基于时间效应的网上商场推荐系统研究与应用

发布时间：2017-08-25 03:35

  本文关键词：基于时间效应的网上商场推荐系统研究与应用

  更多相关文章： 时间效应 协同过滤 用户聚类 商品推荐

【摘要】：移动电子商务应用于商场购物之中可以给人们的购物带来便利,但商场信息过载问题却影响了人们快速且合适的选择商品,推荐系统的产生在一定程度上解决了此类问题。然而,用户随着时间发生的兴趣转移,对商品的动态推荐产生了需求。本文提出了基于时间效应的推荐系统,以根据时间变化动态生成推荐商品,支持精准营销。本文在对个性化推荐技术及数据挖掘等相关理论进行学习的基础上,分析了时间因素对用户兴趣所造成的影响,着重对基于时间效应的协同过滤推荐算法进行了研究。协同过滤推荐算法是指为用户推荐与其志趣相投的其他用户感兴趣的商品,本文基于时间效应的协同过滤推荐算法首先考虑了不同用户对商品的不同评价标准,以及不同类别的商品被用户评价也会有所差异的情况下,对商品评价进行归一化处理得到评价趋势,修正了用户对商品的评价矩阵,然后在艾宾浩斯遗忘曲线的启发下,认为人们对自己历史购物行为的遗忘也是符合非线性遗忘的规律,引入评价影响时间窗的概念,即认为用户对商品评价信息的影响力在此时间段内保持不变,然后通过添加时间窗这个参数对传统的时间权重函数进行了改进,得到了新的时间加权函数,使得用户对商品的评价更接近其对当前推荐的实际影响力,构建了时间加权的商品评价矩阵,解决了用户兴趣随时间迁移而发生改变的问题,接着改进了传统的相似用户聚类算法,通过在计算用户之间相似度的时候加入时间权重,将当前兴趣真正相似的用户聚类,使得聚类更加准确,并且在协同过滤之前构造目标用户的最近邻搜索候选集,使得本算法较为简单易计算,能够较快地响应用户,再通过基于用户的协同过滤算法,根据最近邻用户对商品的评价来计算目标用户对未评价商品的预测评价,而且在预测评价阶段也采用新的时间加权函数对商品评价进行时间加权,然后将预测评价较高的前N个商品推荐给用户。本文研发的推荐系统在某大型购物商场进行应用。以基于时间效应的协同过滤算法为核心构建了商场推荐系统。通过采用问卷形式对推荐系统进行的用户调查评测,验证了系统推荐的有效性和较高的用户满意度。
【关键词】：时间效应 协同过滤 用户聚类 商品推荐
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 论文背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 论文主要内容14
• 1.4 论文组织结构14-16
• 第二章 相关理论16-29
• 2.1 时间效应16-18
• 2.1.1 时间的上下文信息16-17
• 2.1.2 推荐系统的时间特性17-18
• 2.2 推荐技术18-22
• 2.2.1 基于内容的推荐18-19
• 2.2.2 基于关联规则的推荐19
• 2.2.3 协同过滤推荐19-22
• 2.2.4 混合推荐的技术22
• 2.3 数据挖掘22-26
• 2.3.1 分类算法23-24
• 2.3.2 聚类算法24-25
• 2.3.3 关联规则算法25-26
• 2.4 相似度计算26-29
• 2.4.1 余弦相似性计算27-28
• 2.4.2 相关相似性计算28
• 2.4.3 修正余弦相似性计算28-29
• 第三章 整体设计29-35
• 3.1 系统分析29-30
• 3.2 体系架构30-31
• 3.3 数据模型31-34
• 3.4 系统组成34-35
• 第四章 基于时间效应的协同过滤推荐算法35-47
• 4.1 协同过滤推荐流程35-36
• 4.2 基于时间效应的评价矩阵构建36-41
• 4.2.1 评价趋势处理36-38
• 4.2.2 非线性遗忘曲线38-39
• 4.2.3 时间加权的评分矩阵39-41
• 4.3 基于商品评价的用户聚类41-44
• 4.3.1 改进的相似度计算42
• 4.3.2 时间加权的用户聚类42-44
• 4.4 协同过滤推荐44-47
• 第五章 应用与分析47-60
• 5.1 评测方法与应用环境47-50
• 5.2 数据准备50-52
• 5.3 商品推荐52-54
• 5.4 应用分析54-55
• 5.5 实验分析55-60
• 第六章 总结与展望60-61
• 参考文献61-64
• 攻读学位期间发表的论文64-66
• 致谢66

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本文编号：734847