基于在线购物行为的O2O推荐系统研究
这是一篇关于智能商圈,推荐系统,O2O模式,用户偏好建模的论文, 主要内容为近年来,传统零售业受到来自电商的冲击,正在向智能化商圈转型。为了提高用户在商圈中的购物体验,方便用户在商圈中快速找到符合自己兴趣的点,推荐系统可以提供有效的帮助。现有的推荐系统在电子商务领域已经发展得非常成熟,得到了广泛的商业应用,然而在线下零售行业却尚无成熟的案例。现有的线下推荐系统主要分为基于热门排序以及基于位置服务,前者由于没有个性化推荐的能力,因而只适用于餐饮等行业的推荐;后者尽管是近年来学术界的热点,但是由于其严重依赖于定位数据质量,要求苛刻,因而难以在真实场景中推广。鉴于当前零售行业对个性化推荐系统的强烈需求,以及现有的推荐思路的不足,本文改变了推荐思路,提出结合O2O模式的推荐系统。O2O推荐系统可以根据用户在线上的购物行为,分析出用户的消费偏好,并基于该偏好向用户进行线下的推荐。O2O推荐系统最大的优势在于,线上数据对比线下定位数据而言,数据各方面的数量和质量都有很大的优势,因此可以分析出更准确的用户偏好。与此同时,由于推荐的过程经历了从线上到线下的流程,O2O推荐系统也将面临一系列的挑战。本文首先介绍了零售行业的现状,阐明了本文的研究背景,然后对推荐系统的技术发展路线进行了综述,介绍了当前线下基于位置推荐系统的研究。基于现有研究,得出了本文的研究思路。随后,本文提出了O2O推荐系统的概念,分析出O2O推荐系统的优势,同时也列出了基于在线购物行为的O2O推荐系统所面临的挑战。为了克服这些挑战,本文提出了O2O推荐系统所采用的一系列模型和设计,包括随时间衰退的行为得分模型、基于兴趣标签的明语义用户偏好模型、用户标签矩阵填充技术、基于相似度的线下店铺推荐模型、推荐结果多样化处理技术以及在线与离线计算分离原则。接着,本文详细描述了将这些设计转化为软件实现的过程,提出了模块化的O2O推荐系统框架、不同实时级别的分离计算原则以及同时满足持久化和实时性需求的内部数据管理体系。最后本文进行了一系列的实验,对O2O推荐系统的模型的正确性以及系统的实时性进行了验证。
基于知识嵌入与注意力机制的推荐算法研究与应用
这是一篇关于推荐系统,注意力机制,用户偏好建模,知识嵌入,图神经网络的论文, 主要内容为推荐系统可以为用户提供符合其爱好的推荐项目,在互联网中有着广泛的应用,例如商品推荐,书籍推荐等。然而,现有的推荐系统中普遍存在数据稀疏和解释性差的问题。为了解决这些问题,已经提出将知识作为一种辅助信息引入到推荐系统中。这种方法不仅可以缓解上述问题,还可以为推荐结果提供一定程度的可解释性。基于知识的推荐是将知识图谱中聚合得到的相关信息转移到推荐系统中,从而达到利用知识增强推荐的目的。尽管基于知识的推荐模型已经取得了较好的效果,但现有方法仍然存在一些问题:第一,推荐系统中的用户偏好具有多样且多变的特点,而当前主流模型在建模用户偏好的过程中没有充分利用知识图谱中的关系,影响了推荐的准确性。第二,利用图神经网络对知识图谱进行嵌入时,没有考虑到每条边都有相应的类型,并且仅限于学习节点的表示,对知识的利用程度不够。为了解决上述的问题,本文完成了下述工作:1.提出了结合知识利用注意力机制进行建模的偏好建模模型。将用户的偏好与知识图谱中关系的分布相关联,进一步抽象出用户的隐含目的。通过注意力机制计算不同关系在隐含目的中的重要程度,更重要的关系将会被分配更大的注意力分数。同时,还引入了独立性约束以鼓励不同的隐含目的之间具有更大的差异性。而关系的引入也为推荐结果提供了一定的可解释性。与未利用关系的基线模型相比,本模型在五项评价指标上均取得了一定的提升。2.提出了一种新的基于多关系类型的图卷积网络模型。在利用图卷积网络聚合知识的过程中,将针对不同的关系类型进行对应的操作,从而使得知识聚合过程能够更好地收集来自知识图谱的信息。然后结合用户隐含目的,将生成的高质量知识嵌入融合至推荐系统中,从而获得完善的用户与物品表示,提高推荐系统的准确性。本文在两个真实公开数据集上进行了一系列实验,实验结果表明,本文的方法在评价指标上均达到当前领先水平。3.将本文所提模型应用于推荐系统,实现对书籍的推荐。首先收集书籍的相关信息,然后对书籍数据进行预处理,构建书籍知识图谱。然后根据训练模型实现书籍推荐系统,搭建基于评分的推荐系统环境。最后实现评分预测,根据预测评分的结果为相应的用户推荐若干书籍。
基于知识嵌入与注意力机制的推荐算法研究与应用
