基于混合模型的服装风格推荐系统
这是一篇关于深度学习,服装分类,服装推荐,混合模型,推荐系统的论文, 主要内容为电子商务平台迅速发展壮大,网购变成了人们日常生活中必不可少的部分。伴随着服装种类和数量的增多,人们需要花费更多的时间寻找心仪的服装商品,由此一个好的服装推荐系统变得越来越重要。传统的推荐算法,普遍存在冷启动、数据稀疏、稳定性差等问题,并且主要依赖于用户-商品评价矩阵,无法处理图像数据。本文在现有推荐系统的基础上,针对以上问题进行了以下研究:(1)构建了风格偏好数据集。基于淘宝、京东等电商平台图片和POG数据集,进行分类与挑选,采用了三种服装风格定义标准。首先,根据时代特色和民族传统,得到嘻哈风格和民族风格;其次,根据面料、颜色、图案纹路等特点,得到经典风格和香奈儿风格;最后,根据服装的功能性特点,得到运动风格和职场风格。搭建了一个包含六种具有明显代表性风格,共7200张图片的服装风格数据集。(2)服装风格识别算法。本文结合卷积神经网络与Transformer构建混合模型以应对服装风格识别任务。具体的,使用改良后的Res Net-50卷积神经网络提取图像特征,通过利用卷积神经网络的归纳偏置来提高模型的学习与泛化能力,接着引入注意力机制学习全局特征之间的相关度,并使用迁移学习提升模型在小型数据集上的表现。实验结果表明,我们的混合结构相较传统Res Net-50,服装风格识别的Top-1准确率提升了3.2%。(3)服装风格推荐算法与系统实现。本文提出基于k-means的推荐算法,对用户上传的图片进行特征提取得到服装风格特征向量,然后对同一风格类别的特征向量进行聚类,最后计算用户输入图片与相同簇内图像之间的余弦相似度,就可以得到与用户输入图像风格最相似的服装图像。文章设计并实现了服装风格推荐系统,本系统面向所有登入平台的用户,系统由两个模块构成:服装风格识别模块和服装风格推荐模块,提供上传图像、服装风格识别、服装风格推荐功能。用户只需要上传一张服装的图像就可以获得服装的风格类别,并且系统会自动推荐给用户相同风格的其它服装图像。综上所述,本文针对服装风格推荐问题,构建了风格偏好数据集,设计并实现了服装风格推荐系统,系统使用服装风格识别算法提取服装图像特征,再利用服装风格推荐算法给出推荐结果,可以满足用户识别服装风格和服装推荐的需求,经实验表明,系统具备识别准确率高,推荐速度快的优点。
基于DCN-CatBoost的音乐混合推荐算法研究与应用
这是一篇关于音乐推荐系统,DCN,CatBoost,混合模型,特征融合的论文, 主要内容为随着计算机技术和网络技术的发展,网络世界愈发精彩和便捷,带来了大量的网络用户,网络数据也在呈指数的增加,推荐算法的重要性越来越明显。在推荐系统中,为了提高用户满意度,获得更好的模型准确率,提出了一种双重过滤的推荐算法模型,并将训练好的模型加以运用,构建出个性化音乐推荐系统。旨在为用户提供更精准的音乐单曲以及歌手推荐,提高用户的软件依赖性。很多音乐平台都拥有千万级的音乐数据量,如何根据已有的信息完成对用户的精准推荐,从而提高用户的满意度是每个音乐平台所研究的重点。由于音乐数据的特殊性,难以获取用户-项目评分矩阵,所以考虑以用户复听行为作为评价标准,同时在模型构建之前处理并挖掘用户及物品特征并运用到最终的训练数据中。在此基础上提出了以集成学习Cat Boost算法和DCN深度交叉网络为基础的双重过滤混合模型。在DCN算法中加入线性特征,一定程度上提高了算法的召回率,并以训练好的DCN模型作为初筛选器。将初筛选器的筛选结果作为Cat Boost模型的输入数据,同时将两个模型的预测结果进行加权处理得到最终的预测结果,将结果进行降序排序并展示给用户。对于与系统没有交互信息的新用户,利用训练好的Cat Boost模型随机选取部分物品进行结果预测以缓解用户冷启动问题。同时,利用Cat Boost回归模型对用户歌手数据进行训练,完成对用户的歌手推荐。模型实验使用KKBOX音乐数据作为数据集,通过AUC值,分类准确率,查准率,召回率进行预测效果评估。实验结果表明,相对传统的协同过滤算法,集成学习算法及单一的推荐算法,提出的双重过滤模型在准确度和召回率上有明显的提高,并且在一定程度上解决了推荐系统用户冷启动的问题。在应用上,设计并实现了KKBOX音乐推荐系统,通过对音乐推荐系统的需求分析和各个功能模块设计,经过开发、测试等环节,完成了整个音乐推荐系统。用户可以借助该系统进行个性化音乐推荐选择。
