个性化推荐系统用户兴趣建模研究与实现互联网的日益发展使我们处于一个信息过载的时代。如何从这些海量信息中自动为用户过滤其所感兴趣内容的已经日益成为一个亟待解决的问题。同样的,随着泛在网络的快速发展,其对个性化信息服务的诉求也越来越强烈。
个性化推荐系统正是解决以上问题的方法。个性化推荐系统中,如何表示、计算和更新用户兴趣己成为一个重要的研究课题。个性化推荐系统的基础部分是用户兴趣建模,用户兴趣建模的质量直接决定了个性化推荐的质量。
本文研究了个性化推荐系统领域的基本流程、原理及算法；研究了用户兴趣模型的四个阶段：用户数据收集、用户模型的表示、用户模型的学习和用户模型的更新的算法原理。本文依托国家重大专项“泛在网络下多终端协同的网络控制平台及关键技术研究”,主要完成专项系统中智能推荐引擎的设计和实现以及对用户兴趣分布模式的研究工作。本文的主要工作及创新点如下：(1)智能推荐引擎设计,本文深入分析专项系统中的具体诉求,完成了专项中两个场景：视频和文档推荐场景及业务组件推荐场景的智能推荐引擎的详细设计工作。
(2)智能推荐引擎实现,依据对专项引擎的详细设计,本文利用Java语言完成了对专项系统中推荐引擎的具体开发工作。并且对部分推荐算法的性能进行仿真验证。(3)有关用户兴趣分布模式的度量,本文针对在专项系统中出现的对度量用户兴趣分布模式的诉求,提出了一种引用经济学中基尼系数度量用户兴趣分布模式的方法。
并通过实验验证了该度量方法的有效性。
课程设计报告 课程名称系统分析设计与开发方法 课题名称个性化推荐系统的分析与设计 专业信息管理与信息系统 班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲 指导教师唐志航 2014年元月4 日
一、设计内容与设计要求 1．设计内容： 见附录 2．设计要求： 1）．设计正确，方案合理。 2）．界面友好，使用方便。 3）．建模语言精炼，结构清晰。 4）．设计报告4000字以上，含建模语言说明，用户使用说明，UML建模图。 5）．上机演示。 二、进度安排 第十七周星期四下午：课题讲解，查阅资料、系统分析 星期五上午：总体设计、详细设计 第十八周星期一：建模，上机调试、撰写课程设计报告 星期二下午：答辩 附： 课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。 正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。
设计课题：个性化推荐系统的分析与设计 一、问题描述： 对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计，对购物流程进行分析，对购物中关键环节进行设计，实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。 二、功能要求： 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告，说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图；及组件图和配置图） 三、建模提示： 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。 四、其它 对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，完善系统的其它功能，特别是售后以及客户关系管理。
个性化音乐推荐系统设计与实现 摘要 21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。对网络音乐服务来说，不管是音乐下载服务，或者是网络音乐电台服务，都需要用到优秀的内容推荐系统去辅助整个系统。个性化音乐推荐系统是目前最流行的应用方法之一。同时音乐成为重要的媒介与朋友交流文化，所以很多SNS应用当中将音乐服务添加到里面。 本系统采用SSH框架组合进行设计，基于Java Web技术，系统使用UML建模。本系统的功能模块主要包括：音乐上传、单曲管理、个人信息维护、收集歌曲信息、音乐检索以及系统推荐等。音乐上传利用JavaScript脚本定义了一个函数，单曲管理在action中定义一个方法，系统推荐是利用协同过滤算法来进行的。 整个系统主要实现了从用户注册和登录、检索音乐到收听音乐、评分音乐，个性化推荐的整个音乐系统，管理员可使用系统后台对音乐歌曲信息进行修改、会员信息修改、系统推荐等进行有效的管理。很大程度上提高了对音乐管理的效率，符合了广大用户们的基本需求。 关键词：SSH框架，音乐系统，协同过滤，MVC模式