这是一篇关于推荐系统,注意力机制,用户偏好建模,知识嵌入,图神经网络的论文, 主要内容为推荐系统可以为用户提供符合其爱好的推荐项目,在互联网中有着广泛的应用,例如商品推荐,书籍推荐等。然而,现有的推荐系统中普遍存在数据稀疏和解释性差的问题。为了解决这些问题,已经提出将知识作为一种辅助信息引入到推荐系统中。这种方法不仅可以缓解上述问题,还可以为推荐结果提供一定程度的可解释性。基于知识的推荐是将知识图谱中聚合得到的相关信息转移到推荐系统中,从而达到利用知识增强推荐的目的。尽管基于知识的推荐模型已经取得了较好的效果,但现有方法仍然存在一些问题:第一,推荐系统中的用户偏好具有多样且多变的特点,而当前主流模型在建模用户偏好的过程中没有充分利用知识图谱中的关系,影响了推荐的准确性。第二,利用图神经网络对知识图谱进行嵌入时,没有考虑到每条边都有相应的类型,并且仅限于学习节点的表示,对知识的利用程度不够。为了解决上述的问题,本文完成了下述工作:1.提出了结合知识利用注意力机制进行建模的偏好建模模型。将用户的偏好与知识图谱中关系的分布相关联,进一步抽象出用户的隐含目的。通过注意力机制计算不同关系在隐含目的中的重要程度,更重要的关系将会被分配更大的注意力分数。同时,还引入了独立性约束以鼓励不同的隐含目的之间具有更大的差异性。而关系的引入也为推荐结果提供了一定的可解释性。与未利用关系的基线模型相比,本模型在五项评价指标上均取得了一定的提升。2.提出了一种新的基于多关系类型的图卷积网络模型。在利用图卷积网络聚合知识的过程中,将针对不同的关系类型进行对应的操作,从而使得知识聚合过程能够更好地收集来自知识图谱的信息。然后结合用户隐含目的,将生成的高质量知识嵌入融合至推荐系统中,从而获得完善的用户与物品表示,提高推荐系统的准确性。本文在两个真实公开数据集上进行了一系列实验,实验结果表明,本文的方法在评价指标上均达到当前领先水平。3.将本文所提模型应用于推荐系统,实现对书籍的推荐。首先收集书籍的相关信息,然后对书籍数据进行预处理,构建书籍知识图谱。然后根据训练模型实现书籍推荐系统,搭建基于评分的推荐系统环境。最后实现评分预测,根据预测评分的结果为相应的用户推荐若干书籍。
基于知识图谱和深度学习的个性化推荐方法研究
这是一篇关于知识图谱,深度学习,个性化推荐,用户偏好建模,注意力机制的论文, 主要内容为随着信息时代的到来,信息总量已经大大超过了个人所能接受、处理或有效利用的范围,针对层出不穷、纷繁复杂的信息,用户怎么辨别信息的价值、如何才能得到自己真正需要的信息是一个值得思考并且极为迫切的问题。推荐系统的出现有效地解决了信息过载问题,利用推荐系统能够以一种智能化、自动化的方式为用户过滤无价值的信息同时满足用户的需求,从而降低了用户获取信息的时间和精力。以协同过滤及基于内容为代表的传统推荐方法尽管在一定程度上取得了不错的表现,然而在面对新用户或项目时由于缺少用户或项目的特征信息将导致推荐系统性能的显著下降。近年来,越来越多的研究工作尝试将知识图谱作为辅助信息引入推荐系统中,但是现有的知识图谱感知推荐方法仍然存在未充分利用知识图谱特征和结构信息以及不能较好地将知识图谱表示学习与推荐任务进行结合的问题。为了克服上述不足,本文基于知识图谱和深度学习技术提出了UPPM及UIKJR模型。本文主要内容如下:(1)本文提出了一种端到端的基于知识图谱的用户个性化偏好建模方法UPPM。UPPM利用实体间的链接在知识图谱上传播用户的兴趣,自动发掘用户深层次的偏好,注意力网络的使用能够自适应地区分在不同传播阶段用户偏好特征对表征该用户最终偏好向量的重要性程度。UPPM较好地将基于特征的方法,基于结构的方法以及注意力机制结合在一起并应用于个性化推荐中。在真实数据集上的点击率预测及Top-K推荐任务的实验结果表明,UPPM模型的性能要显著优于其它推荐系统中常用的方法。(2)为了克服包括UPPM模型在内的推荐方法只对用户端或项目端的知识图谱进行建模的问题,本文提出了一种面向个性化推荐的端到端的用户-项目知识联合表示模型UIKJR。UIKJR由项目特征建模和用户个性化偏好建模两部分组成,项目特征建模任务通过聚合实体的邻居信息来学习项目的特征表示,用户个性化偏好建模任务将用户的兴趣扩展到邻居实体上以挖掘用户个性化的潜在偏好。UIKJR对用户偏好及项目特征进行联合建模,能够将用户偏好及项目特映射到同一向量空间中,有助于更加全面地探究用户隐含的喜好,让推荐结果更加丰富及新颖。在真实数据集上进行的实验显示,UIKJR模型的表现相较于UPPM等常用对比方法有明显的改进。