基于混合模型的互联网广告点击率预估研究
这是一篇关于广告点击率,混合模型,FM模型,GBDT模型,神经网络,特征重组的论文, 主要内容为随着互联网发展进程的不断推进、互联网用户规模的不断扩大和科学技术的不断提升,互联网广告由于其传播范围广且不受时空的限制等自身具备的诸多优势在广告行业不断鼎新,互联网广告也被看作目前最稳定的商业模式,各大搜索引擎平台、社会化网络平台、短视频平台等企业的大部分收入来源都是广告,而广告也已经成为部分网络公司的核心变现模式。在互联网广告的投放系统中,广告按点击来收取费用是当前比较常用的费用结算方式,即广告主需要为每个用户的单次点击支付给平台一定的广告费用。而点击付费在广告推荐系统中的核心体现则为点击率的预估,因此在互联网广告推荐系统中广告的点击率预估是一项核心技术。近年来受新冠疫情的冲击,一方面国内大环境不好使得广告主们逐渐减少广告的资金投入,另一方面疫情也使得中国的网民规模即用户流量达到新高度。在这种局面下,如何优化互联网广告预估模型、提高互联网广告点击率的准确性,从而帮助广告主在有限的广告预算下实现精准人群触达、提高投放广告的转化率就显得尤为重要。另外广告点击率预估的原理是根据用户的基本信息和其历史行为数据、广告的基本信息等特征再结合各种算法模型去预测用户点击广告的概率,但是由于广告数据自身存在的高维、稀疏、数据量大、实时性强、特征复杂度高等特点,广告点击率预估模型的准确率和效率至今仍存在瓶颈。基于以上背景与问题,本文通过研究点击率预估模型的发展史,分析比较目前国内外主流模型的优缺点,借鉴前人模型融合的思想,提出一种将GBDT模型、FM模型和神经网络模型等主流模型融合的混合模型,使得模型能够在重组有效特征的前提下同时学习低阶特征和高阶特征,从而一定程度上提升模型的性能,增强模型的可解释能力、提高模型的准确率,也希望通过提高广告点击率预估模型的准确率来优化互联网广告推荐系统的排序机制,实现互联网广告的精准投放,保证互联网广告平台用户体验的同时兼顾广告主的投入产出比和平台的收入,形成一个健康的广告生态。本文的核心工作内容包括以下四个方面:1、了解广告点击率预估模型的发展史,分析比较目前国内外主流模型的优缺点。通过对广告点击率预估模型发展史的研究,发现目前的主流模型GBDT+LR可以充分学习特征的低阶关系,但是没有考虑特征间的相互关系。FM模型考虑了特征的二阶线性组合,模型性能要优于线性模型,神经网络模型能拟合高阶非线性关系,非线性拟合能力足够强。学习GBDT模型、FM模型和神经网络模型相关理论基础和技术,设计本文提出的混合模型的模型结构。2、对本文使用的数据集展开探索性分析和预处理工作。在数据探索性分析中,分别研究了因变量是否点击的类别分布,自变量广告点击率和展示量分布,用户特征、日期、广告位与点击率的关系。在数据预处理过程中,分别对本文的数据集开展数据缺失处理、数据异常处理、采样处理和训练集测试集的划分工作。其中缺失值采用随机森林模型来进行填补,对广告展示量和点击率异常的数据直接予以剔除,采样处理中采用SMOTE算法来平衡样本。此外还对数据集中的特征进行了连续型变量标准化处理和离散型变量编码处理。3、对本文所提出的混合模型进行参数调优。对混合模型中GBDT层的学习率(learning＿rate)、最大迭代次数(n＿estimators)、树最大深度为(max＿depth)、叶子节点数(num＿leaves)、叶节点上的最小数据量(min＿child＿sample)、特征子采样比例(feature＿fraction)和正则化参数(lambda＿l1、lambda＿l2)采用网格搜索法进行参数调优,对神经网络隐藏层中的隐藏层大小和数量的组合、Dropout(随机失活)的比例、Epoch的数量和嵌入层中的嵌入向量维度取值采用单一变量法进行参数调优,经过参数调优后选择最佳参数拟合模型。4、对模型进行训练与评估工作。将本文提出的混合模型与广告点击率预估中的经典模型LR、GBDT、FM和Deep FM进行横向对比,验证本文提出的新模型的优势。在模型效果验证阶段,采用Log Loss(损失函数)和AUC值两个评价指标进行模型效果评估,实验数据表明,混合模型在本文选取的两个评价指标上的表现要优于目前常用的模型。除了模型间的横向比较外,也验证了使用GBDT特征重组对模型性能的影响,实验结果表明加入GBDT特征重组层后模型性能会有一定程度的提升。
