基于有限资源的电商系统推荐模块的设计与实现
这是一篇关于电商推荐系统,电商有限资源,用户偏好模型的论文, 主要内容为随着互联网技术与电子商务的不断发展,人们的生活方式产生了巨大的改变,可以足不出户就能获取大量的商品信息,但如此庞大的商品数据量使得用户难于从中快速寻找到适合自己的商品信息,反而使信息使用效率降低了。面对用户希望快速获取有效商品信息的需求,业界普遍采用电子商务推荐系统的方式予以满足。电商推荐系统能够根据用户历史行为数据扮演“导购”角色,为用户提出符合用户偏好的个性化建议,推荐符合用户购买意愿的商品,帮助用户更好地做出购物选择,从而提升用户对电商网站的满意度与忠诚度。目前的电商推荐系统在理论与实践方面皆获得了很大发展,也能够根据用户行为个性化地推荐出一些商品。但目前的电商推荐系统的研究中,普遍缺乏对目前频繁的大型的商业化特惠活动的考虑,如双十一大促时,日常的商品推荐会因商品的有限条件下的用户抢购而失效。对此本文的主要研究点包括:(1)从用户偏好模型的角度出发,通过对用户偏好的属性的分析给出了规范的用户偏好表示方法,通过分析用户在电商网站上的行为流程与描述给出了统一的行为表示方法。以基于内容推荐思想为基础,通过对用户行为的分析,研究了用户对各商品属性的偏好度的计算方式,从而给出了基于内容的用户偏好模型的建模算法。(2)针对目前商业化的大型特惠活动,研究了电商有限资源的概念,并给出了统一的表示方法。针对电商有限资源,以基于用户的时间感知协同过滤算法为基础,改进了用户偏好预测公式,研究了基于有限资源的协同过滤算法,并结合分析出的用户偏好模型对推荐结果进行校正,以提高推荐结果的准确性。在上述方面的研究基础上,本文设计并实现了包括用户偏好模型和基于电商有限资源推荐两个模块的电商个性化推荐原型系统,能够合理地分析用户偏好模型,并基于有限资源有效地推荐商品,对解决频繁的大型的商业化特惠活动的推荐问题有积极意义。
基于相关性分析的信息搜索方法研究与应用
这是一篇关于信息系统,搜索方法,用户偏好模型,协同过滤,LM-BP算法的论文, 主要内容为信息搜索方法的作用是在信息系统里快速准确地查找到用户需要和关心的信息数据,提升搜索的效率和质量。近年来互联网(Internet)技术的高速发展带动着信息系统的数据处理能力跃迁,加快了系统更新迭代的步伐。如春雨医生、去哪儿网、天猫等各大类型的信息系统为了争夺用户的数量和访问流量,向用户提供了海量的数据信息,丰富了用户的选择,也造成了“信息过载”现象,干扰了用户筛选信息的过程,影响了系统的体验感受。面对“信息过载”问题,帮助用户排除无关信息的干扰,快速准确地定位到感兴趣的结果,信息搜索方法的研究与应用具有重要的价值和意义。本文主要从以下三个方面探讨信息搜索方法的研究应用:首先是用户的兴趣偏好模型的构建。本文采用LM-BP神经网络算法训练用户偏好模型,根据用户和项目的特征建立特征属性矩阵,并对矩阵进行降维处理,再利用LM-BP算法进行训练,构建用户—项目评分矩阵,对没有评分的项目进行预测。完成用户偏好模型的建立。经过实验,能够准确地反映用户的兴趣偏好。其次是搜索推荐算法的选取和实现。传统的协同过滤算法的存在稀疏性、“冷启动”以及可扩展性三个方面的问题。(1)面对稀疏性问题的不足,本文采用非目标用户类型区分理论判断用户的推荐能力。描述了基于领域最近邻理论的未评分值填补方法以实现稀疏性问题的缓解。(2)面对“冷启动”问题则通过web日志收集网络访问序列,并阐释了通过计算网络访问序列的相似性,以搜寻新用户的最近邻集合的方法。(3)面对可扩展性问题,阐述了一种适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制,该机制具有较好的性能。(4)最后本文利用基于灰色关联聚类的协同过滤算法,通过计算用户之间的相似度,通过加权平均得出新用户的偏好模型。最后本文通过实际搭建搜索平台的方式进行搜索方法的效果验证。本课题面向信息系统展开叙述,选取电商系统这一典型的信息系统作为讨论和验证的大背景,主要依托满集网电商平台提供的实验数据支撑和实验条件支持,利用其提供的数据样本进行训练和测试。经过测试,可以在用户搜索时展示个性化的搜索列表,信息搜索方法达到了预期的效果。
基于相关性分析的信息搜索方法研究与应用
