基于多种策略的商品推荐系统研究与实现
这是一篇关于商品推荐,深度学习,CTR预测,因子分解机,自注意力机制的论文, 主要内容为电子商务的蓬勃发展为用户提供便利的同时也带来了信息过载的问题。推荐系统能够为用户筛选出少量其真正感兴趣的物品,缓解信息过载的问题。为同时兼顾效果和性能两个方面,一般会将整个推荐系统分为召回和排序两个阶段。其中召回阶段使用简单模型,在线性时间内将系统中与用户相关的物品尽可能多的找回,形成召回候选集;而排序阶段则可以使用复杂模型,对召回候选集进行点击率预测和排序,提高最终推荐效果。综上所述,本研究构建了多路召回模型和融合自注意力机制的点击率预测模型(ACDeep FM),提升了推荐服务的性能和效果。最后设计并实现了商品个性化推荐系统。本研究实用性强,对提升用户体验、提高商家和平台的收益有重要意义。研究内容主要包括以下三个方面:(1)多路召回模型构建。针对传统召回模型召回方式单一,导致最终召回率较低的问题,本文构建了一种多路召回模型,该模型使用基于项目的协同过滤推荐、因子分解机算法和基于热度的推荐三种不同算法模型产生召回候选集,然后通过加权因子对每种策略的权重进行调节,形成最终召回列表后供后续模型使用。实验表明这些从不同角度设计的算法模型通过加权融合,保证了召回率接近理想的状态。(2)融合自注意力机制的商品点击率预测模型构建。现有点击率预测模型在对特征间交互关系进行建模形成组合特征时,大多忽略了特征间的内在相关性。为此本文提出了一种融合自注意力机制的商品点击率预测模型。该模型通过融合自注意力机制,对输入特征进行自适应的权重分配,再将输出结果与模型中的压缩交互网络模型、深度神经网络模型的输出结果进行拼接,经后续多层感知机层进一步学习出有意义的组合特征。在阿里天池移动推荐算法大赛数据集和Retailrocket两个公开数据集上实验表明,所提算法相对于极深因子分解机模型的AUC分别提升了0.7%和1.7%,证明了融合自注意力机制的商品点击率预测模型的有效性。(3)实现商品推荐系统。结合用户实际需求,将多路召回模型和融合自注意力机制的商品点击率预测模型应用在了商品推荐系统中。该系统基于Spring Boot和Mybatis框架开发,主要包括注册登录、用户行为收集及数据处理、推荐结果展示等模块。用户可以对系统中商品进行搜索、浏览、收藏、加入购物车、购买等操作,系统在对用户历史行为进行记录后,使用推荐模型进行分析处理,最后将经过模型筛选出的推荐商品列表返回给用户。
多维度综合电商推荐方法研究
这是一篇关于情感分析,评论挖掘,商品推荐,电商平台排序,层次标签的论文, 主要内容为随着电子商务的兴起,各式各样的电商网购平台也不断涌现,使得越来越多的消费者的购物方式由线下转为线上。线上购物方式因其购物流程的便捷性、电商平台与商品的丰富性而受到消费者的青睐,但面对各色各样的电商平台和平台中的海量商品,消费者很难做出抉择。为解决上述问题,本文首先对电商评论文本进行层次情感分析,在此基础上,结合对电商平台的不同维度的指标的分析结果,实现了多维度综合的电商推荐系统,为消费者提供了电商平台及平台中对应商品的推荐方案,以下是本文的研究内容:(1)针对电商评论内容中商品属性存在的多极性情感难以判别等问题,本文通过构建层次标签模型,对评论进行标签分解与情感分析。首先利用剪枝方法对评论文本进行方面词提取,完成二级标签的构建,并对二级标签进行聚类,而后对各级标签的权重计算进行了说明,最后利用构建的层次标签模型对电商评论包含的各个商品属性标签进行提取与情感分析。在公用数据集上的实验结果表明本文构建的层次标签模型可以有效提高评论的情感分类效果。(2)通过对电商平台各维度的指标数据进行聚类分析,对各类电商平台的特点进行阐述说明,同时对电商平台不同维度的指标数据加权计算,得到电商平台的排序结果,并结合本文所构建出的层次标签模型,对各个电商平台所包含的商品属性情感进行分析,计算出相应的情感推荐指数,得到平台中对应的商品排序推荐。实验表明本文所采用的结合电商平台指标和评论包含的标签情感进行平台与商品的推荐方法有良好的效果,同时也能为消费者提供多维度的平台与商品的排序方案。(3)设计并实现了基于评论标签情感和电商平台指标数据的多维度电商推荐系统,应用的结果表明,本文推荐方法的应用不仅能给消费者提供流畅的交互体验,也能为消费者提供一个灵活的电商平台和对应的商品的排序方案。
基于Spark的商品个性化推荐系统的研究与实现