DESIGN AND INPLEMENTATION OF PERSONALIZED MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM Abstract The 21st century is the era of information, with the development of information technology and network technology, it has penetrated into every aspect of daily life, with people in daily life has been inextricably linked to the the Internet music service, whether it is music download service, or network music radio service, all need to use the excellent content recommendation system to support the whole system. Personalized music recommendation system is one of the most popular applications. At the same time music has become an important medium of communication with friends culture, so many SNS applications when the music services added to the inside. The system uses a combination of SSH framework design, based on Java Web technology，system used UML modeling. Site function modules include: Music upload, music management,personal information maintenance, collecting music information, music search and system recommend. The entire site is simple, user-friendly, flexible and practical. The main achievement of the user registration and login, retrieve music to listen to music, the whole comment is called online music listening processes, and system administrators can use the background information on the goods, membership information, message information, and effective management. Greatly improving the efficiency of music management, in line with the needs of customers. Keywords: SSH Framework,Music System,Collaborative Filtering,MVC Pattern
个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的
个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的
一 基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。 目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。 一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型 二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。 个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1312701049.html, 基于用户在线行为的个性化推荐研究 作者：陈晓璇刘洪伟曹宁 来源：《合作经济与科技》2018年第07期 [提要] 在竞争激烈的网上零售活动中，为了提升用户的购物体验、培养顾客忠诚度，越来越多的电子商务企业关注如何从点击流中发现用户的兴趣偏好，进而为用户提供可靠的个性化推荐。本文在对国内外关于个性化推荐相关研究文献进行梳理的基础上，从点击流与用户行为、基于用户行为的个性化两个方面对现有文献进行综述，并提出将来的一些研究方向，供营销和信息科学领域的学者进一步研究和探讨。 关键词：在线购物；用户行为；点击流；个性化推荐 中图分类号：F713.3 文献标识码：A 收录日期：2018年1月16日 为了吸引更多的客户，电子商务公司不断扩大品类范围。大型电子商务机构每天看到超过一百万的客户登录到他们的网站。那些潜在客户每天都会看到成千上万的商品项目。因此，这些电子商务公司面临特定的挑战，即通过有效管理越来越多的类别和产品，发现网站用户的兴趣，促进销售。用于衡量消费者兴趣的大多数现有技术主要依靠客户评级。用户对某个项目进行评价表示至少在某种程度上对该项目感兴趣。评级值表示用户喜欢目标项目的数值。然而，评级信息太有限，无法描述用户的网站导航过程。