基于混合模型的服装风格推荐系统
这是一篇关于深度学习,服装分类,服装推荐,混合模型,推荐系统的论文, 主要内容为电子商务平台迅速发展壮大,网购变成了人们日常生活中必不可少的部分。伴随着服装种类和数量的增多,人们需要花费更多的时间寻找心仪的服装商品,由此一个好的服装推荐系统变得越来越重要。传统的推荐算法,普遍存在冷启动、数据稀疏、稳定性差等问题,并且主要依赖于用户-商品评价矩阵,无法处理图像数据。本文在现有推荐系统的基础上,针对以上问题进行了以下研究:(1)构建了风格偏好数据集。基于淘宝、京东等电商平台图片和POG数据集,进行分类与挑选,采用了三种服装风格定义标准。首先,根据时代特色和民族传统,得到嘻哈风格和民族风格;其次,根据面料、颜色、图案纹路等特点,得到经典风格和香奈儿风格;最后,根据服装的功能性特点,得到运动风格和职场风格。搭建了一个包含六种具有明显代表性风格,共7200张图片的服装风格数据集。(2)服装风格识别算法。本文结合卷积神经网络与Transformer构建混合模型以应对服装风格识别任务。具体的,使用改良后的Res Net-50卷积神经网络提取图像特征,通过利用卷积神经网络的归纳偏置来提高模型的学习与泛化能力,接着引入注意力机制学习全局特征之间的相关度,并使用迁移学习提升模型在小型数据集上的表现。实验结果表明,我们的混合结构相较传统Res Net-50,服装风格识别的Top-1准确率提升了3.2%。(3)服装风格推荐算法与系统实现。本文提出基于k-means的推荐算法,对用户上传的图片进行特征提取得到服装风格特征向量,然后对同一风格类别的特征向量进行聚类,最后计算用户输入图片与相同簇内图像之间的余弦相似度,就可以得到与用户输入图像风格最相似的服装图像。文章设计并实现了服装风格推荐系统,本系统面向所有登入平台的用户,系统由两个模块构成:服装风格识别模块和服装风格推荐模块,提供上传图像、服装风格识别、服装风格推荐功能。用户只需要上传一张服装的图像就可以获得服装的风格类别,并且系统会自动推荐给用户相同风格的其它服装图像。综上所述,本文针对服装风格推荐问题,构建了风格偏好数据集,设计并实现了服装风格推荐系统,系统使用服装风格识别算法提取服装图像特征,再利用服装风格推荐算法给出推荐结果,可以满足用户识别服装风格和服装推荐的需求,经实验表明,系统具备识别准确率高,推荐速度快的优点。
面向移动终端的新闻推荐系统的研究与实现
这是一篇关于推荐算法,协同过滤,相似度,混合模型,Android的论文, 主要内容为随着互联网技术的高速发展,我们迎来了大数据时代,人们的生活和工作中出现了越来越多的数字化信息。面对信息过载的问题,如何快速有效的让用户获取到其所需要的信息逐渐成为学者们研究的重点。推荐系统通过多种推荐算法为不同的用户推荐个性化的信息,在一定程度上解决了用户难以及时有效获取所需信息的问题。近年来随着移动终端设备的大范围普及,移动互联网也同样面临着信息过载的问题。与传统互联网相比,移动互联网设备屏幕更小,因此其展示空间需要更加高效合理的利用。推荐算法的提出距今已经有二十余年的时间,算法的研究工作逐渐深入。推荐算法主要分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法以及混合模型推荐算法三大类。协同过滤推荐算法由于是与待推荐物品内容无关的推荐算法,因此受到了更多研究者的青睐。近年来随着推荐系统的应用范围更加广泛,混合模型推荐算法越来越多的被应用到各类系统中。研究者根据不同的系统环境设计不同的混合推荐模型,以得到更好的推荐效果。本文针对移动终端的特点,提出了一个加入时间因素和地理位置信息的协同过滤混合模型推荐算法,设计并实现了一个面向移动终端的新闻推荐系统。本文首先介绍了当前推荐算法的现状及其发展过程,研究分析了当前各类推荐算法的原理；然后针对协同过滤推荐算法,研究了用户相似度算法的原理并在数据集上进行了相关离线实验；同时着重研究了三个协同过滤推荐算法的原理和推荐效果分析；针对移动终端推荐系统,加入了时间因素和地理位置信息对基本推荐算法进行改进；最后,设计并实现了面向移动终端的新闻推荐系统。该系统能够为不同的用户推荐其感兴趣的新闻信息,提高了用户的阅读效率和用户体验。
