基于协同过滤算法的电商平台推荐系统的实证分析

在激烈的市场竞争中,如何精准定位买家的需求一直是电商平台需要考虑的重点问题。因此,研究用户的行为数据,通过这些数据的信息分析出买家的购买需求度,对实现个性化推荐具有一定的现实意义。根据某礼品批发电商平台一年的订单数据,分析用户在该电商平台的购买行为详细了解用户消费的个性化特征,选择基于用户协同过滤推荐系统算法,结合对热门商品流行度进行惩罚的方法,预测用户该月有可能购买的产品,并评估了算法的准确性。     

基于情境感知和终端适配的个性化信息推送模型构建

提出了基于情境感知和终端适配的个性化信息推送系统模型.基于无线传感器网络技术,搭建用户情境感知模型,实时获取用户情境信息.基于RFID技术,实现终端设备信息的自动获取,并建立终端设备信息库及其关联机制,从而推送与终端适配的个性化信息.该研究将为个性化信息推送提供一种新的方法.     

移动端个性化旅游推荐系统模型设计

本文在基于现有的个性化推荐研究基础,提出了用户情境和文本内容组合推荐的方法,并构建了用户兴趣矩阵模型,设计了一套个性化推荐系统。本系统可以依据移动用户的偏好为用户提供推送服务。该系统由移动端及云平台服务器构成,移动端对用户信息进行采集,并展示推荐数据;服务器端收集来自移动端的数据,展开数据分析,构建用户兴趣模型,结合文本处理技术获取推荐内容,推送给移动用户。     

基于微信平台的孕幼健康问题设计与实现

针对孕幼人群设计了基于微信平台的移动学习系统,根据微信公众号的特点实现了微信平台自动答疑和内容推送功能。该系统的开发模式选用B/S架构模式,选择Django框架作为开发框架。该系统能够为用户提供快捷方便的自动答疑服务,根据用户需求智能回复;内容推送功能利用协同过滤与基于内容的推荐算法组合的个性化推荐算法实现,解决用户面对海量的信息内容引起的信息过载问题,定时合理推送用户感兴趣的内容。实验结果表明,该算法推荐精度明显高于传统推荐算法,以微信公众号为载体的学习系统贴合大众利用网络信息获取知识的习惯和阅读方式,也提高了微信平台的综合效用。     

个性化广告推荐系统及其应用研究

近年来,随着互联网及智能移动设备的发展和普及,丰富了广告的推送方式和投放平台.但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求,导致用户对广告产生抵触情绪,给广告推送带来极大的挑战.个性化广告推荐系统作为应对这些挑战的有效手段,成为个性化服务领域的研究热点之一.个性化广告推荐系统获取用户兴趣偏好,利用多种个性化广告推荐...     

基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法应用

当前个性化推荐算法应用因未构建增量更新推荐模型,对电子商务平台的大数据进行处理,导致推荐结果不能及时更新,严重影响用户体验.因此,提出基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法.首先对平台中用户与项目的相异度进行计算,利用计算后的相异度矩阵构建数据增量更新模型;然后,将该模型作为个性化推荐模型,引入IU-UserCF推荐算法,提高预测准确性;最后以电商物流为应用对象,将所提方法引入应用进行探索.实验对比结果表明,所提方法在电子商务应用中有着更加出色的推荐效果.     

智能推荐系统研究综述

伴随着电子商务平台和新型数字媒体服务迅速发展,网络数据规模持续增长,数据类型呈现多样化,如何从大规模数据中挖掘有价值的信息,已经成为信息技术的一项巨大挑战.推荐系统能够缓解"信息过载"问题,挖掘数据潜在价值,将个性化信息推送给有需要的用户,提高信息利用率.深度学习的表征能力与推荐系统相融合,有助于深层次地挖掘用户需求,...     