此外，产品评级是最终的综合评估，其结合了用户对价格、服务和物流的看法。该评级由电子商务公司提供并且与产品本身相关。此外，来自新客户的评分不足以用于参考，而有经验的客户可能不愿意在每次使用网站时给予评分。这些因素使得更难以根据评级来发现用户的真正兴趣。一些学者研究了用户对社交网络媒体兴趣的话题。他们发现用户的兴趣经常被他们访问的帖子和他们回复的帖子所反映。这个想法可以类似地应用于电子商务网站。用户将会看到感兴趣的项目并吸引他们的注意。具有各种兴趣的用户将会访问不同的类别和多个项目。对于不同类型的用户，他们的浏览路径，他们访问网页的频率和每个类别花费的时间将各不相同。与用户评分相比，更详细的点击流信息可以用来更精确地描述用户的兴趣。 电子商务的成功离不开大量数据的支持。目前，在线商店运用多种信息寻找目标客户，例如人口统计特征、购买历史信息或评分信息，以及这些访问者是如何进入到这个线上商店的（即这个用户是通过书签、搜索引擎还是电子邮件推广的链接找到这个网站的）。但是，以上方式对于用户需求的挖掘和预测能力非常弱。而任何公司或者组织的成功必然离不开决策的正确性，点击流数据的出现成为了这种正确性决策最可靠、最有效的数据基础。与传统的媒体和商业环境不同，由于信息技术的发展，互联网可以快速、简单、不显眼地收集有关个人活动的详细信息。这种互联网用户在线操作的记录被称为点击流数据。从点击流数据源来分类的话，可以分为以下几类：
基于Web用户兴趣的聚类模型挖掘与分析1 陈健荣1，吕雪蕊2 1 中山大学信息科学与技术学院，广东广州（510275） 2 广东省潮州市龙湖医院，广东潮州（521000） E-mail：jrcken@https://www.doczj.com/doc/1312701049.html, 摘要：用户兴趣的评估因素有多方面，无论单独从哪个方面都无法得到完整的模型。本文综合考虑了三个核心因素，首先对用户浏览过的页面进行内容分析，并根据主题信息对页面进行聚类；在聚类的过程中除了考虑页面内容的相近程度外还辅以页面路径进行归类判断。在最后得到页面的兴趣簇时将用户的浏览行为对其兴趣的作用列入其中，从而得到综合的评估模型。实践表明此种方式能更准确的反映用户的真实兴趣。 关键词：聚类模型，用户兴趣，Web数据挖掘，知识发现 中图分类号：TP311 文献标识码：A 1引言 随着因特网越发深入人们的生活，准确的挖掘用户兴趣将变得非常有意义，它可以使得人们在浩瀚的网络中迅速的找到志同道合者进行交流，从而促进知识的传递。对用户兴趣特征的刻画有加权矢量、类型层次结构、加权语义网、书签和目录结构等模型[1]，而根据用户是否参加可分为显示与隐式两种。由于显示挖掘需要用户主动参与，这很大程度上降低了可用性，并同时带来系统噪音，为了保证挖掘结果的准确性以及提高用户接受度，一般采用隐式数据挖掘。 目前对用户兴趣的挖掘方式有多种，其中有基于浏览内容和行为相结合的方式，如文献[2]，也有单纯从用户行为的历史信息寻找隐藏规律的。用户会话作为用户行为信息的基本单位，对其聚类是从行为历史中发现用户兴趣的基础工作，因而它自然而然成为重要的分析对象。而对用户会话分析主要采用的是相似性测量方法，基于相同浏览权值的相似性测量方法主要包括文献[3-6]所提出的4种，即Usage-based，Frequency-based，Viewing-Time-based 以及Visiting-Order-based。其中VTB用的最广泛，同时这些方法均假设页面是不相关的而只比较不同会话在相同页面的浏览权值，不考虑页面之间的相似性。事实上，文献[7]中提到，即使不考虑页面的内容，单纯考虑页面的路径也可以发现不同的页面之间存在相似性。 本文并不单纯从一个方面来分析用户的兴趣，而是综合多种方式、从多角度来建立用户的兴趣模型。首先将用户所访问的页面进行内容挖掘从而得到用矢量方法表示的页面兴趣，在此基础上结合页面URL相似性对页面距离的贡献对页面进行聚类；接着，根据聚类结果考虑用户作用在页面上的行为提取出突出特征从而形成用户兴趣。 2用户兴趣挖掘方式 2.1兴趣界定 在分析用户兴趣之前，我们首先对用户兴趣进行界定，即用户由什么组成、影响因素有哪些。一般地，用户对Web文档的访问是有目的的行为，这种行为的动机可以分为稳定兴趣和偶然兴趣。稳定兴趣是指一个人具有持久的兴趣倾向，偶然兴趣是指一个人由于临时需要或其他原因对某事物产生的偶然兴趣，每个人的偶然兴趣可以认为是随机变化的。但在日志 陈健荣（1983-），男，硕士研究生，主要研究方向为数据库与知识库，工作流平台。
基于用户的协同过滤推荐算法 摘要 随着电子商务的高速发展和普及应用，个性化推荐已成为电子商务的一个重要研究领域。个性化推荐算法是电子商务推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。协同过滤是应用最为广泛的一种个性化推荐技术。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。本文介绍了基于用户的协同过滤推荐算法。 关键词：电子商务基于用户的协同过滤推荐余弦相似性相关相似性 1.课题研究背景及意义 随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣.
