移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
基于深度强化学习的动态推荐系统
这是一篇关于深度强化学习,动态推荐系统,马尔科夫决策过程,图神经网络,推荐智能体的论文, 主要内容为推荐系统是工业界和学术界处理信息过载的主要手段,其通过分析用户和所推荐项目间的关系,或利用已有用户历史行为记录,帮助用户从海量数据中寻找可能感兴趣的信息。近几十年,推荐系统技术得到了长足发展,基于协同过滤、机器学习、深度学习的模型均已在现实生活中得到了广泛应用,但这些模型表达能力有限,且每次推荐都是按照固定策略,无法适应时刻变化动态的用户兴趣。其次,这些静态模型将每次推荐视为独立过程,没有考虑用户行为的连续性,无法对信息进行充分利用。推荐过程本质上是推荐系统与用户交互的过程,其具有鲜明的交互性。深度强化学习技术因其良好的表达能力与决策能力,被广泛应用于机器人控制、自然语言处理等领域上。近几年,研究人员将深度强化学习与推荐系统相结合,构建了可以在与用户连续交互过程中不断优化推荐策略的动态推荐模型。这些模型虽然克服了静态推荐算法无法处理的用户动态兴趣变化的缺陷,但仍面临训练不稳定、样本利用率低等问题。本文针对基于深度强化学习的动态推荐系统展开研究,主要工作如下:1.提出一种基于SoftActor-Critic架构的稳定动态推荐方法。该方法首先基于用户长期与短期兴趣建模推荐系统的马尔科夫决策过程,使强化学习算法能够根据用户高分反馈行为积累用户长期稳定的兴趣偏好,在此基础上,结合循环神经网络设计了两个编码器来分别获取用户短期与长期兴趣的特征表达。最后,基于强化学习中的Actor-Critic架构设计整个框架,并引入鲁棒性强的深度强化学习算法SoftActor-Critic来训练模型。与已有算法相比,该方法在离线与在线的推荐场景下稳定性更好、推荐准确性更高。2.提出了一种基于Dyna框架与图卷积网络的动态推荐算法。深度强化学习算法应用在推荐系统上往往面临样本利用率低、用户反馈数据稀疏的问题。知识图谱作为辅助信息能提供丰富语义信息,可有效缓解用户反馈数据稀疏问题,该方法利用知识图谱来建模动态推荐系统的马尔可夫决策过程,并结合图神经网络构建强化学习智能体,以此来挖掘知识图谱中项目间的相关性,缓解样本利用率低的问题。另外,为了减少与真实用户的交互,该方法还引入强化学习中的Dyna框架来进一步提高样本利用率。通过仿真在线实验,证明了该方法样本利用率更高,在面临用户反馈数据稀疏能获得更好的推荐性能。3.提出了一种多智能体强化学习的动态推荐算法。该方法将推荐过程分为基于用户与基于用户群体的两个马尔科夫决策过程,并利用深度强化学习中的深度Q学习算法分别对其建模。模型拥有两个深度Q网络结构的智能体,关联全局的深度Q网络掌握着实时热点的变化,掌控当前流行趋势;相关用户个人的局部深度Q网络记录了用户个人兴趣的变化,获取当前用户个性化偏好。在用户冷启动的实验环境下的实验结果验证了所提出方法的能够有效提高推荐精度。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
基于深度强化学习的动态推荐系统
这是一篇关于深度强化学习,动态推荐系统,马尔科夫决策过程,图神经网络,推荐智能体的论文, 主要内容为推荐系统是工业界和学术界处理信息过载的主要手段,其通过分析用户和所推荐项目间的关系,或利用已有用户历史行为记录,帮助用户从海量数据中寻找可能感兴趣的信息。近几十年,推荐系统技术得到了长足发展,基于协同过滤、机器学习、深度学习的模型均已在现实生活中得到了广泛应用,但这些模型表达能力有限,且每次推荐都是按照固定策略,无法适应时刻变化动态的用户兴趣。其次,这些静态模型将每次推荐视为独立过程,没有考虑用户行为的连续性,无法对信息进行充分利用。推荐过程本质上是推荐系统与用户交互的过程,其具有鲜明的交互性。深度强化学习技术因其良好的表达能力与决策能力,被广泛应用于机器人控制、自然语言处理等领域上。近几年,研究人员将深度强化学习与推荐系统相结合,构建了可以在与用户连续交互过程中不断优化推荐策略的动态推荐模型。这些模型虽然克服了静态推荐算法无法处理的用户动态兴趣变化的缺陷,但仍面临训练不稳定、样本利用率低等问题。本文针对基于深度强化学习的动态推荐系统展开研究,主要工作如下:1.提出一种基于SoftActor-Critic架构的稳定动态推荐方法。该方法首先基于用户长期与短期兴趣建模推荐系统的马尔科夫决策过程,使强化学习算法能够根据用户高分反馈行为积累用户长期稳定的兴趣偏好,在此基础上,结合循环神经网络设计了两个编码器来分别获取用户短期与长期兴趣的特征表达。最后,基于强化学习中的Actor-Critic架构设计整个框架,并引入鲁棒性强的深度强化学习算法SoftActor-Critic来训练模型。与已有算法相比,该方法在离线与在线的推荐场景下稳定性更好、推荐准确性更高。2.提出了一种基于Dyna框架与图卷积网络的动态推荐算法。深度强化学习算法应用在推荐系统上往往面临样本利用率低、用户反馈数据稀疏的问题。知识图谱作为辅助信息能提供丰富语义信息,可有效缓解用户反馈数据稀疏问题,该方法利用知识图谱来建模动态推荐系统的马尔可夫决策过程,并结合图神经网络构建强化学习智能体,以此来挖掘知识图谱中项目间的相关性,缓解样本利用率低的问题。另外,为了减少与真实用户的交互,该方法还引入强化学习中的Dyna框架来进一步提高样本利用率。通过仿真在线实验,证明了该方法样本利用率更高,在面临用户反馈数据稀疏能获得更好的推荐性能。3.提出了一种多智能体强化学习的动态推荐算法。该方法将推荐过程分为基于用户与基于用户群体的两个马尔科夫决策过程,并利用深度强化学习中的深度Q学习算法分别对其建模。模型拥有两个深度Q网络结构的智能体,关联全局的深度Q网络掌握着实时热点的变化,掌控当前流行趋势;相关用户个人的局部深度Q网络记录了用户个人兴趣的变化,获取当前用户个性化偏好。在用户冷启动的实验环境下的实验结果验证了所提出方法的能够有效提高推荐精度。
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