这是一篇关于协同过滤,推荐系统,商品推荐,Spark,混合推荐,XGBoost的论文, 主要内容为本文通过研究传统推荐算法存在的不足,针对商品个性化推荐的特殊场景,提出离线推荐与实时推荐相结合的混合推荐算法,从而有效地解决推荐系统中存在的数据稀疏性、实时性和冷启动等问题。本文主要的研究内容如下:(1)离线推荐中,首先针对基于物品的协同过滤算法(Item CF)在大规模数据中难以计算物品相似度的问题,设计了基于用户贡献度的相似度计算方法,该方法基于置信度并引入TF-IDF思想,计算用户贡献度,然后借鉴Apriori算法思想实现改进的计算方法,但Apriori算法在大规模数据集上难以实现,通过进一步研究并行化机制,设计并在Spark上实现并行化算法,提高了计算效率。通过分析发现,用户的兴趣焦点随时间而变化,因此,提出了基于时间的用户兴趣度权重,完成Item CF的改进。接着利用改进后的Item CF选取候选集,然后通过数据分析、数据预处理和特征选择等过程,建立特征工程。最后根据XGBoost模型和候选集的特征得到推荐结果,实验结果表明,推荐的准确性明显提高。(2)实时推荐中,以改进后的Item CF为实时推荐算法核心,采用蓄水池加权采样法来增量更新物品相似度矩阵,根据采样结果,为用户采取不同的更新策略,达到实时推荐个性化的结果。针对冷启动问题,设计了基于牛顿冷却算法的排行榜,作为新用户的推荐补充。设计了实时推荐系统的架构,并基于此架构实现了排行榜和实时推荐算法。最后通过对比实验分析,最终实验结果表明,该实时推荐算法提高了推荐的准确性,并且满足系统的实时性要求。(3)基于本文提出的混合推荐算法,设计并实现了一个基于Spark的商品个性化推荐系统,完成了商品个性化推荐的基本功能。
基于带负反馈的深度强化学习推荐方法研究
这是一篇关于商品推荐,深度强化学习,负反馈,离线学习的论文, 主要内容为当前,随着用户推荐相关领域的飞速发展,如基于协同过滤、机器学习、深度学习等各类技术算法都被应用于推荐方法当中。但传统的推荐方法均具有静态的推荐算法特点,即无法对用户动态行为表现做出反应,只能做到局部最优而无法实现全局最优。而传统基于强化学习算法的推荐方法,例如基于价值的强化学习推荐算法,在面临着大规模状态以及行为维度的推荐任务时,会出现内存和时间开销过大的问题。而基于策略的强化学习推荐方法也会面临着回合更新的回合数过多,导致学习速率过慢的问题。为解决上述问题,于是提出一种基于带负反馈的深度强化学习商品推荐方法(Deep Reinforcement Learning With Negative Feedback,WNDR),使用基于门循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的特征提取模型提取用户特征,对于常规方法很少予以关注的负反馈行为进行利用,从而完善用户特征的建模,使模型更加精准,同时使用改进的深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)模型完成推荐系统的训练工作,更好的处理用户特征的动态变化,解决传统方法中存在的神经网络收敛慢的问题,提高推荐方法的训练效率。在真实带有负反馈行为的电子商务数据集上实现带负反馈基于深度强化学习的商品推荐方法,并建立强化学习离线训练环境完成相关实验,与其他几类基于传统算法的推荐方法结果进行对比。实验结果表明,在相同的实验环境下,本设计提出的推荐方法能够在某些场景中,推荐效果可以强于传统的推荐方法,并能一定程度上提高推荐方法的训练速度,提高推荐方法的运算效率。
基于用户画像的商品推荐系统设计与实现
这是一篇关于商品推荐,用户画像,标签权重,相关系数矩阵的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的蓬勃发展,电商网站的结构更加复杂,规模更加庞大,商品的种类也在不断增加,如何在大量商品中为用户推荐合适的商品变成了服务提供商们亟待解决的问题。基于用户画像的商品推荐系统在收集用户的静态数据(用户的注册信息等)和动态数据(用户的浏览记录、购物清单等)后,对于静态数据使用统计的方法来确定信息画像,对于动态数据使用Text Rank算法来生成行为标签,使用TF-IDF算法计算行为标签权重从而生成行为画像,通过信息画像和行为画像确定用户画像。而使用TF-IDF算法计算行为标签权重时仅仅考虑了用户与标签之间的关系,并未考虑标签之间的相关性对标签权重的影响,同时也未考虑电商场景的特殊性。所以本文提出了电商场景下的用户标签权重计算方法,其在TF-IDF算法的基础上通过相关系数矩阵来削减相关性对权重计算的影响,并且考虑到电商场景下用户行为类型对权重影响不同以及兴趣会随着时间衰减等情况,进一步对用户标签权重进行场景化处理,得到更加真实可靠的用户画像。最后通过用户画像定量计算用户对商品的兴趣程度,排序后得到推荐列表,并围绕用户画像和商品推荐设计并实现了系统。目前,优化后的标签权重计算方法在优化前的基础上NDCG值整体提升5个百分点,可以达到0.87。未来可以增加对评论信息的情感分析来使得建立的用户画像更加真实,更加具有代表性,从而得到用户更加满意的推荐列表。建立一个真实且有代表性的用户标签模型,能够发掘冷门的内容服务,挖掘“长尾”效益,提高用户的忠诚度。
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