这是一篇关于信息系统,搜索方法,用户偏好模型,协同过滤,LM-BP算法的论文, 主要内容为信息搜索方法的作用是在信息系统里快速准确地查找到用户需要和关心的信息数据,提升搜索的效率和质量。近年来互联网(Internet)技术的高速发展带动着信息系统的数据处理能力跃迁,加快了系统更新迭代的步伐。如春雨医生、去哪儿网、天猫等各大类型的信息系统为了争夺用户的数量和访问流量,向用户提供了海量的数据信息,丰富了用户的选择,也造成了“信息过载”现象,干扰了用户筛选信息的过程,影响了系统的体验感受。面对“信息过载”问题,帮助用户排除无关信息的干扰,快速准确地定位到感兴趣的结果,信息搜索方法的研究与应用具有重要的价值和意义。本文主要从以下三个方面探讨信息搜索方法的研究应用:首先是用户的兴趣偏好模型的构建。本文采用LM-BP神经网络算法训练用户偏好模型,根据用户和项目的特征建立特征属性矩阵,并对矩阵进行降维处理,再利用LM-BP算法进行训练,构建用户—项目评分矩阵,对没有评分的项目进行预测。完成用户偏好模型的建立。经过实验,能够准确地反映用户的兴趣偏好。其次是搜索推荐算法的选取和实现。传统的协同过滤算法的存在稀疏性、“冷启动”以及可扩展性三个方面的问题。(1)面对稀疏性问题的不足,本文采用非目标用户类型区分理论判断用户的推荐能力。描述了基于领域最近邻理论的未评分值填补方法以实现稀疏性问题的缓解。(2)面对“冷启动”问题则通过web日志收集网络访问序列,并阐释了通过计算网络访问序列的相似性,以搜寻新用户的最近邻集合的方法。(3)面对可扩展性问题,阐述了一种适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制,该机制具有较好的性能。(4)最后本文利用基于灰色关联聚类的协同过滤算法,通过计算用户之间的相似度,通过加权平均得出新用户的偏好模型。最后本文通过实际搭建搜索平台的方式进行搜索方法的效果验证。本课题面向信息系统展开叙述,选取电商系统这一典型的信息系统作为讨论和验证的大背景,主要依托满集网电商平台提供的实验数据支撑和实验条件支持,利用其提供的数据样本进行训练和测试。经过测试,可以在用户搜索时展示个性化的搜索列表,信息搜索方法达到了预期的效果。
基于相关性分析的信息搜索方法研究与应用
这是一篇关于信息系统,搜索方法,用户偏好模型,协同过滤,LM-BP算法的论文, 主要内容为信息搜索方法的作用是在信息系统里快速准确地查找到用户需要和关心的信息数据,提升搜索的效率和质量。近年来互联网(Internet)技术的高速发展带动着信息系统的数据处理能力跃迁,加快了系统更新迭代的步伐。如春雨医生、去哪儿网、天猫等各大类型的信息系统为了争夺用户的数量和访问流量,向用户提供了海量的数据信息,丰富了用户的选择,也造成了“信息过载”现象,干扰了用户筛选信息的过程,影响了系统的体验感受。面对“信息过载”问题,帮助用户排除无关信息的干扰,快速准确地定位到感兴趣的结果,信息搜索方法的研究与应用具有重要的价值和意义。本文主要从以下三个方面探讨信息搜索方法的研究应用:首先是用户的兴趣偏好模型的构建。本文采用LM-BP神经网络算法训练用户偏好模型,根据用户和项目的特征建立特征属性矩阵,并对矩阵进行降维处理,再利用LM-BP算法进行训练,构建用户—项目评分矩阵,对没有评分的项目进行预测。完成用户偏好模型的建立。经过实验,能够准确地反映用户的兴趣偏好。其次是搜索推荐算法的选取和实现。传统的协同过滤算法的存在稀疏性、“冷启动”以及可扩展性三个方面的问题。(1)面对稀疏性问题的不足,本文采用非目标用户类型区分理论判断用户的推荐能力。描述了基于领域最近邻理论的未评分值填补方法以实现稀疏性问题的缓解。(2)面对“冷启动”问题则通过web日志收集网络访问序列,并阐释了通过计算网络访问序列的相似性,以搜寻新用户的最近邻集合的方法。(3)面对可扩展性问题,阐述了一种适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制,该机制具有较好的性能。(4)最后本文利用基于灰色关联聚类的协同过滤算法,通过计算用户之间的相似度,通过加权平均得出新用户的偏好模型。最后本文通过实际搭建搜索平台的方式进行搜索方法的效果验证。本课题面向信息系统展开叙述,选取电商系统这一典型的信息系统作为讨论和验证的大背景,主要依托满集网电商平台提供的实验数据支撑和实验条件支持,利用其提供的数据样本进行训练和测试。经过测试,可以在用户搜索时展示个性化的搜索列表,信息搜索方法达到了预期的效果。
基于相关性分析的信息搜索方法研究与应用
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