用户行为模式下电子商务网站个性化推荐研究

个性化推荐可解决网络信息多样性与用户需求之间的矛盾。个性化推荐在电子商务应用领域取得了显著的成效。论文首先对四种主流的电子商务个性化推荐技术进行综述,其次提出用户行为模式下电子商务网站个性化推荐方法,其个性化推荐的实现一般包括用户行为聚类、个性化推荐二个模块,最后通过图书电子商务网站的实验对推荐方法的效果进行验证。     

基于用户兴趣挖掘技术的移动校园信息推送系统研究与探索

本文主要从分析现有的校园信息发布平台出发,围绕个性化主动信息推送这一目标,研究及探索一种基于移动网络和用户兴趣挖掘技术的校园信息推送系统。针对不同的用户订制个性化的服务策略和功能模式,并通过分析用户信息和浏览行为以及用户信息订阅来构建用户兴趣模型,主动将用户可能感兴趣的信息推送给他们,并对推送结果进行反向跟踪,实现信息的"推"技术,以此构建一个全新的校园信息推送服务系统,达到信息的主动投放和精确获取的效果。     

一种面向科研在线的个性化推荐系统

电子邮箱的推送功能对信息传播和推广有重要作用,而科研在线云平台的邮箱推送功能出现信息过载问题后却使得推送邮件可能变成垃圾邮件。为解决该问题,本文介绍了一种基于科研在线云平台的个性化推荐系统,通过推荐模型将资源进行排序,并按周选取得分最高的一部分资源通过推送邮件推荐给用户。系统运行测试表明,通过个性化推荐的动态信息更加符合用户兴趣,有助于增加科研在线团队文档库动态汇总邮件的点击率,增强用户体验。     

基于Spark的实时广告推荐系统研究

随着信息技术及智能移动设备的发展和普及，广告的推送方式和投放平台呈现多样化。传统电商推荐系统的运行速度较慢，无法根据根据用户的实际需求进行推荐。实时广告推荐系统作为应对这些挑战的有效手段，成为个性化服务领域的研究热点之一。文章重点分析了基于Spark的实时广告推荐系统，以期为相关研究提供借鉴。     

第三方电子商务的个性化信息推荐系统

在分析已有成果的基础上,设计了一个面向第三方电子商务的个性化信息推荐系统,并详细阐述了该系统的体系结构、功能划分以及关键技术.该系统通过追踪用户的阅读行为、分析用户的喜好,进而学习用户的兴趣和行为,实现了主动向用户推荐个性化信息,个性化评比、个性化主题分类及版面配置的功能.实验结果表明,该个性化信息推荐系统具有较好的性能.     

综合社区与关联序列挖掘的电子政务推荐算法

个性化推荐作为一种有效的信息获取手段已成功应用于电商、音乐和电影等领域。已有研究多数聚焦于推荐的精度,缺乏对推荐结果的多样性考虑,忽略了应用领域中被推荐项目的流程特性（如"互联网+政务"中办事项的推荐）。为此提出一种综合用户社区与关联序列挖掘（CAS-UC）的电子政务推荐算法,优先向用户推送利益关联最大的办事项。首先,对用户和办事项的静态基本属性以及动态行为属性分别进行特征建模;其次,基于用户的历史办事记录和属性相似度进行用户社区发现,预筛选出与目标用户最为相似的用户集,提高推荐结果的多样性,减少核心推荐过程的计算量;最后,办事项的关联序列挖掘充分考虑了电子政务的业务特性,加入时间维度的办事项序列挖掘,进一步提高了推荐结果的精度。以芜湖市易户网为平台载体,基于Spark计算平台对用户脱敏后的信息进行仿真,实验结果表明,CAS-UC适用于被推荐项目具有序列或流程特性领域的推荐,与传统推荐算法如协同过滤推荐、矩阵分解以及基于语义相似度的推荐算法相比,具有更高的推荐精度,用户的多社区归属因素增加了推荐结果的多样性。     

