基于用户动态兴趣模型推荐系统的研究与实现
这是一篇关于用户兴趣模型,协同过滤推荐,回购周期,时间衰减的论文, 主要内容为互联网、Web服务以及基于Web的信息系统的飞速发展使得网络资源激增,信息推荐成为信息过载背景下为互联网用户筛选信息不可或缺的有力工具。同时网络用户量规模也迅速增大,其中使用电子商务的网络用户比重不断提高,推荐系统发展逐步完善,在电子商务领域为用户提供精准营销、网站服务等方面大放异彩。电商推荐系统的目标是提高商品点击率和订单转化率,众多学者对推荐算法方向展开了深入研究,存在的问题包含:(1)算法捕捉用户需求的能力不足,没有考虑用户需求的动态性和迁移性。(2)用户购买行为具有周期性,系统缺少对该性质的分析,各电商平台存在推荐用户刚刚购买或者购买不久的重复商品的现象,造成用户体验不佳,引起用户反感。为解决上述问题,本文基于明来西游记电商平台研究并实现了追踪用户兴趣漂移的推荐系统,研究内容主要包括以下几点:首先、在深入理解电商事务日志、用户信息的数据特征和表现形式的基础上,将用户行为时间加入推荐算法,强调用户群体兴趣随时间推进的变化。第二、针对用户兴趣漂移的现象,结合上述研究结果,将用户兴趣模型分为短期和长期两个类,引入记忆曲线来构建用户兴趣权重衰减函数,模拟用户兴趣偏好的运动,提高算法对用户需求追踪的机动性。第三、针对电商平台的应用场景,以商品类目抽象代表用户购买兴趣点,构建用户-类别矩阵,改善协同推荐中矩阵稀疏造成相似度偏差的现象。第四,深入研究协同过滤的推荐算法,分析电商用户购买行为周期性特征,结合用户回购率和商品回购周期的概念,设计了一种引入商品回购周期的推荐修正模型,利用模型得到的修正因子为目标用户修正推荐候选集。第五,构建并实现基于用户动态兴趣模型推荐系统的明来西游记电商平台,给出平台总体架构设计,并基于SSM架构模式实现各模块核心功能。最后进行测试,结果表明用户兴趣模型能够准确表达用户兴趣点分布,基于用户兴趣模型的推荐算法提高了推荐召回率,通过对比动态模型与静态模型的推荐效果,结果显示动态模型具有更高的准确率,验证了基于记忆曲线模型更新的有效性。
基于时间衰减与降维优化的协同过滤算法研究与应用
这是一篇关于协同过滤,时间衰减,干扰理论,主成分分析,隐含狄利克雷分布的论文, 主要内容为协同过滤算法是目前推荐算法研究中应用较为广泛的算法之一。但随着数据量的不断增加,协同过滤算法也面临诸多考验。本文针对时间因素对项目评分的影响,以及项目-评分矩阵的稀疏性问题。研究提出了融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法以及基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法,最后设计开发了基于上述改进算法的电影推荐系统。主要研究内容和成果如下:1.提出了一种融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法。该算法将时间衰减函数与干扰理论相结合,在计算项目相似度时对项目评分进行时间加权,解决了时间对项目评分的影响,使得未评分项目的预测评分更加准确。实例分析与实验结果共同表明融合时间衰减函数和干扰因子的协同过滤算法具有可行性,并且减少了对项目预测评分时的误差以及提高了推荐的准确度。2.提出了一种基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法。首先,利用主成分分析将项目-评分矩阵进行降维,解决了评分矩阵的稀疏性问题。其次,采用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵进行主题生成,并与降维后的评分矩阵共同计算项目的相似度。实验结果表明基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法有效可行,且相比于其他协同过滤算法,其推荐结果的准确性有所提升。3.采用Spring Boot+My Batis+Vue框架设计开发了一个电影推荐系统。系统实现了算法选择、参数设置、推荐电影、电影评论/评分、信息管理等功能,将本文研究的算法用于实际的电影推荐。本文研究贡献:将时间衰减函数和干扰理论融合,提出一种新的算法来准确预测项目评分,提高推荐准确性;通过采用主成分分析方法对评分稀疏矩阵进行降维,然后利用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵生成不同主题来提高项目相似度的计算;并设计实现了基于上述改进算法的电影推荐系统。
