基于用户咨询收集算法的推荐算法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-22 13:36 标签： 决策树生成

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【摘要】：信息技术的飞速发展給人们带来便利的同时也导致了信息过载的问题推荐系统可以挖掘用户咨询收集算法兴趣爱好,准确预测用户咨询收集算法与项目之间可能存在的链接,这对于缓解信息过载具有重要的意义。推荐系统已经被广泛的应用于电子商务领域,但是仍然面临着用户咨询收集算法数据稀疏,算法冷启动等难题随着互联网技术的蓬勃发展,电商平台积累了大量的用户咨询收集算法上网数据,合理地利用这些用户咨询收集算法数據成了改善推荐系统性能的突破口。本文以阿里巴巴电子商务平台为研究背景,通过分析用户咨询收集算法网购操作发现用户咨询收集算法興趣偏爱,从而预测用户咨询收集算法的购买行为主要的研究工作如下:对于有过购买行为的老用户咨询收集算法,由于用户咨询收集算法购粅的频率低且很少留下评价信息,推荐系统面临用户咨询收集算法数据稀疏问题。本文考虑用户咨询收集算法购物过程中的行为特征,提出了基于用户咨询收集算法网购行为特征的UIAction算法该算法收集用户咨询收集算法历史操作数据,运用行为模型挖掘用户咨询收集算法潜在兴趣,完善用户咨询收集算法缺失信息。利用阿里移动推荐算法数据集进行仿真验证,以准确率、召回率和F_1综合指标作为评价标准仿真结果表明UIAction预測效果均优于现有的推荐算法。对于尚未购买但有其他操作行为的新用户咨询收集算法,用户咨询收集算法的历史信息几乎为零,推荐系统面臨冷启动的问题本文从用户咨询收集算法当前购物操作特征入手,挖掘用户咨询收集算法兴趣偏好,提出了基于用户咨询收集算法行为相似性的冷启动推荐算法。该算法根据群体行为相似性理论,利用子空间聚类算法,将网购操作行为相似的一类用户咨询收集算法进行聚类计算鈈同类间老用户咨询收集算法购买项目的转化率,通过贝叶斯预测模型计算新用户咨询收集算法对项目的购买概率,从而给出推荐结果。实验結果表明,该算法能够更准确地描述新用户咨询收集算法当前兴趣,提高了推荐算法预测的准确度

【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位授予年份】：2017

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