基于改进粒子群优化算法的农产品交易推荐系统的研究
这是一篇关于微服务,粒子群算法,商家推荐,农产品的论文, 主要内容为在大数据驱动下人工智能发展的今天,大数据的冗余增加了我们获取关键信息的成本,推荐系统已经成为用户获取关键信息的有效途径之一。生鲜农产品平台解决了城镇居民日常生活对生鲜蔬果的需求问题,然而随着生鲜农产品平台的不断发展,用户从众多平台中找到目标商家难度增大。因此本文基于社区用户环境搭建了一个农产品电商推荐系统,通过挖掘社区用户行为关系来提高农产品商家的推荐准确度。本论文通过对粒子群算法的研究改进,采用微服务技术框架结合推荐算法完成了系统的设计与实现。主要研究重点有以下几个方面:(1)从农副产品电商功能和用户生活场景着手,剖析了多家农副产品电商平台交易模式,比较了传统协同过滤推荐算法存在的问题如冷启动、数据稀疏等,构建了基于社区用户位置和用户购买偏好的农产品交易推荐模型。该模型通过用户距离相似度,用户购买偏好相似度,商家星评相似度形成组合推荐得到最近邻集合,PSO算法将得到的最近邻集合作为初始化粒子群。在PSO算法中,粒子间通过不断共享自己当前位置的个体极值,快速地搜索到全局极值。将全局极值转化为遗传算法的初始种群,发挥遗传算法的全局收敛能力,并且利用遗传算法的交叉和变异能力,弥补了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,充分地展现了基于优化粒子群算法推荐模型的优势。通过将MAE和Precision中的两个测试指标与传统推荐模型的指标对比,验证了改进后推荐模型的准确度,达到了本论文的预期目标。(2)在农产品电商推荐系统技术实现层面采用B/S三层体系架构与SpringBoot+Dubbo微服务开发框架作为推荐系统的整体架构,前端技术JavaScript+jQuery技术,MySQL数据库,Nginx+Tomcat服务器完成了农产品电商推荐系统的设计,同时实现了农产品商家的推荐功能。本论文提出了一种基于优化粒子群算法的农产品推荐模型,实现了农副产品商家对用户的个性化推荐。为了验证推荐模型的准确度,搭建了一个农产品电商推荐系统,设计了满足市场需求的电商推荐架构,完整地实现了前端服务功能与后台管理功能。
基于改进粒子群优化算法的农产品交易推荐系统的研究
这是一篇关于微服务,粒子群算法,商家推荐,农产品的论文, 主要内容为在大数据驱动下人工智能发展的今天,大数据的冗余增加了我们获取关键信息的成本,推荐系统已经成为用户获取关键信息的有效途径之一。生鲜农产品平台解决了城镇居民日常生活对生鲜蔬果的需求问题,然而随着生鲜农产品平台的不断发展,用户从众多平台中找到目标商家难度增大。因此本文基于社区用户环境搭建了一个农产品电商推荐系统,通过挖掘社区用户行为关系来提高农产品商家的推荐准确度。本论文通过对粒子群算法的研究改进,采用微服务技术框架结合推荐算法完成了系统的设计与实现。主要研究重点有以下几个方面:(1)从农副产品电商功能和用户生活场景着手,剖析了多家农副产品电商平台交易模式,比较了传统协同过滤推荐算法存在的问题如冷启动、数据稀疏等,构建了基于社区用户位置和用户购买偏好的农产品交易推荐模型。该模型通过用户距离相似度,用户购买偏好相似度,商家星评相似度形成组合推荐得到最近邻集合,PSO算法将得到的最近邻集合作为初始化粒子群。在PSO算法中,粒子间通过不断共享自己当前位置的个体极值,快速地搜索到全局极值。将全局极值转化为遗传算法的初始种群,发挥遗传算法的全局收敛能力,并且利用遗传算法的交叉和变异能力,弥补了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,充分地展现了基于优化粒子群算法推荐模型的优势。通过将MAE和Precision中的两个测试指标与传统推荐模型的指标对比,验证了改进后推荐模型的准确度,达到了本论文的预期目标。(2)在农产品电商推荐系统技术实现层面采用B/S三层体系架构与SpringBoot+Dubbo微服务开发框架作为推荐系统的整体架构,前端技术JavaScript+jQuery技术,MySQL数据库,Nginx+Tomcat服务器完成了农产品电商推荐系统的设计,同时实现了农产品商家的推荐功能。本论文提出了一种基于优化粒子群算法的农产品推荐模型,实现了农副产品商家对用户的个性化推荐。为了验证推荐模型的准确度,搭建了一个农产品电商推荐系统,设计了满足市场需求的电商推荐架构,完整地实现了前端服务功能与后台管理功能。
基于大数据的个性化智能商家推荐系统的研究与实现
这是一篇关于商家推荐,大数据分析,混合聚类,用户属性特征,个性化的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断发展与广泛应用,人们生活和工作节奏加快的同时压力越来越大,为减轻生活压力,O2O(Online To Offline)商业模式横空出世。所谓O2O是指将线下交易与互联网相结合,从而大大便利了人们的生活,但与此同时,这种商业模式下生成的信息正在呈指数型“爆炸式”增长,信息过载问题由此产生。解决信息过载问题、减少用户搜索信息时间变得十分迫切。为此,推荐系统横空出世,它通过运用现代化技术与算法,能够准确且有效预测用户喜好。目前,推荐系统发展较为成熟,已经被广泛使用在音乐、购物、电影等平台,但其仍然存在推荐效率低、新用户冷启动等问题,为解决这些问题,本文提出了一种基于大数据的个性化智能商家推荐系统。