基于时间衰减与降维优化的协同过滤算法研究与应用
这是一篇关于协同过滤,时间衰减,干扰理论,主成分分析,隐含狄利克雷分布的论文, 主要内容为协同过滤算法是目前推荐算法研究中应用较为广泛的算法之一。但随着数据量的不断增加,协同过滤算法也面临诸多考验。本文针对时间因素对项目评分的影响,以及项目-评分矩阵的稀疏性问题。研究提出了融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法以及基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法,最后设计开发了基于上述改进算法的电影推荐系统。主要研究内容和成果如下:1.提出了一种融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法。该算法将时间衰减函数与干扰理论相结合,在计算项目相似度时对项目评分进行时间加权,解决了时间对项目评分的影响,使得未评分项目的预测评分更加准确。实例分析与实验结果共同表明融合时间衰减函数和干扰因子的协同过滤算法具有可行性,并且减少了对项目预测评分时的误差以及提高了推荐的准确度。2.提出了一种基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法。首先,利用主成分分析将项目-评分矩阵进行降维,解决了评分矩阵的稀疏性问题。其次,采用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵进行主题生成,并与降维后的评分矩阵共同计算项目的相似度。实验结果表明基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法有效可行,且相比于其他协同过滤算法,其推荐结果的准确性有所提升。3.采用Spring Boot+My Batis+Vue框架设计开发了一个电影推荐系统。系统实现了算法选择、参数设置、推荐电影、电影评论/评分、信息管理等功能,将本文研究的算法用于实际的电影推荐。本文研究贡献:将时间衰减函数和干扰理论融合,提出一种新的算法来准确预测项目评分,提高推荐准确性;通过采用主成分分析方法对评分稀疏矩阵进行降维,然后利用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵生成不同主题来提高项目相似度的计算;并设计实现了基于上述改进算法的电影推荐系统。
基于时间衰减与降维优化的协同过滤算法研究与应用
这是一篇关于协同过滤,时间衰减,干扰理论,主成分分析,隐含狄利克雷分布的论文, 主要内容为协同过滤算法是目前推荐算法研究中应用较为广泛的算法之一。但随着数据量的不断增加,协同过滤算法也面临诸多考验。本文针对时间因素对项目评分的影响,以及项目-评分矩阵的稀疏性问题。研究提出了融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法以及基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法,最后设计开发了基于上述改进算法的电影推荐系统。主要研究内容和成果如下:1.提出了一种融合时间衰减函数和干扰理论的协同过滤算法。该算法将时间衰减函数与干扰理论相结合,在计算项目相似度时对项目评分进行时间加权,解决了时间对项目评分的影响,使得未评分项目的预测评分更加准确。实例分析与实验结果共同表明融合时间衰减函数和干扰因子的协同过滤算法具有可行性,并且减少了对项目预测评分时的误差以及提高了推荐的准确度。2.提出了一种基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法。首先,利用主成分分析将项目-评分矩阵进行降维,解决了评分矩阵的稀疏性问题。其次,采用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵进行主题生成,并与降维后的评分矩阵共同计算项目的相似度。实验结果表明基于主成分分析和隐含狄利克雷分布的协同过滤算法有效可行,且相比于其他协同过滤算法,其推荐结果的准确性有所提升。3.采用Spring Boot+My Batis+Vue框架设计开发了一个电影推荐系统。系统实现了算法选择、参数设置、推荐电影、电影评论/评分、信息管理等功能,将本文研究的算法用于实际的电影推荐。本文研究贡献:将时间衰减函数和干扰理论融合,提出一种新的算法来准确预测项目评分,提高推荐准确性;通过采用主成分分析方法对评分稀疏矩阵进行降维,然后利用隐含狄利克雷分布对项目-标签矩阵生成不同主题来提高项目相似度的计算;并设计实现了基于上述改进算法的电影推荐系统。
