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时间:2019-03-07
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1、推荐算法中用户知识重用模型研究学位类型:学术型论文作者:刘睿佳学号:20141110954培养学院:信息学院专业名称:产业经济学指导教师:张莉教授2016年5月万方数据Thestudyofthemodelforuserknowledgereusingintherecommendation万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人
2、和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名:年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务;学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文,或将学
3、位论文的内容编入相关数据库供检索;保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名:年月日导师签名:年月日万方数据摘要互联网技术的发展在丰富了人们日常生活的同时,也记录了人们的生活方式。随着大数据思维的推广,用户行为的重视程度得到很大的提高,随着大数据技术的发展,行为得以越来越多的被记录和分析。随着数据与行为学、心理学等学科相结合的交织,用户信息的利用程度得以深化。纵观现代服务业,传统的用户主动寻找的方式已经不能满足用户的消费需求,也不利于企业吸引用户、增加用户黏着力以及占领市场份额,在竞争日益激烈的互联网电商界,
4、如果能实现用产品的精准投放和营销、通过相关技术挖掘用户喜好、制造兴趣点培养其消费需求,将会增加用户黏着力,扩大企业规模增加企业利润。于此同时,个性化推荐技术已经应用到较多的商业推荐系统中,但是,对于用户知识的利用率不大。本文通过引入用户知识重用的概念,对已有用户信息重复使用,明确用户偏好并扩大用户偏好以改进传统的推荐算法,从而提高推荐准确率,构建用户知识重用模型以处理不同数据集类型的实际生活数据。本文主要做了以下几方面的工作:1.针对用户偏好的特点,提出了改进的用户偏好计算方法,解决了用户偏好划分模糊的问题。2.针对
5、用户偏好在使用过程中存在着被弱化的特点,提出了新的用户偏好使用方式,提高了推荐结果的准确性。3.综合考虑以上两点在推荐算法中的改进,以及实际生活中数据集的差异,提出了应用于不同数据集类型的用户知识重用模型。4.设计实验并验证了上述模型。关键词:知识重用,用户偏好,协同推荐,个性化服务I万方数据AbstractThedevelopmentofInternetenrichespeople’sdailylivesandalsokeepsarecordoftheirlifestyleatthesame.Asbigdatath
6、inkingbecomesincreasinglypopular,peoplearepayinggreaterattentiontouserbehaviors.Andwiththedevelopmentofbigdatatechnologies,moreandmorebehaviorswillberecordedandanalyzed.Dataanalysisisnowcombinedwithpraxeology,psychologyandothersubjects,whichrealizesadeepenedusa
7、geoftheuserinformation.Inthemodernserviceindustry,thetraditionalwaythattheconsumerneedstoactivelylookforwhattheywantcannolongersatisfyuser’sconsumptionneedsanditisalsonotgoodforacompanytoattractcustomers,increasecustomer’sadhesionforceandoccupythemarketshare.In
8、theInternete-businessworldfilledwithincreasinglyfiercecompetition,itwillenhanceuseradhesionforceandpromotethescaleandprofitofthecompanytorealizeanaccuratelaunchandmarketingo
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