个性化推荐系统的文献综述 个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，
为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。1995年3月，卡内基?梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统
基于标签的个性化推荐系统研究进展1) 张富国1,2 （1.江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013; 2.瑞士弗里堡大学物理系交叉学科组，弗里堡CH-1700） 摘要数据稀疏性多年来一直是困扰传统推荐系统性能表现的一个大问题，社会化标签为推荐系统获得用户的偏好信息提供了一个新的数据来源，同时也对传统的基于二维数据的推荐技术提出了新的挑战。近年来，基于标签的个性化推荐技术研究逐渐受到比较多的关注。本文从社会化标签系统的概念模型、用户兴趣模型表示、基于标签的个性化项目推荐方法、典型社会化标签系统实例及其数据集的取得等进行前沿概括、比较和分析。最后，对基于标签的推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望。 关键词社会化标签系统推荐系统兴趣偏好推荐方法 Research and Development on Tag-based Recommend Recommender er Systems 1,2 ZHANG Fu-guo (1.School of Information Technology Jiangxi University of Finance&Economics,Nanchang330013China; 2.The Interdisciplinary Physics Group,Physics Department，University of Fribourg，CH-1700Fribourg，Switzerland) Abstract Data sparsity is a major problem which causes the decline of the recommendation performance in the recommender systems.Social tags provide a new data resource for recommender systems to obtain users’preference information,and traditional recommendation technology based on two dimensions datum is facing a new challenge.In recent years,the research on personalized recommendation technology has been paid more attention.This paper presents an overview of tag-based recommender systems, including concept model,user interest model,tag-based recommendation methods,typical social taging systems and the way to obtain their datasets.Finally,the prospects for future development and suggestions for possible extensions are also discussed. Keywords social taging system,recommender system,preference,recommendation method. 1引言 互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取[1]。个性化推荐系统的出现为用户处理信息过载问题提供了一个有效的工具，同时，推荐系统也能帮助商家把用户的潜在需求转化为现实需求，从而达到提高商家产品销售量的目的。实际的推荐系统应用也证明了这点，Amazon宣称35%的产品销售额来源于推荐[2]，而Netflix宣称大约有60%的出租业务来源于推荐[3]，因此即便是推荐质量上的稍小改进也会对此类公司产生巨大的商业利润，于是，Netflix公司在2006年悬赏100万美元用于奖励提高其推荐准确率10%的研究人员。从推荐技术来看，基于内容的过滤方法(Content-based)[4-6]受限于不能对非文本类对象进行信息的自动提取；而被认为是很有前途，也是关注最多的协同过滤(Collaborative Filtering)[7-10]推荐方法以及最近兴起的基于用户—产品二部图网络结构的推荐方法[11-14]都依赖于用户对项目的评分矩阵或关联关系。但从实际的推荐系统来看，由于评分数据的极端稀疏性(如：Netflix Prize数据集480189个用户对17770电影进行评分，评分值只有100,480,507个，近99%的评分未知)，使得推荐系统无法准确获知用户的偏好，巧妇难为无米之炊，导致推荐系统性能的大 收稿日期： 作者简介：张富国，男，1969年生，副教授，主要研究领域为个性化推荐、信息检索。 资助项目：江西省教育厅科技计划项目（GJJ.10696）资助。