大数据技术在国网电商平台的应用

数据即价值,依托于国网电商数据平台,整合居民用户与企业用户数据资源,利用大数据进一步提高国网电商平台的智能化建设,实现更高效、盈利、信息共享、互惠共赢的国网电子商务平台。大数据技术通过收集居民用户和企业用户在电商平台上的行为信息、用电信息、缴费信息等信息,结合神经网络等深度学习与机器学习算法,实现用户画像分析、精准营销、个性化服务、互联网金融、信用评价、提升用户体验和业务流程全方位管理。除此之外,本文提出将依靠大数据分析的订阅式电商模式应用于国网电商平台,助力国网电商平台经营新模式。     

证券信息推送系统中用户兴趣模型研究

推送技术根据用户的兴趣来搜索、过滤信息,将用户感兴趣的信息主动推给用户,帮助用户高效率地发掘有价值的信息。本文主要研究证券信息智能推送系统中用户兴趣模型的建立,提出通过分析具有相似需求的用户的定制行为来主动给用户进行推荐的机制,建立全面的用户兴趣模型,发掘用户的兴趣信息,为用户提供个性化的服务策略和服务内容。     

基于协作过滤算法的电子商务个性化推荐系统的研究

针对目前电子商务个性化推荐研究的不足,提出准确全面地获取用户独特兴趣爱好、满足用户差异化需求的推荐服务,同时构建了具体的个性化推荐系统模型,给出了基于协作过滤算法的电子商务个性化推荐的流程、系统设计和系统实现,从而有利于推动电子商务的发展。     

基于标签相似度计算的“知乎”社区知识个性化推荐及案例研究

“知乎”社区是国内著名的社交问答平台,吸引各行业领域的专家和学者。在信息过载时代,研究个性化推荐方法对用户精准获取知识具有重要意义。首先,通过自研的爬虫程序收集“知乎”平台数据,获取该平台特有的“知识语义标签”,然后开展标签相似度计算,确定用户行为特征的相似度,最后,基于该相似度进行知识个性化推荐,并开发Web网站展示推荐效果。区别以往研究,本文密切结合“知乎”平台的“知识语义标签”开展知识个性化推荐,为社交问答平台用户的知识精准获取提供新的途径。     

基于数据挖掘的个性化网页推送服务模式研究

为满足用户及时获取个性化信息的需求,利用数据挖掘中的聚类分析方法对Web日志数据进行聚类,对网站已有用户的访问行为进行划分,得出各类别用户网页推送的数据集;采用关联规则方法提取聚类结果中各个簇的访问规则,完成个性化页面推送服务。结果表明该模式能够实现网站个性化页面推送的功能。     

ART与概念相似在电子商务推荐系统中的应用

电子商务网站使用推荐系统来分析用户个人的喜好、习惯,并向其推荐信息、商品。针对传统的推荐系统在实际中存在着数据稀疏性及挖掘潜在需求的问题,提出利用ART神经网络的聚类特性与产品本体来设计电子商务推荐系统。同时,当用户的偏好类别偏少时,提出以形式概念分析为基础的概念相似度方法来提高推荐质量。实验表明该方法有效地提高了推荐效率。     

基于聚类的因子分解机推荐算法研究

随着电商行业的飞速发展,电商平台上产生的点击、评分、购买等行为日志数据朝着海量化、多样化、无序化的方向发展,使得获取有价值信息的复杂度增加,降低了信息生产者将信息传达给信息消费者的效率,使得用户体验变差。为了解决上述问题,本文提出一种基于用户行为聚类的分级因子分解机系统推荐模型。首先构建用户多维行为特征工程,将用户分为四种行为模式,随后对不同模式的用户分别采用因子分解机推荐算法进行推荐预测。最后仿真结果表明,本文提出的改进推荐算法不仅降低了推荐预测的均方根误差(RMSE),并且大大地减少了推荐时间,有利于实时推荐系统的应用。