电商推荐系统关键技术研究
这是一篇关于电子商务,推荐系统,大数据技术,推荐系统架构,矩阵分解,关联规则挖掘的论文, 主要内容为得益于电子商务和移动互联网的快速发展,买家在电商平台中可以随时随地购买任何的商品,同时电商平台中海量的商品为买家带来了“商品过载”的困扰。在买家严格条件筛选下,呈现给买家的商品仍然令买家目不暇接。所以电子商务迫切的需要一个“导购员”,推荐系统通过挖掘买家与商品之间的二元关系,为买家提供个性化推荐服务。电子商务是推荐系统重要应用领域之一,电商推荐系统是一个复杂的系统工程,需要综合考虑运行环境、系统架构和算法模型。本论文的主要贡献以及优化创新工作为如下几点:(1)分析了当前大数据技术下的分布式存储和资源管理,介绍了当前HDFS的主节点单点隐患问题,HDFS的高可用改进方案,并详细介绍了如何对计算资源进行弹性管理。(2)对当前主流推荐系统架构和触发流程进行了研究,分析并指出传统推荐系统架构和触发流程存在的诸多缺陷,并提出一种改进的推荐系统架构和触发流程来提高推荐服务的性能。(3)针对传统的矩阵分解模型忽略负向反馈数据,导致推荐准确率无法继续提高的问题,提出了一种利用负向反馈数据集的矩阵分解模型。该模型通过使用AB Testing方法度量隐式反馈评分构建隐式反馈评分矩阵,并在数据集中加入了负向反馈数据,通过使用新的损失函数使模型与数据集达到最佳拟合。线上对比结果表明,该模型有效提升了电商平台的点击和转化。(4)当前电商推荐系统虽然可以为买家提供个性化推荐服务,但没有考虑推荐的商品是否为质优商品,针对这种情况本文提出了一种基于标签加权的关联规则挖掘算法,为买家提供高质量的个性化推荐。通过离线实验分析得到推荐商品集质量优于传统的关联规则挖掘算法。
基于逻辑回归精排序模型的个性化推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统架构,逻辑回归,交叉特征,个性化推荐的论文, 主要内容为互联网的飞速发展使网络信息数量呈现出指数增长的趋势,这一现象为用户带来海量信息的同时也造成了信息过载问题,用户在面对大量信息时难以从中获取感兴趣的高质量信息。针对互联网信息冗杂带来的用户筛选信息困难的问题,推荐系统作为一种信息过滤技术,可以为用户从海量信息中筛选出有价值的信息,解决互联网的信息冗杂问题,提高信息利用效率。推荐系统的核心是推荐算法,传统的推荐系统由于使用单一的推荐算法从而导致推荐效果欠佳,高质量的推荐系统往往需要多种算法融合才能达到预期效果。本文介绍了一种在基于内容推荐和协同过滤推荐策略的基础上融合逻辑回归精排序模型的混合推荐方法。并在算法模型中添加交叉特征,用于提升推荐结果的个性化程度。评测实验使用某音乐门户网站的用户听歌数据作为数据集,实验结果证明该系统能有效提高推荐效率,在准确率和召回率两项评测指标上有明显的提升。推荐系统的设计与实现工作分为系统构架设计与推荐算法设计两个层面。系统构架采用三层式结构,自下而上分为数据集合层、推荐内核层、推荐系统外层,是保证推荐算法逻辑完整性的底层基础。该构架既可以进行数据分布式处理,又有很强的高维特征扩展性,适用于大数据处理场景。推荐算法的设计层面阐述了逻辑回归精排序算法模型的建立,并选取三种主流推荐算法作为对比模型,设计三组对比实验,以证明本文的混合推荐方法在同时考虑用户和物品特征的应用场景下效果最优、更具普适性。此外,提出融合交叉特征增强推荐系统个性化程度的方法,并通过实验证明其有效性。
电商推荐系统关键技术研究
这是一篇关于电子商务,推荐系统,大数据技术,推荐系统架构,矩阵分解,关联规则挖掘的论文, 主要内容为得益于电子商务和移动互联网的快速发展,买家在电商平台中可以随时随地购买任何的商品,同时电商平台中海量的商品为买家带来了“商品过载”的困扰。在买家严格条件筛选下,呈现给买家的商品仍然令买家目不暇接。所以电子商务迫切的需要一个“导购员”,推荐系统通过挖掘买家与商品之间的二元关系,为买家提供个性化推荐服务。电子商务是推荐系统重要应用领域之一,电商推荐系统是一个复杂的系统工程,需要综合考虑运行环境、系统架构和算法模型。本论文的主要贡献以及优化创新工作为如下几点:(1)分析了当前大数据技术下的分布式存储和资源管理,介绍了当前HDFS的主节点单点隐患问题,HDFS的高可用改进方案,并详细介绍了如何对计算资源进行弹性管理。