基于用户视角的农资电商推荐系统研究
这是一篇关于农资电商,用户,相似性,用户画像,用户意图的论文, 主要内容为随着中央一号文件提出“‘互联网+’农业”的行动计划,我国农资电商行业悄然兴起,打破了传统农资市场“面对面”的营销模式,实现了农资产品的跨空间实时交易。我国农资产品品种多、规格不一,农资市场分散性、季节性、地域性强,同时受自然条件影响,农作物生产成块状交替分布,不同地区、不同季节用户种植的农作物种类差异大,用户个性化需求特征明显,但是当前农资电商系统在扩大农资产品经营范围的同时逐渐使用户陷入信息冗余的环境中,系统个性化服务性能低、推荐逻辑简单、缺乏针对性,用户难以及时、准确的获取到真正适用的农资产品,因此设计实现高效、精准的农资电商推荐系统十分必要。本文从用户视角出发,以用户的诉求和体验为导向,分别针对注册用户、非注册用户设计了两种农资推荐模式,其中非注册用户包含首次访问系统的新用户,实现基于用户视角的农资电商推荐系统。本文研究内容主要包括:对于注册用户,通过对用户和农资产品关联内在特征的分析,得出用户和产品特征是决定用户需求的重要因素。针对传统基于用户的协同过滤推荐算法中相似性计算方法的局限性,提出“用户画像”和“用户对同一类别产品的评分量”两个概念,并计算用户画像相似性和用户类别评分差异度两个用户相似性度量因子,综合用户评分矩阵提出一种多维相似性计算方法,该方法缓解了传统算法中数据来源单一和稀疏性等问题,设计实现针对农资电商系统的基于注册用户画像的农资推荐算法,该方法应用到实际电商平台中,取得了良好的应用效果。对于非注册用户,分析挖掘用户历史痕迹,提取用户意图标签,利用用户意图特征和农资产品特征分别构建用户意图模型和产品特征模型,基于定向广告投放的思想,推测用户潜在需求,为用户匹配与意图模型相似的农资产品,推测用户潜在需求,最后以广告投放的形式将农资产品推送给用户。对于新用户,采取基于热销单、好评单、特价单等替补策略,实现新用户的不定向推荐。综上所述,本文从用户视角出发,将用户和农资产品的特征与推荐技术相结合,设计实现实时高效的农资电商推荐系统,对满足用户需求、刺激用户消费、促进农资产品流通具有一举多得的效果。
基于用户视角的农资电商推荐系统研究
这是一篇关于农资电商,用户,相似性,用户画像,用户意图的论文, 主要内容为随着中央一号文件提出“‘互联网+’农业”的行动计划,我国农资电商行业悄然兴起,打破了传统农资市场“面对面”的营销模式,实现了农资产品的跨空间实时交易。我国农资产品品种多、规格不一,农资市场分散性、季节性、地域性强,同时受自然条件影响,农作物生产成块状交替分布,不同地区、不同季节用户种植的农作物种类差异大,用户个性化需求特征明显,但是当前农资电商系统在扩大农资产品经营范围的同时逐渐使用户陷入信息冗余的环境中,系统个性化服务性能低、推荐逻辑简单、缺乏针对性,用户难以及时、准确的获取到真正适用的农资产品,因此设计实现高效、精准的农资电商推荐系统十分必要。本文从用户视角出发,以用户的诉求和体验为导向,分别针对注册用户、非注册用户设计了两种农资推荐模式,其中非注册用户包含首次访问系统的新用户,实现基于用户视角的农资电商推荐系统。本文研究内容主要包括:对于注册用户,通过对用户和农资产品关联内在特征的分析,得出用户和产品特征是决定用户需求的重要因素。针对传统基于用户的协同过滤推荐算法中相似性计算方法的局限性,提出“用户画像”和“用户对同一类别产品的评分量”两个概念,并计算用户画像相似性和用户类别评分差异度两个用户相似性度量因子,综合用户评分矩阵提出一种多维相似性计算方法,该方法缓解了传统算法中数据来源单一和稀疏性等问题,设计实现针对农资电商系统的基于注册用户画像的农资推荐算法,该方法应用到实际电商平台中,取得了良好的应用效果。对于非注册用户,分析挖掘用户历史痕迹,提取用户意图标签,利用用户意图特征和农资产品特征分别构建用户意图模型和产品特征模型,基于定向广告投放的思想,推测用户潜在需求,为用户匹配与意图模型相似的农资产品,推测用户潜在需求,最后以广告投放的形式将农资产品推送给用户。对于新用户,采取基于热销单、好评单、特价单等替补策略,实现新用户的不定向推荐。综上所述,本文从用户视角出发,将用户和农资产品的特征与推荐技术相结合,设计实现实时高效的农资电商推荐系统,对满足用户需求、刺激用户消费、促进农资产品流通具有一举多得的效果。
