精确程度等。将影响因素映射至广告转化过程的三个阶段中,提出搜索广告转化率提升的方向:第一阶段,电商平台应尽力提升查询推荐的精确程度;第二阶段,商家应结合消费者特征进行精准的广告投放,如考虑在什么时间对什么用户投放什么内容的广告;第三阶段,商家应对广告商品和店铺的品质进行改善,如商品价格的制定,通过活动扩大商品的销量,提升店铺物流服务等。其中,第一阶段的查询推荐,是整个转化过程的基础,也是三个阶段中平台唯一可控的因素,因此对于平台来讲,应主要着手于此处的研究来提升转化率。据此,对查询推荐做进一步研究。分析电商平台中购物搜索的过程,构建实际购物中查询推荐过程的马尔科夫决策模型,并设计求解模型的深度强化学习算法,最后通过算例验证模型,实验结果表明,经过359轮的试探学习之后,平台学习到最优策略,并且确实没有在某一决策过程中选择热门内容,证明了算法的有效性,与传统查询推荐相比,本方法具有准确、智能、实时适应的特点。本文基于数据挖掘,引入有监督机器学习算法进行对广告商品转化率影响因素的挖掘,相比于传统回归分析,挖掘出的影响因素较为全面,过程相对简洁,具有一定的借鉴意义。同时,将查询推荐过程归纳为一个序列决策问题,设计出更加智能的查询推荐算法,可为电商查询推荐系统的设计提供参考。

基于云计算的电商商品查询推荐系统设计与实现

这是一篇关于云计算,消息队列,查询推荐,流通度的论文, 主要内容为当前互联网时代,数据被赋予新时代新能源;数据以爆发式进行增长,在电商行业中客户越来越重视与网站之间的交互。通过对数据的分析与挖掘,以及合理地运用这些分析成果,可以为客户提供最好的服务。在现有的查询推荐方法中用户的查询意图准确性与数据的稀疏性是影响查询推荐效果重要因素。现有方法中大多以用户查询点击表征为主,忽略了用户的兴趣行为信息。同时对于查询点击数据间的稀疏性未能很好的解决。通过对于电商网站上用户的查询点击行为进行分析,为用户在查询时提供更加个性化的商品查询词推荐。在推荐系统下,但仍面临着诸多挑战和问题,例如海量数据高并发下传输一致性与稳定性、海量数据存储计算和扩展性问题、原生的数据稀疏性问题,以及用户分析行为系统时效性的问题等等。为了针对上述查询推荐方法与推荐系统中存在的问题,针对电商领域,在云计算技术背景下,提出电商商品的查询推荐系统。在现有的查询推荐方法中,如何使用户的兴趣行为与查询行为相结合是存在的问题。为了优化系统查询推荐效果,在电商场景下用户兴趣行为较为丰富,同时查询点击行为较为稀疏的特点,提出一种基于查询与兴趣的查询推荐方法。在融合用户查询点击行为表征的同时,引入用户在电商网站进行兴趣交互时的行为,解决用户行为节点构成子图的流通度较低问题。在推荐系统中,消息队列是应用于日志采集、消息分发、日志处理场景下较多的组件。为了改进查询推荐系统中的时效性,在消息队列Kafka任务出现的两端吞吐性能不平衡问题与其中任务故障/宕机后消息重复消费的问题下,提出了一种基于消息队列吞吐比值的资源分配方法。该方法以多源主题的发布-订阅消息模型为基础,进行任务的管理与消息的分发。最后本文基于云计算技术设计并实现了一个电商商品查询推荐系统,包括了数源子系统、任务管理子系统、非关系型数据存储子系统、服务监控子系统。根据所提出的基于查询与兴趣的电商查询推荐方法对于现有查询推荐方法进行改进,同时对于推荐系统下的消息队列模型进行优化,将其加入多源主题消费与管理层与缓冲层。实现系统中消息队列任务的管理与资源分配。测试结果表明文中所构建的基于云计算的电商商品查询推荐系统能够应对个性化、低延时的查询需求,体现了云环境下系统的并行处理能力与可靠性。

基于搜索日志的图文推荐系统设计与实现

这是一篇关于搜索日志,Hadoop,查询推荐,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网的广泛使用,信息的获取方式发生了巨大改变。互联网带来了信息交流成本的极大下降,人们能便捷的从网络获取各种各样的信息。为了高效搜索信息,搜索引擎普遍为用户提供相关搜索的服务。这种查询推荐服务可以优化用户的检索词,提高搜索服务质量,或者推荐新的搜索内容发现用户的兴趣,从而实现个性化的搜索服务。这种相关搜索服务本质上就是通过查询推荐系统实现的。与其他推荐系统相比,查询推荐系统的目标在于推荐用户感兴趣的或是更清晰表达用户意图的检索词。本文设计和实现了一种基于搜索日志的图文查询推荐系统。不同于传统的查询推荐系统,本文设计的查询推荐系统的推荐结果不是简单的文字信息,是将图片和文字融合的图文结果,推荐结果更具吸引力,具有更好的推荐效果是系统的一大特色。本文设计了一种利用多种搜索日志挖掘搜索推荐结果的算法,算法融合了基于点击日志的URL共现算法、检索词相似度计算方法、Session日志切分等方法,达到了推荐出文字和图片的图文结果和扩大查询推荐覆盖率的效果。系统主要包含三大数据处理模块,图文关联模块的功能是挖掘图文关联的优质种子数据,推荐词挖掘模块是大规模挖掘具有相关性的query对,候选集扩充模块是用推荐词关联数据扩充图文关联的优质数据。通过查询推荐系统实际运行的运行日志和点击信息,可以证明本文实现的图文推荐算法是真实有效的,同时图文推荐系统能满足数据处理的实际需求。本论文从理论和实践上证明了这种图文推荐算法是有效的。

基于智能推荐的检索式问答系统的设计与实现

这是一篇关于查询推荐,问答系统,查询扩充,阅读理解的论文, 主要内容为伴随着互联网的快速发展,互联网信息日益繁多,搜索引擎作为人们获取互联网信息的主要途径,在日常生活中扮演的角色也愈发重要。但是在检索过程中,却存在一些问题:用户往往很难根据自己的搜索意图直接给出简洁准确的查询,导致搜索引擎无法为用户提供最合适的结果;此外,搜索引擎把包含大量垃圾信息的网页提供给用户,让用户自身经过长时间的阅读来获取结果,使得检索过程的效率低下,体验较为恶劣。本文提出融合用户行为的智能推荐方法的检索式问答系统,提升了用户的检索效率,优化了用户的检索体验。本文主要完成以下三部分工作:1、提出基于点击模型和网络嵌入的查询推荐模型,结合查询时序与用户查询感知注意力的反馈构造方法,建模会话内多次查询的行为从而捕获用户最感兴趣的文档;采用词嵌入和图嵌入模型建模相邻查询间的查询重构关系,增强用户查询的关联性,提高查询表达的可解释性,提升查询推荐模型的准确率。2、利用大规模的预训练模型,在下游阅读理解任务中进行精调;通过改善预训练任务的方式,在不损害模型效果的前提下减少模型参数;结合命名实体识别及词性标注等技术,根据查询词的语义、词性和类别等信息构造符合问答习惯的问句表达,使得用户可以从简短查询直接得到文档中准确简洁的答案。3、以本文提出的查询推荐模型和阅读理解模型为基础,利用Elastic Search开源搜索引擎搭建检索式问答系统,模拟用户检索的完整过程。本文提出的模型在各自领域的公开数据上均取得了显著的性能提升,通过设计模型对比与消融实验,验证了本文提出模型的有效性和可行性。