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。
基于数据增强与注意力机制的电商推荐算法研究
这是一篇关于用户会话,电商推荐,数据增强,注意力机制的论文, 主要内容为电子商务领域由于其庞大的用户群体和商品数量,成为了信息过载问题的“重灾区”之一,因此优秀的电商推荐算法成为了众多大型电商平台的支撑技术和必备武器。提升电商领域的推荐算法性能,一方面可以避免用户迷失在庞大的商品森林之中,另一方面可以极大的提升商家和平台的成交额与收益。在传统的电商推荐场景中,由于大多数可利用的特征之间没有明显的空间或时间关系,因此循环神经网络等方法在该领域难以得到运用。基于会话的推荐算法核心思想是将用户的所有历史行为序列划分为会话,从而将自然语言处理与序列数据处理的方法引入推荐算法中。研究发现真实电商场景下的原始会话数据,大多存在会话数量不足、会话过短以及会话分布不均衡等现象;现有大多数基于会话的推荐算法并未严格区分不同类型的数据特征,使得大量序列数据以外的基本属性特征未能得到充分的利用;同时基于简单循环神经网络的模型往往只能关注当前会话内的用户兴趣,而无法挖掘会话之间隐含的信息。为解决上述的问题,本文分别在数据增强层面与模型改进层面对现有的基于会话的推荐算法进行改进,提出了四种改善会话数据集的数据增强方法,以及一种基于注意力机制的会话推荐算法。本文的主要研究工作如下:1.为了解决了真实推荐场景中存在的会话数据不足、会话过短以及分布不均匀等问题,将图像处理与自然语言处理领域的数据增强方法应用到电商场景的数据增强中,并改进了四种基于会话的推荐算法数据增强方法:EDA、WS、seq2seq以及DeepWalk。这些方法在借鉴原方法的基础上都针对电商环境进行了相应了改进,使其更适用于用户会话的数据增强。实验结果表明,这些方法可以有效的改善原始会话数据的质量,从而在数据层面上提升基于会话的推荐算法性能及其可扩展性。2.为了解决原有的会话推荐算法对于基础属性特征利用不足以及会话兴趣表达有限的问题,提出了一种由DeepFM模块与注意力会话模块串联的基于注意力会话的深度因子分解机模型(ASDeepFM)。本文通过对电商推荐场景中的数据特征进行分析,首先将模型可利用特征分为用户和商品的基本属性特征与用户的历史行为序列特征。我们使用深度因子分解机处理无时间与空间关系的基本属性特征,同时基于多头注意力机制的方法提出了专门处理用户行为会话的注意力会话模块。该模块包括了会话划分、会话内注意力提取及会话间注意力等部分,它可以充分地利用历史行为中的序列信息来挖掘用户的长短期兴趣,从而达到更好的推荐效果。最后本文将DeepFM模块与注意力会话模块进行串联,提出了基于注意力会话的深度因子分解机模型(ASDeepFM)。通过实验证明,本文提出的ASDeepFM模型在两个公开数据集上都取得明显的性能提升。
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。
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