基于协同过滤推荐系统的数据稀疏性问题研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,稀疏性,相似性的论文, 主要内容为随着信息技术的迅猛发展和信息资源的不断膨胀,电子商务也随之蓬勃发展,推荐系统被越来越广泛地应用于电子商务的网站中。推荐系统是电子商务个性化服务的重要组成部分,它打破了传统的商业运作模式,扮演着传统商业中销售人员的角色。对于增加商品的销售量,提高顾客的忠诚度等都有较大的贡献。目前协同过滤技术是推荐系统中最为成功的技术之一,并且获得了比较广泛的应用。但是随着用户人数的不断增加和商品本身的因素限制,现有大多数协同过滤算法普遍存在着几点弊端,主要有数据稀疏性问题、系统可扩展性问题、冷启动问题以及同义词问题等。几乎所有的推荐系统中,每个用户涉及的信息量相当有限,而在这些系统中一般用户购买商品的总量却仅占网站所有商品数量的1%甚至更少,因此造成了用户对商品评分的数据非常稀疏。因此,为了提高推荐质量,许多研究人员都试图从不同的角度对用户和商品信息进行分析、处理。 本文首先对推荐系统的基本知识进行详细介绍,接着通过阐述协同过滤推荐系统中的问题引出数据稀疏性问题,总结目前解决数据稀疏性问题的几种方案。然后通过对基于项目和基于用户的协同过滤算法的比较与分析,分别从两个不同的方面针对数据稀疏性问题提出改进算法:其一是对提高算法精度的算法引入项目的属性,加入了基于项目类别的用户偏爱度,针对用户更喜爱的项目类别计算与目标项目的相似性,使得计算项目相似性方面减少计算数据,提高计算速度,计算的准确性更高;其二是对降低数据集稀疏性方法采用Slope One方法预测填充未评分的项目,降低数据集的稀疏性,计算目标项目与其他所有项目的相似性,然后对目标项目进行推荐。对改进算法进行了相似的理论分析,阐述其可行性,给出了改进算法在标准数据集上的实验结果,并对改进算法与原算法进行了相关性能的比较分析。实验表明,改进的算法能够有效缓解数据稀疏性问题,提高推荐系统的推荐质量。
基于混合过滤的推荐系统开发研究
这是一篇关于混合过滤,相似性,J2EE的论文, 主要内容为随着全球信息化进程的推进以及互联网的普及，Internet逐渐成为人们获取新信息的主要途径，互联网上的资源逐渐呈现爆炸式增长趋势，用户提取有价值的信息比较困难，一些不被关注的用户信息很容易成为孤岛信息， 目前，在电子商务中使用的推荐系统大多数存在推荐效果差、效率偏低、智能度不高的情况，已经不能满足现代个性化的需要，而个性化推荐系统能够有效地解决这些问题。本文详细介绍了个性化推荐的相关理论，阐述了基于内容的推荐方法、协同过滤推荐方法、数据挖掘方法和混合推荐方法。文章通过结合基于内容的推荐方法和协同过滤推荐方法的优缺点，采用了两种推荐技术混合的推荐方法。在混合过滤推荐技术的研究中，总结了稀疏性、冷启动等问题的解决办法，改进现有经典混合过滤改进算法的不足，提出了改进的算法和模型。 本文设计实现一个基于混合过滤方法的电子商务推荐系统，该系统采用B/S三层体系结构模式和J2EE架构技术进行整体架构。文章详细介绍了J2EE框架、J2EE组件以及MVC设计模式的技术特点，分析了J2EE中三种开源的框架整合技术SSH和集成SSH框架的系统实现过程；对J2EE常用概念进行了介绍，并给出了搭建J2EE开发环境的方法步骤。 本文涉及的系统是基于多模型的推荐系统引擎模型，它能够提供个性化推荐、新项目推荐、热门推荐等多方面的推荐，文章详细介绍了推荐系统的设计过程，给出了核心算法设计，并得出了结论。
药材种植推荐系统的研究与实现
这是一篇关于中药材,推荐算法,相似性,Flask框架的论文, 主要内容为随着经济的发展与生活水平的提高,国民越来越重视自身健康,中药材产业也越来越受到国民关注。在互联网技术的推动下,中药材产业步入信息化建设阶段,许多企业开始构建中药材平台。但是目前很少有中药材平台中引入推荐技术,针对这一现象,本文将推荐技术与药材网站进行结合,旨在为药材信息化建设作出贡献。本文设计并实现一个药材种植推荐系统,完成了药材信息科普、药材信息搜索、药材可视化分布、药材资讯推荐、药材种植推荐等功能。本系统是由药材信息分类模块、药材分布模块、基于种植比率的地区推荐模块、基于经济收益的推荐模块、药材资讯推荐模块、登录注册模块组成。本文的主要研究工作如下:设计了三类种植推荐方案,分别是基于种植比率的地区推荐、基于经济收益的推荐、基于协同过滤的资讯推荐;实现了获取药材数据的爬虫程序;完成了对数据的预处理工作,包括数据去重、格式标准化等;设计了基于种植比率的地区推荐实验和指数平滑实验,计算并验证推荐的准确度;完成了对药材种植推荐系统的需求分析、架构设计、功能模块设计以及系统流程设计;分别对系统进行了性能测试、接口测试、界面测试以及功能测试。药材种植推荐系统基于Flask框架和可视化组件进行构建,利用懒加载、异步数据等方式对系统功能进行优化,采用npm的方式对系统的依赖模块进行统一管理,使用Echarts和D3工具完成系统的可视化工作,结合关系型数据库Mysql、数据缓存技术、json文件对系统数据进行管理。
