知识图谱和PTransD模型在农产品推荐系统中的研究与应用
这是一篇关于知识图谱,农产品推荐,知识表示学习,PTransD模型,协同过滤的论文, 主要内容为农产品电商作为乡村发展的关键路径之一,对于解决三农问题有着重要的影响。如何向用户推荐符合其兴趣偏好的农产品,成为农产品电商亟待解决的问题。传统的推荐方法虽然有效,但是存在着数据稀疏性与冷启动的问题,且忽略了农产品本身的语义信息,从而导致推荐结果解释性不足。知识图谱作为一种描述实体间链接关系的语义网络,将其应用于推荐系统中能够有效缓解传统推荐系统的缺陷。本文提出了一种融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF(Path-based Trans D With Collaborative Filtering),并获得了更优的农产品推荐效果。本文所做工作如下。(1)农产品知识图谱构建。对获取的农产品相关数据进行预处理,提出了一种以依存句法分析为核心的三元组抽取算法。基于该算法对农产品文本进行语句成分的分析和三元组的抽取,最终利用图数据库Neo4j对三元组集合进行保存,实现农产品知识图谱的搭建。(2)融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF。针对传统的协同过滤推荐算法只考虑用户历史行为数据,忽略了农产品本身的语义信息的问题,提出了融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF,该算法将知识图谱的农产品语义相似度和协同过滤算法的农产品评分相似度进行结合,最终得到融合的农产品相似度,实现了对传统的协同过滤推荐算法农产品语义信息的补充。并通过实验验证了PTransD-CF算法的有效性。(3)研发面向农产品推荐需要的电子商务平台。基于本文所提出的融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF,使用软件工程的方法对食用农产品电子商务平台进行设计与实现。经测试表明该系统在功能与性能方面表现优异。
农产品推荐系统的设计与实现
这是一篇关于协同过滤,推荐算法,个性化推荐系统,农产品推荐的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,线上购物慢慢取代传统购物,针对不同用户和不同产品的电子商务平台越来越多。用户可以方便快捷的在各种电商平台上搜寻到所需要的产品信息和所需要的服务。然而随着用户和产品的增加,这些电商平台面临着信息过载的问题。怎样在海量数据中快速找到所需信息以及如何在海量信息中快速找到用户感兴趣的信息,是摆在各大平台面前最大的一个问题。在这样的情况下,个性化推荐系统诞生。个性化推荐系统是一种根据用户在注册时填写的的信息、对商品的偏好、购买记录以及收藏记录,有针对性的提供他们可能会需要的产品信息的一种技术。推荐系统的使用不仅给用户提供了更多感兴趣的项目,也为互联网商家带来了大量利益。通过对我国的电商服务平台和电商交易平台的分析发现,我国农产品网上交易市场形成了一定的规模,在农产品电子商务平台方面的建设取得了显著成就。虽然我国已经拥有了大量的售卖农产品的网站,但这些网站中可以做到为用户进行个性化推荐、服务于用户的却并不多,换句话说针对农产品的推荐系统有待完善。通过农产品推荐系统,商家可以在激烈的农产品市场的竞争中获胜,创造出极大的商业价值。另一方面,农产品推荐系统可以减少搜索商品需要的时间,为用户购买提供了便利。因此开发一个方便进行农产品交易的农产品推荐系统非常有必要。本文详细介绍了推荐系统的发展现状和发展背景,同时介绍了几十年中所广泛使用到的推荐系统的种类。探讨了Hadoop平台的基本架构以及推荐算法在Mahout框架中的实现。通过Hadoop平台对农产品数据集进行分布式管理,采用Mahout框架中的推荐算法对数据进行计算得到推荐结果。使用数据迁移工具Sqoop作为桥梁,把结果自动迁移到My SQL数据库中,在用户需要的时候及时反馈。