(2)对当前主流推荐系统架构和触发流程进行了研究,分析并指出传统推荐系统架构和触发流程存在的诸多缺陷,并提出一种改进的推荐系统架构和触发流程来提高推荐服务的性能。(3)针对传统的矩阵分解模型忽略负向反馈数据,导致推荐准确率无法继续提高的问题,提出了一种利用负向反馈数据集的矩阵分解模型。该模型通过使用AB Testing方法度量隐式反馈评分构建隐式反馈评分矩阵,并在数据集中加入了负向反馈数据,通过使用新的损失函数使模型与数据集达到最佳拟合。线上对比结果表明,该模型有效提升了电商平台的点击和转化。(4)当前电商推荐系统虽然可以为买家提供个性化推荐服务,但没有考虑推荐的商品是否为质优商品,针对这种情况本文提出了一种基于标签加权的关联规则挖掘算法,为买家提供高质量的个性化推荐。通过离线实验分析得到推荐商品集质量优于传统的关联规则挖掘算法。
基于逻辑回归精排序模型的个性化推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统架构,逻辑回归,交叉特征,个性化推荐的论文, 主要内容为互联网的飞速发展使网络信息数量呈现出指数增长的趋势,这一现象为用户带来海量信息的同时也造成了信息过载问题,用户在面对大量信息时难以从中获取感兴趣的高质量信息。针对互联网信息冗杂带来的用户筛选信息困难的问题,推荐系统作为一种信息过滤技术,可以为用户从海量信息中筛选出有价值的信息,解决互联网的信息冗杂问题,提高信息利用效率。推荐系统的核心是推荐算法,传统的推荐系统由于使用单一的推荐算法从而导致推荐效果欠佳,高质量的推荐系统往往需要多种算法融合才能达到预期效果。本文介绍了一种在基于内容推荐和协同过滤推荐策略的基础上融合逻辑回归精排序模型的混合推荐方法。并在算法模型中添加交叉特征,用于提升推荐结果的个性化程度。评测实验使用某音乐门户网站的用户听歌数据作为数据集,实验结果证明该系统能有效提高推荐效率,在准确率和召回率两项评测指标上有明显的提升。推荐系统的设计与实现工作分为系统构架设计与推荐算法设计两个层面。系统构架采用三层式结构,自下而上分为数据集合层、推荐内核层、推荐系统外层,是保证推荐算法逻辑完整性的底层基础。该构架既可以进行数据分布式处理,又有很强的高维特征扩展性,适用于大数据处理场景。推荐算法的设计层面阐述了逻辑回归精排序算法模型的建立,并选取三种主流推荐算法作为对比模型,设计三组对比实验,以证明本文的混合推荐方法在同时考虑用户和物品特征的应用场景下效果最优、更具普适性。此外,提出融合交叉特征增强推荐系统个性化程度的方法,并通过实验证明其有效性。
电商推荐系统关键技术研究
这是一篇关于电子商务,推荐系统,大数据技术,推荐系统架构,矩阵分解,关联规则挖掘的论文, 主要内容为得益于电子商务和移动互联网的快速发展,买家在电商平台中可以随时随地购买任何的商品,同时电商平台中海量的商品为买家带来了“商品过载”的困扰。在买家严格条件筛选下,呈现给买家的商品仍然令买家目不暇接。所以电子商务迫切的需要一个“导购员”,推荐系统通过挖掘买家与商品之间的二元关系,为买家提供个性化推荐服务。电子商务是推荐系统重要应用领域之一,电商推荐系统是一个复杂的系统工程,需要综合考虑运行环境、系统架构和算法模型。本论文的主要贡献以及优化创新工作为如下几点:(1)分析了当前大数据技术下的分布式存储和资源管理,介绍了当前HDFS的主节点单点隐患问题,HDFS的高可用改进方案,并详细介绍了如何对计算资源进行弹性管理。(2)对当前主流推荐系统架构和触发流程进行了研究,分析并指出传统推荐系统架构和触发流程存在的诸多缺陷,并提出一种改进的推荐系统架构和触发流程来提高推荐服务的性能。(3)针对传统的矩阵分解模型忽略负向反馈数据,导致推荐准确率无法继续提高的问题,提出了一种利用负向反馈数据集的矩阵分解模型。该模型通过使用AB Testing方法度量隐式反馈评分构建隐式反馈评分矩阵,并在数据集中加入了负向反馈数据,通过使用新的损失函数使模型与数据集达到最佳拟合。线上对比结果表明,该模型有效提升了电商平台的点击和转化。(4)当前电商推荐系统虽然可以为买家提供个性化推荐服务,但没有考虑推荐的商品是否为质优商品,针对这种情况本文提出了一种基于标签加权的关联规则挖掘算法,为买家提供高质量的个性化推荐。通过离线实验分析得到推荐商品集质量优于传统的关联规则挖掘算法。
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