基于在线购物行为的O2O推荐系统研究
这是一篇关于智能商圈,推荐系统,O2O模式,用户偏好建模的论文, 主要内容为近年来,传统零售业受到来自电商的冲击,正在向智能化商圈转型。为了提高用户在商圈中的购物体验,方便用户在商圈中快速找到符合自己兴趣的点,推荐系统可以提供有效的帮助。现有的推荐系统在电子商务领域已经发展得非常成熟,得到了广泛的商业应用,然而在线下零售行业却尚无成熟的案例。现有的线下推荐系统主要分为基于热门排序以及基于位置服务,前者由于没有个性化推荐的能力,因而只适用于餐饮等行业的推荐;后者尽管是近年来学术界的热点,但是由于其严重依赖于定位数据质量,要求苛刻,因而难以在真实场景中推广。鉴于当前零售行业对个性化推荐系统的强烈需求,以及现有的推荐思路的不足,本文改变了推荐思路,提出结合O2O模式的推荐系统。O2O推荐系统可以根据用户在线上的购物行为,分析出用户的消费偏好,并基于该偏好向用户进行线下的推荐。O2O推荐系统最大的优势在于,线上数据对比线下定位数据而言,数据各方面的数量和质量都有很大的优势,因此可以分析出更准确的用户偏好。与此同时,由于推荐的过程经历了从线上到线下的流程,O2O推荐系统也将面临一系列的挑战。本文首先介绍了零售行业的现状,阐明了本文的研究背景,然后对推荐系统的技术发展路线进行了综述,介绍了当前线下基于位置推荐系统的研究。基于现有研究,得出了本文的研究思路。随后,本文提出了O2O推荐系统的概念,分析出O2O推荐系统的优势,同时也列出了基于在线购物行为的O2O推荐系统所面临的挑战。为了克服这些挑战,本文提出了O2O推荐系统所采用的一系列模型和设计,包括随时间衰退的行为得分模型、基于兴趣标签的明语义用户偏好模型、用户标签矩阵填充技术、基于相似度的线下店铺推荐模型、推荐结果多样化处理技术以及在线与离线计算分离原则。接着,本文详细描述了将这些设计转化为软件实现的过程,提出了模块化的O2O推荐系统框架、不同实时级别的分离计算原则以及同时满足持久化和实时性需求的内部数据管理体系。最后本文进行了一系列的实验,对O2O推荐系统的模型的正确性以及系统的实时性进行了验证。
基于知识嵌入与注意力机制的推荐算法研究与应用
这是一篇关于推荐系统,注意力机制,用户偏好建模,知识嵌入,图神经网络的论文, 主要内容为推荐系统可以为用户提供符合其爱好的推荐项目,在互联网中有着广泛的应用,例如商品推荐,书籍推荐等。然而,现有的推荐系统中普遍存在数据稀疏和解释性差的问题。为了解决这些问题,已经提出将知识作为一种辅助信息引入到推荐系统中。这种方法不仅可以缓解上述问题,还可以为推荐结果提供一定程度的可解释性。基于知识的推荐是将知识图谱中聚合得到的相关信息转移到推荐系统中,从而达到利用知识增强推荐的目的。尽管基于知识的推荐模型已经取得了较好的效果,但现有方法仍然存在一些问题:第一,推荐系统中的用户偏好具有多样且多变的特点,而当前主流模型在建模用户偏好的过程中没有充分利用知识图谱中的关系,影响了推荐的准确性。第二,利用图神经网络对知识图谱进行嵌入时,没有考虑到每条边都有相应的类型,并且仅限于学习节点的表示,对知识的利用程度不够。为了解决上述的问题,本文完成了下述工作:1.提出了结合知识利用注意力机制进行建模的偏好建模模型。将用户的偏好与知识图谱中关系的分布相关联,进一步抽象出用户的隐含目的。通过注意力机制计算不同关系在隐含目的中的重要程度,更重要的关系将会被分配更大的注意力分数。同时,还引入了独立性约束以鼓励不同的隐含目的之间具有更大的差异性。而关系的引入也为推荐结果提供了一定的可解释性。与未利用关系的基线模型相比,本模型在五项评价指标上均取得了一定的提升。2.提出了一种新的基于多关系类型的图卷积网络模型。在利用图卷积网络聚合知识的过程中,将针对不同的关系类型进行对应的操作,从而使得知识聚合过程能够更好地收集来自知识图谱的信息。然后结合用户隐含目的,将生成的高质量知识嵌入融合至推荐系统中,从而获得完善的用户与物品表示,提高推荐系统的准确性。本文在两个真实公开数据集上进行了一系列实验,实验结果表明,本文的方法在评价指标上均达到当前领先水平。3.将本文所提模型应用于推荐系统,实现对书籍的推荐。首先收集书籍的相关信息,然后对书籍数据进行预处理,构建书籍知识图谱。然后根据训练模型实现书籍推荐系统,搭建基于评分的推荐系统环境。最后实现评分预测,根据预测评分的结果为相应的用户推荐若干书籍。
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