本文的主要研究成果有以下三点:(1)对用户在注册时填写的个人信息的收集解决农产品推荐系统中存在的用户冷启动问题,通过新用户原始数据为其进行推荐。(2)对农产品购买者的实际需求进行分析,针对不同的需求场景和推荐算法的特性,选择相对应的推荐算法,在不同的场景为用户进行合理的推荐。(3)分析农产品推荐系统的整体架构,构建一个基于Hadoop平台,用Mahout协同过滤算法对农产品进行推荐的系统。以Hadoop作为软件开发的平台,通过Sqoop构建HDFS和My SQL数据库之间的桥梁,采用Mahout机器学习框架,生成推荐结果,将结果读入数据库供使用。
知识图谱和PTransD模型在农产品推荐系统中的研究与应用
这是一篇关于知识图谱,农产品推荐,知识表示学习,PTransD模型,协同过滤的论文, 主要内容为农产品电商作为乡村发展的关键路径之一,对于解决三农问题有着重要的影响。如何向用户推荐符合其兴趣偏好的农产品,成为农产品电商亟待解决的问题。传统的推荐方法虽然有效,但是存在着数据稀疏性与冷启动的问题,且忽略了农产品本身的语义信息,从而导致推荐结果解释性不足。知识图谱作为一种描述实体间链接关系的语义网络,将其应用于推荐系统中能够有效缓解传统推荐系统的缺陷。本文提出了一种融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF(Path-based Trans D With Collaborative Filtering),并获得了更优的农产品推荐效果。本文所做工作如下。(1)农产品知识图谱构建。对获取的农产品相关数据进行预处理,提出了一种以依存句法分析为核心的三元组抽取算法。基于该算法对农产品文本进行语句成分的分析和三元组的抽取,最终利用图数据库Neo4j对三元组集合进行保存,实现农产品知识图谱的搭建。(2)融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF。针对传统的协同过滤推荐算法只考虑用户历史行为数据,忽略了农产品本身的语义信息的问题,提出了融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF,该算法将知识图谱的农产品语义相似度和协同过滤算法的农产品评分相似度进行结合,最终得到融合的农产品相似度,实现了对传统的协同过滤推荐算法农产品语义信息的补充。并通过实验验证了PTransD-CF算法的有效性。(3)研发面向农产品推荐需要的电子商务平台。基于本文所提出的融合知识表示与协同过滤的推荐算法PTransD-CF,使用软件工程的方法对食用农产品电子商务平台进行设计与实现。经测试表明该系统在功能与性能方面表现优异。
基于Docker容器的农村电商微服务系统研究
这是一篇关于农村电商,微服务,Docker,Kubernetes,农产品推荐的论文, 主要内容为随着互联网和农村电商的迅速发展,越来越多的农民通过电商平台拓宽售卖农产品的渠道,在一定程度上能解决农产品丰收时滞销的问题。农村电商系统通常根据推荐算法推荐农产品给用户,从而提升销量,但是传统的推荐算法不能完全适用于农产品,导致推荐质量不高,不能很好的解决滞销问题。对于系统本身而言,将所有功能耦合在一个项目中的传统单体架构,还存在系统启动慢,可靠性差,可扩展性差的问题。针对上述问题,本文主要研究内容如下。(1)本文通过引入时间衰减函数和季节权重对传统的协同过滤算法进行改进,通过MAE作为测试指标与传统推荐模型对比,融合时间的协同过滤算法在一定程度上比传统的协同过滤算法的推荐质量更高,更适合农产品推荐。(2)本文运用了当前云计算中的热点技术,微服务和Docker容器技术,设计了分布式微服务农村电商系统架构与Kubernetes集群,在Docker容器的基础上,部署了分布式数据库与缓存,并通过Spring Cloud微服务框架技术实现了微服务治理中的网关路由,注册发现,容错降级,配置管理,链路跟踪。(3)本文根据需求分析设计并实现了农村电商系统,主要展示了后台管理、商品推荐与高并发的秒杀功能。其次利用Kubernetes与Docker技术对微服务进行封装与部署,借助Prometheus和ELK监控Kubernetes集群的硬件资源与日志信息,并图形化显示。最后,通过ab压力测试,系统达到了1000并发下,错误请求始终为0,99%HTTP请求响应时间在565ms内返回,最小延迟时间为2ms,最长延迟时间为4086ms。说明系统集群有良好的抗高并发能力和高可用性。