保护用户隐私数据的电子商务推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,混合模型,卷积神经网络,XGBoost的论文, 主要内容为随着21世纪移动互联网的高速发展,各个移动端平台都充实着大量质量层次不齐的信息,这种爆炸式的信息增长必然会导致信息不对称和信息质量低问题的产生,而推荐系统技术就是在这个背景下应运而生的。推荐系统是一种信息分发技术,连接了信息的生产者、信息分发平台和信息消费者三方,能够帮助信息消费者在不明确需求的情况下从海量的信息中筛选出对其有价值的信息。推荐系统不仅能够在用户视角上解决信息爆炸带来的一系列问题,还能够在商业领域中发挥重要作用,其中最典型的就是电商平台对推荐系统的应用。虽然推荐系统可以帮助用户筛选有价值的信息,也可以为企业带来明确的增量收益,但是仍然存在一些问题,例如用户隐私安全问题。目前也有针对保护用户隐私安全方面做推荐算法的研究,但经过加密后的数据会使得模型效果不是很理想,所以本文希望能够在保障用户数据的私密性的基础之上研究推荐的准确性问题。本文选取了阿里巴巴电商平台的用户行为数据进行分析,将推荐的准确性问题转化为预测是否购买商品的二分类问题,由于该数据完全不包含用户的隐私信息并对数据信息进行了脱敏处理,但是数据特征少的问题也会导致推荐准确率下降。所以针对此类研究问题本文对国内外的推荐技术展开研究,挑选二分类预测的模型,并针对数据特征少的特点进行改进。本文提出了CNN-XGBoost混合模型,能够有效挖掘少量数据特征中的复杂信息,提高二分类问题预测的准确率。具体来说,本文主要的研究工作和关键性成果如下:(1)总结归纳了推荐系统发展以来的关键性技术,主要分为了传统统计推荐模型和机器学习推荐模型两大类。并且对相关算法的理论知识进行总结和归纳,分析比对各类算法的优缺点,最终挑选出能够自行处理缺失值且能够防止过拟合的XGBoost模型作为分类器,以及能够从原始特征数据中挖掘出复杂信息的CNN模型,融合构造出CNNXGBoost混合模型。(2)在实证分析的数据部分,首先对原始数据进行了初步的探索性分析,了解到庞大的数据中蕴含的用户、商品以及他们之间潜在的关联关系,例如用户的购买行为往往集中在热门商品上,这对电商业务的理解有极大帮助,为手动构建特征提供了正确的思路。接下来在原始数据的处理部分,利用填补法进行缺失值处理、处理异常值以及解决了数据不平衡问题,并将数据集按照日期进行分割。最后根据电商业务知识根据原始数据的六个变量手动构建了包含用户特征、商品特征、商品类型特征、用户-商品交互特征、用户-商品类型交互特征五大类型共39个特征的特征工程。(3)在实证分析的实验部分,进行了模型训练和对比分析。分别对XGBoost、CNN和CNN-XGBoost进行了模型训练,选取的评估指标为AUC值,参考指标为Logloss值和准确率ACC值,经过参数调优后得到模型的最佳效果,其中CNN-XGBoost的AUC值为0.8355,比单个模型XGBoost的AUC值0.8317高出0.46%,比单个模型CNN的AUC值0.8317高出12.63%,实验验证了本文所提出CNN-XGBoost混合模型的效果最佳。(4)本文一共包含两个创新点。第一,研究角度新,虽然前人也有通过对数据进行加密或者差分隐私保护法研究保护用户数据相关的推荐,但只是加密用户隐私数据往往不能从源头杜绝数据的不正当收集,本文采取将少数特征的用户行为数据通过电商业务知识融合进行特征工程搭建,来提高购买概率的预测准确度。第二,本文为推荐系统的购买概率预测提供了新思路,使用了CNN和XGBoost融合的混合模型进行购买概率预测,利用了CNN能够提取原始特征数据中复杂的高阶特征信息的特点,解决了特征工程的数量和质量的问题。
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