基于子空间划分的协同过滤推荐算法研究
这是一篇关于协同过滤,子空间划分,邻居用户树,相似性,时间间隔的论文, 主要内容为数据信息的急剧增多导致从大量的信息中获取需求信息变得愈加困难。推荐系统可以通过对用户历史数据的挖掘,进而为用户推荐可能偏好的信息。协同过滤算法是推荐系统中最常用的推荐算法之一,但随着数据量和数据类型的增多,传统的协同过滤算法在面对稀疏且高维的数据时,出现了推荐准确率低、质量差等问题。针对上述问题,本文提出一种基于子空间划分的协同过滤推荐算法。首先,该算法将用户评分矩阵转化为感兴趣、不感兴趣以及未做评价三种类型的项目二进制矩阵,并通过二进制矩阵获得相应的项目列表,最终通过项目列表获得三种类别下的项目的子空间,通过项目子空间构建目标用户的邻居用户树,以此来寻找目标用户最近邻居集。其次,结合邻居用户树的特征,提出了一种改进的用户间相似性度量方式,该度量方式首先将邻居用户分成直接邻居用户和间接邻居用户两类,距离树根越近的邻居用户,与目标用户的相似程度越高,相似程度随着树层数的增多依次减弱,因此,对不同的邻居用户类型设置不同的相似性度量方式,并且在此基础上充分考虑受欢迎项目和时间间隔对用户间相似性度量的影响,将受欢迎项目和时间间隔惩罚因子引入到用户间相似性计算方式中,以此来完成目标用户与邻居集的相似性度量。最后,利用所提出的改进算法为用户完成推荐。实验结果表明,该算法不仅能够有效降低协同过滤推荐模型对稀疏、高维数据的敏感度,提升推荐质量,而且在与其它同类推荐算法相比,该算法也表现出一定的优越性。该论文有图17幅,表11个,参考文献76篇。
基于用户-问题匹配的社会化问答平台用户知识贡献意愿预测研究
这是一篇关于社会化问答平台,知识贡献意愿,相似性,机器学习,行为预测的论文, 主要内容为Web2.0时代,用户生成内容极大地丰富了互联网的信息资源,促进用户的知识共享,满足了用户个性化的信息搜寻需求。社会化问答平台为用户提供了一个有价值的信息共享和搜索平台,社交机制的融入促进了社区成员间的互动交流。由于社会化问答平台的知识具有公共品属性,会导致用户知识贡献意愿较低,问题回答率低的问题。促进用户讨论、为问题提供高质量的回答是社会化问答平台的核心价值之一,因此量化用户的知识贡献意愿,充分发挥社区成员的群集智能,对用户获取有价值的知识与社区平台的长远发展具有重要意义。用户知识贡献行为与专家发现是社会化问答平台两大研究热点。目前用户知识贡献行为研究多从宏观角度出发利用实证分析方法探究影响用户知识贡献意愿的因素,专家发现多集中于社区整体或特定领域的专家用户,找到适合回答的用户,缺乏对专家意愿的考虑。本文基于用户与问题的匹配关系,量化用户对于指定问题的知识贡献意愿,以期提高社区成员知识贡献积极性,优化社会化问答平台问题回答用户推荐机制,从系统角度深入理解用户知识贡献意愿影响因素。邀请机制是一种独特的问题回答机制,本文使用国内代表性的社会化问答平台知乎的百万量级真实数据,基于社会认知理论与推荐系统中常用的相似性原理,将用户特征、环境特征、相似性特征三个维度的特征相结合,综合用户信息、问题信息与用户历史行为,利用统计分析、社会网络分析、文本分析的方法构建目标特征27个,最后利用机器学习算法LightGBM、XGBoost、BP神经网络构建分类器,预测用户针对指定问题的知识贡献意愿。结果证明,本文构建的特征与分类器能较好的预测用户的知识贡献意愿,多模型融合能进一步提升预测效果。利用计量模型分析本文构建特征与知识贡献意愿间的关系,结果发现用户的知识贡献意愿受到用户特征、问题特征、问题用户交互特征及用户内在兴趣的共同影响,用户兴趣与知识贡献意愿正相关,部分特征与知识贡献意愿间呈U型关系。本研究在理论与实践上均有一定的参考意义。本文从问题用户匹配角度出发,量化用户对特定问题的知识贡献意愿,进一步分析构建特征与用户知识贡献意愿之间的关系,丰富了知识贡献意愿相关研究。同时利用文本分析与社会网络分析方法评估用户的兴趣,为用户兴趣量化与挖掘提供了思路。从实践上,本文对社会化问答社区提高问题的解答率、降低用户打扰、关键用户运营提出了参考建议。
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