本文的研究工作主要包括:(1)融入用户属性特征的相似度计算。传统相似度计算方法通常只考虑用户在系统中的评分数据,而忽略用户属性的相似性,当新用户第一次进入系统时,缺乏评分数据,系统无法对其进行推荐,存在新用户冷启动问题。在用户属性中最能影响用户兴趣的属性是年龄和性别。因此,本次研究将用户年龄和性别等属性特征融入传统相似度计算,在新用户第一次进入系统时也能对其进行有效推荐,解决冷启动问题。(2)搭建混合聚类模型。传统协同过滤推荐算法在数据量大的情况下,算法运行时间长,推荐效率低。因此,本文在计算相似度时,采用混合聚类模型(Kmeans+Canopy聚类模型),将相似度大的用户聚类到一起,形成多个聚类簇,在推荐时只需要在同一簇中寻找用户的最近邻居,以此缩短搜索时间进而缩短运行时间,提高推荐效率。(3)推荐结果可视化。搭建大数据集群,在集群上进行数据存储及运算。同时,为了让研究结果更有意义,采用SSM(Spring+Spring MVC+My Batis)框架搭建系统测试平台,将结果进行可视化。
基于大数据的个性化智能商家推荐系统的研究与实现
这是一篇关于商家推荐,大数据分析,混合聚类,用户属性特征,个性化的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断发展与广泛应用,人们生活和工作节奏加快的同时压力越来越大,为减轻生活压力,O2O(Online To Offline)商业模式横空出世。所谓O2O是指将线下交易与互联网相结合,从而大大便利了人们的生活,但与此同时,这种商业模式下生成的信息正在呈指数型“爆炸式”增长,信息过载问题由此产生。解决信息过载问题、减少用户搜索信息时间变得十分迫切。为此,推荐系统横空出世,它通过运用现代化技术与算法,能够准确且有效预测用户喜好。目前,推荐系统发展较为成熟,已经被广泛使用在音乐、购物、电影等平台,但其仍然存在推荐效率低、新用户冷启动等问题,为解决这些问题,本文提出了一种基于大数据的个性化智能商家推荐系统。本文的研究工作主要包括:(1)融入用户属性特征的相似度计算。传统相似度计算方法通常只考虑用户在系统中的评分数据,而忽略用户属性的相似性,当新用户第一次进入系统时,缺乏评分数据,系统无法对其进行推荐,存在新用户冷启动问题。在用户属性中最能影响用户兴趣的属性是年龄和性别。因此,本次研究将用户年龄和性别等属性特征融入传统相似度计算,在新用户第一次进入系统时也能对其进行有效推荐,解决冷启动问题。(2)搭建混合聚类模型。传统协同过滤推荐算法在数据量大的情况下,算法运行时间长,推荐效率低。因此,本文在计算相似度时,采用混合聚类模型(Kmeans+Canopy聚类模型),将相似度大的用户聚类到一起,形成多个聚类簇,在推荐时只需要在同一簇中寻找用户的最近邻居,以此缩短搜索时间进而缩短运行时间,提高推荐效率。(3)推荐结果可视化。搭建大数据集群,在集群上进行数据存储及运算。同时,为了让研究结果更有意义,采用SSM(Spring+Spring MVC+My Batis)框架搭建系统测试平台,将结果进行可视化。
基于大数据的个性化智能商家推荐系统的研究与实现
这是一篇关于商家推荐,大数据分析,混合聚类,用户属性特征,个性化的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断发展与广泛应用,人们生活和工作节奏加快的同时压力越来越大,为减轻生活压力,O2O(Online To Offline)商业模式横空出世。所谓O2O是指将线下交易与互联网相结合,从而大大便利了人们的生活,但与此同时,这种商业模式下生成的信息正在呈指数型“爆炸式”增长,信息过载问题由此产生。解决信息过载问题、减少用户搜索信息时间变得十分迫切。为此,推荐系统横空出世,它通过运用现代化技术与算法,能够准确且有效预测用户喜好。目前,推荐系统发展较为成熟,已经被广泛使用在音乐、购物、电影等平台,但其仍然存在推荐效率低、新用户冷启动等问题,为解决这些问题,本文提出了一种基于大数据的个性化智能商家推荐系统。本文的研究工作主要包括:(1)融入用户属性特征的相似度计算。传统相似度计算方法通常只考虑用户在系统中的评分数据,而忽略用户属性的相似性,当新用户第一次进入系统时,缺乏评分数据,系统无法对其进行推荐,存在新用户冷启动问题。在用户属性中最能影响用户兴趣的属性是年龄和性别。因此,本次研究将用户年龄和性别等属性特征融入传统相似度计算,在新用户第一次进入系统时也能对其进行有效推荐,解决冷启动问题。(2)搭建混合聚类模型。传统协同过滤推荐算法在数据量大的情况下,算法运行时间长,推荐效率低。因此,本文在计算相似度时,采用混合聚类模型(Kmeans+Canopy聚类模型),将相似度大的用户聚类到一起,形成多个聚类簇,在推荐时只需要在同一簇中寻找用户的最近邻居,以此缩短搜索时间进而缩短运行时间,提高推荐效率。(3)推荐结果可视化。搭建大数据集群,在集群上进行数据存储及运算。同时,为了让研究结果更有意义,采用SSM(Spring+Spring MVC+My Batis)框架搭建系统测试平台,将结果进行可视化。
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