基于用户动态兴趣模型推荐系统的研究与实现
这是一篇关于用户兴趣模型,协同过滤推荐,回购周期,时间衰减的论文, 主要内容为互联网、Web服务以及基于Web的信息系统的飞速发展使得网络资源激增,信息推荐成为信息过载背景下为互联网用户筛选信息不可或缺的有力工具。同时网络用户量规模也迅速增大,其中使用电子商务的网络用户比重不断提高,推荐系统发展逐步完善,在电子商务领域为用户提供精准营销、网站服务等方面大放异彩。电商推荐系统的目标是提高商品点击率和订单转化率,众多学者对推荐算法方向展开了深入研究,存在的问题包含:(1)算法捕捉用户需求的能力不足,没有考虑用户需求的动态性和迁移性。(2)用户购买行为具有周期性,系统缺少对该性质的分析,各电商平台存在推荐用户刚刚购买或者购买不久的重复商品的现象,造成用户体验不佳,引起用户反感。为解决上述问题,本文基于明来西游记电商平台研究并实现了追踪用户兴趣漂移的推荐系统,研究内容主要包括以下几点:首先、在深入理解电商事务日志、用户信息的数据特征和表现形式的基础上,将用户行为时间加入推荐算法,强调用户群体兴趣随时间推进的变化。第二、针对用户兴趣漂移的现象,结合上述研究结果,将用户兴趣模型分为短期和长期两个类,引入记忆曲线来构建用户兴趣权重衰减函数,模拟用户兴趣偏好的运动,提高算法对用户需求追踪的机动性。第三、针对电商平台的应用场景,以商品类目抽象代表用户购买兴趣点,构建用户-类别矩阵,改善协同推荐中矩阵稀疏造成相似度偏差的现象。第四,深入研究协同过滤的推荐算法,分析电商用户购买行为周期性特征,结合用户回购率和商品回购周期的概念,设计了一种引入商品回购周期的推荐修正模型,利用模型得到的修正因子为目标用户修正推荐候选集。第五,构建并实现基于用户动态兴趣模型推荐系统的明来西游记电商平台,给出平台总体架构设计,并基于SSM架构模式实现各模块核心功能。最后进行测试,结果表明用户兴趣模型能够准确表达用户兴趣点分布,基于用户兴趣模型的推荐算法提高了推荐召回率,通过对比动态模型与静态模型的推荐效果,结果显示动态模型具有更高的准确率,验证了基于记忆曲线模型更新的有效性。
基于图嵌入和多样性排序的推荐研究
这是一篇关于个性化推荐,图嵌入,随机游走,时间衰减,重排策略的论文, 主要内容为大数据时代在带给我们方便的同时,也不可避免的造成了信息过载的困境,如何让用户在大规模数据中快速找到感兴趣的内容是推荐系统要解决的问题。近几年,基于图嵌入技术的推荐系统成为了研究热点,针对同构图、异构图、知识图谱的嵌入技术逐步被应用到推荐场景中。本文在召回模块中应用图嵌入技术,并针对图嵌入过程中未能考虑用户行为权重的问题,提出相应改进方案。在排序阶段中针对动态兴趣转变和多样性推荐两个技术点提出相应的排序策略,以下是本文研究内容:(1)本文将二部图嵌入模型引入到推荐的召回模块中,并针对图嵌入模型中忽略二阶顶点间的联系以及顶点在网络中的重要性问题,对嵌入模型进行了改进,利用改进后的嵌入模型学习用户和物品的节点嵌入表示,并根据两类节点的嵌入向量内积进行召回操作。针对推荐中二部图数据的特点对Bi NE模型提出改进,充分利用图中边权重信息,改进模型中对隐式关系的相应处理,使得模型更加关注图中重要的节点信息。实验在公开数据集Movie Lens和Film Trust上验证模型效果,在不同数据规模和不同应用场景上验证提出的召回算法优于基于图嵌入召回的Node2vec等方法,同时也验证本文提出的加权游走改进方法优于Bi NE原模型的召回效果。(2)本文在排序阶段考虑用户兴趣的动态转移以及推荐多样性问题,提出针对动态兴趣转移的排序算法,以及提高推荐多样性的重排策略。本文根据艾宾浩斯遗忘曲线拟合出时间衰减函数,并提出融入时间衰减因子的排序算法,修正用户的兴趣变化。利用物品流行度和受关注度进行推荐物品重排序,通过聚类方法将物品分类,并设计重排算法,对不同类型的用户按照流行度进行重排,将一些流行度低的物品推荐给用户。实验在公开数据集Movie Lens和goodbooks上分别验证了排序算法和重排策略的效果,实验证明本文提出的融合时间衰减因子的排序方法可以提升推荐模型的准确率,提出的多样性重排算法可以与多种推荐模型相结合,可以大幅提高推荐多样性。
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