基于用户画像的农产品电商个性化推荐方法研究
这是一篇关于知识图谱,聚类,用户画像,协同过滤,农产品推荐的论文, 主要内容为随着中国各大农产品电商平台的发展,生成了大量的用户和农产品信息,出现了“信息超载”现象,造成用户浏览到感兴趣的农产品愈发困难,并且不能及时、有效地购买到满足自身需求的农产品。因此,对消费者与电商平台交互时产生的消费行为等信息进行进一步挖掘,通过构建群组动态用户画像预测用户的兴趣偏好,并通过个性化推荐系统解决“信息超载”问题。本文研究农产品用户画像主要包括基本信息子画像、行为子画像和农产品领域知识子画像三个部分,研究用户画像更新技术,并通过改进一种核模糊C均值聚类算法,构建基于农产品领域知识图谱的群组动态用户画像,进一步结合动态画像技术,研究农产品电商个性化推荐方法,最终将用户真正感兴趣地农产品,通过电商平台系统推送给消费者,主要研究了以下内容:(1)群组动态用户画像研究。本文从用户需求的角度出发,建立农产品领域知识图谱,通过分析消费者在电商平台产生的历史信息,并结合数据挖掘等手段产生用户标签,进一步,研究时间序列和用户画像结合技术,实现动态更新用户画像。并采用近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法改进一种基于核函数的模糊核C-均值算法(FKCM)对用户画像进行聚类。基于以上研究,构建基于农产品领域知识图谱的群组动态用户画像模型,为验证模型的有效性和可行性,对比了传统算法得到的群组用户画像,并设计用户画像用于推荐上的性能实验,实验表明,本文构建的群组用户画像在准确率以及召回率上都有所改善与提升。(2)农产品个性化推荐方法研究。基于本文数据在协同过滤推荐算法(CF)计算上的问题,针对用户打分习惯等原因,从而导致相似度计算误差较大等问题,本文在余弦相似度计算公式的基础上,减去用户的平均评分,并融入加权评分的方式用于协同过滤推荐计算,并结合用户画像技术,分析用户历史数据,从中提取出用户兴趣标签信息,从而,改进一种基于动态用户画像与协同过滤(DUCF)融合的推荐算法,实验与传统推荐算法(CF、UCF)对比,整体性能上有所提升。(3)基于动态用户画像与协同过滤(DUCF)推荐算法的农产品个性化推荐系统设计与实现。通过对系统的功能分析和数据库设计,基于Django框架设计并研发了基于DUCF的农产品个性化推荐功能模块,同时本文推荐系统实现了完整的浏览、收藏、购买、加购物车等功能,为用户提供了流畅的购物体验。
农产品推荐系统的设计与实现
这是一篇关于协同过滤,推荐算法,个性化推荐系统,农产品推荐的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,线上购物慢慢取代传统购物,针对不同用户和不同产品的电子商务平台越来越多。用户可以方便快捷的在各种电商平台上搜寻到所需要的产品信息和所需要的服务。然而随着用户和产品的增加,这些电商平台面临着信息过载的问题。怎样在海量数据中快速找到所需信息以及如何在海量信息中快速找到用户感兴趣的信息,是摆在各大平台面前最大的一个问题。在这样的情况下,个性化推荐系统诞生。个性化推荐系统是一种根据用户在注册时填写的的信息、对商品的偏好、购买记录以及收藏记录,有针对性的提供他们可能会需要的产品信息的一种技术。推荐系统的使用不仅给用户提供了更多感兴趣的项目,也为互联网商家带来了大量利益。通过对我国的电商服务平台和电商交易平台的分析发现,我国农产品网上交易市场形成了一定的规模,在农产品电子商务平台方面的建设取得了显著成就。虽然我国已经拥有了大量的售卖农产品的网站,但这些网站中可以做到为用户进行个性化推荐、服务于用户的却并不多,换句话说针对农产品的推荐系统有待完善。通过农产品推荐系统,商家可以在激烈的农产品市场的竞争中获胜,创造出极大的商业价值。另一方面,农产品推荐系统可以减少搜索商品需要的时间,为用户购买提供了便利。因此开发一个方便进行农产品交易的农产品推荐系统非常有必要。本文详细介绍了推荐系统的发展现状和发展背景,同时介绍了几十年中所广泛使用到的推荐系统的种类。探讨了Hadoop平台的基本架构以及推荐算法在Mahout框架中的实现。通过Hadoop平台对农产品数据集进行分布式管理,采用Mahout框架中的推荐算法对数据进行计算得到推荐结果。使用数据迁移工具Sqoop作为桥梁,把结果自动迁移到My SQL数据库中,在用户需要的时候及时反馈。本文的主要研究成果有以下三点:(1)对用户在注册时填写的个人信息的收集解决农产品推荐系统中存在的用户冷启动问题,通过新用户原始数据为其进行推荐。(2)对农产品购买者的实际需求进行分析,针对不同的需求场景和推荐算法的特性,选择相对应的推荐算法,在不同的场景为用户进行合理的推荐。(3)分析农产品推荐系统的整体架构,构建一个基于Hadoop平台,用Mahout协同过滤算法对农产品进行推荐的系统。以Hadoop作为软件开发的平台,通过Sqoop构建HDFS和My SQL数据库之间的桥梁,采用Mahout机器学习框架,生成推荐结果,将结果读入数据库供使用。
基于用户画像的农产品电商个性化推荐方法研究
这是一篇关于知识图谱,聚类,用户画像,协同过滤,农产品推荐的论文, 主要内容为随着中国各大农产品电商平台的发展,生成了大量的用户和农产品信息,出现了“信息超载”现象,造成用户浏览到感兴趣的农产品愈发困难,并且不能及时、有效地购买到满足自身需求的农产品。因此,对消费者与电商平台交互时产生的消费行为等信息进行进一步挖掘,通过构建群组动态用户画像预测用户的兴趣偏好,并通过个性化推荐系统解决“信息超载”问题。本文研究农产品用户画像主要包括基本信息子画像、行为子画像和农产品领域知识子画像三个部分,研究用户画像更新技术,并通过改进一种核模糊C均值聚类算法,构建基于农产品领域知识图谱的群组动态用户画像,进一步结合动态画像技术,研究农产品电商个性化推荐方法,最终将用户真正感兴趣地农产品,通过电商平台系统推送给消费者,主要研究了以下内容:(1)群组动态用户画像研究。本文从用户需求的角度出发,建立农产品领域知识图谱,通过分析消费者在电商平台产生的历史信息,并结合数据挖掘等手段产生用户标签,进一步,研究时间序列和用户画像结合技术,实现动态更新用户画像。并采用近邻传播(affinity propagation,简称AP)算法改进一种基于核函数的模糊核C-均值算法(FKCM)对用户画像进行聚类。基于以上研究,构建基于农产品领域知识图谱的群组动态用户画像模型,为验证模型的有效性和可行性,对比了传统算法得到的群组用户画像,并设计用户画像用于推荐上的性能实验,实验表明,本文构建的群组用户画像在准确率以及召回率上都有所改善与提升。(2)农产品个性化推荐方法研究。基于本文数据在协同过滤推荐算法(CF)计算上的问题,针对用户打分习惯等原因,从而导致相似度计算误差较大等问题,本文在余弦相似度计算公式的基础上,减去用户的平均评分,并融入加权评分的方式用于协同过滤推荐计算,并结合用户画像技术,分析用户历史数据,从中提取出用户兴趣标签信息,从而,改进一种基于动态用户画像与协同过滤(DUCF)融合的推荐算法,实验与传统推荐算法(CF、UCF)对比,整体性能上有所提升。(3)基于动态用户画像与协同过滤(DUCF)推荐算法的农产品个性化推荐系统设计与实现。通过对系统的功能分析和数据库设计,基于Django框架设计并研发了基于DUCF的农产品个性化推荐功能模块,同时本文推荐系统实现了完整的浏览、收藏、购买、加购物车等功能,为用户提供了流畅的购物体验。
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