个性化推荐系统软件说明书 一.软件背景 随着近年来互联网的飞速发展，个性化推荐已成为各大主流网站的一项必不可少服务。提供各类新闻的门户网站是互联网上的传统服务，但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比，新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。一个互联网用户可能不会在线购物，但是绝大部分的互联网用户都会在线阅读新闻。因此资讯类网站的用户覆盖面更广，如果能够更好的挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐，就能够产生更大的社会和经济价值。 初步研究发现，同一个用户浏览的不同新闻的内容之间会存在一定的相似性和关联，物理世界完全不相关的用户也有可能拥有类似的新闻浏览兴趣。此外，用户浏览新闻的兴趣也会随着时间变化，这给推荐系统带来了新的机会和挑战。因此，希望通过对带有时间标记的用户浏览行为和新闻文本内容进行分析，挖掘用户的新闻浏览模式和变化规律，设计及时准确的推荐系统预测用户未来可能感兴趣的新闻。 本软件就是用来实现根据用户数据,分析用户行为,为用户进行个性化推荐等功能. 二.软件环境 运行环境Windows XP/7/8 编译环境VS2010 三.运行参数 News_list:新闻列表 News_times:x新闻阅读次数 Step_correlation:一步转移数据 User_list:用户列表 Train_data:原始数据 附加数据:用户适应度 四.算法说明
人们常把事物的随机变化过程称作马尔可夫过程。它具有无后效性，即事物的将来呈什么状态、取什么值，仅与它现在的状态和取值有关，与它以前的状态和取值无关。马尔可夫链则是事物在连续一段时期内若干马尔可夫过程的总称，表明事物状态由过去到现在、由现在到将来，一环接一环，像一根链条。在预测领域，人们用其对预测对象各个状态的初始分布和各状态间的转移概率进行研究，描述状态的变化趋势，并由此来预测未来。由于新闻网页推荐方式的不同，可能导致链长不同的马尔科夫链的产生。其他不定因素诸如用户的浏览习惯也可能导致不同链长的马尔科夫链。 本软件使用了该思想，利用用户最后的阅读记录来进行推测。由于许多用户的新闻阅读数目有限，直接限制了链长的长度，所以我们从三阶马尔科夫链开始，作为尝试，但尝试后发现效果并没有提升,反而会出现因为条件过于苛刻而无法推荐的情况。 最终我们采取了一步马链的形式来作为推荐算法,流程图如下: 算法流程图
社交网络大数据时代的用户兴趣层次化模型构建分析 随着社交网络的不断发展及普及，人们也逐渐活跃在一个或者多个社交网络中，这对研究用户的兴趣，为用户提供精准的网络推送提供了基础。目前，我国对此的研究有很多，但是社交网络整合信息的研究却较少，在如今大数据的环境下，社交网络的用户需求、兴趣也有了可能。基于此，基于大数据时代背景，提出了社交网络用户兴趣层次化模型的构建。 标签：社交网络；大数据时代；用户兴趣；层次化建模 web2.0时代已经逐渐到来，网络用户也不断追寻全新的应用体验，在此背景下，社交网络油然而生。社交网络指的就是以互动作为基础，以网络中用户的共同兴趣、活动及爱好为前提，以实名制或者非实名制的方式在网络中构建的社会关系网络服务，其是社会化媒体的一种主流形式，其中包括婚恋交友网络。在如今大数据时代的今天，运用数据及挖掘数据决定着社交网络的未来，所以用户的兴趣数据对社交网络具有重要的价值意义。 1 用户兴趣模型的表示 兴趣模型指的是在一定数据结构中，通过算法表示的一种形式，兴趣模型的表现形式影响着模型对用户兴趣的描述能力及计算能力。用户兴趣模型包括两方面，分别为以向量空间模型为基础及以神经网络为基础：其一，以向量模型为基础。以向量模型为基础主要是将用户的兴趣模型当成一个n维的特征向量（（t1，w2），（t2，w2），...，（tn，wn）），以此表示用戶感兴趣的事物及对其的感兴趣程度。ti（1≤i≤n）为兴趣特征；wi（1≤i≤n）表示兴趣特征的興趣模型权重。其二，以神经网络为基础。神经网络就是多种简单处理单元通过互联形式，以此构成的网络结构，其组织、学习及适应能力超强。以神经网络为基础的用户兴趣模型能够通过网络连接的权重网络进行表示。[2] 2 基于大数据的社交网络用户兴趣层次化模型的构建 2.1 构建兴趣层次化模型的思路 为了能够构建基于大数据时代的社交网络用户兴趣层次化模型，本文提出了如图1的研究思路：其一，在现实社交网络中，有多种数据来源方式，总的来说可以分为标签及无标签两种。用户在注册社交网站的时候要填写基本信息，有的社交网站还会要求用户填写个人标签。个人标签是能够直接反映用户感兴趣领域的方式，但是没有标签属性的信息提取只能够通过内部的结构信息实现。通过上述就可以看出，标签数据具有预测用户评论、浏览等行为的作用，非标签行为也能够论证用户的兴趣领域。其二，创建用户兴趣模型的主要目的就是能够为用户推送感兴趣的信息，并且为用户推荐具有相同信息的好友，以此描述社交网络中不同用户的不同偏好，从而创建个人偏好的名片，从而标记用户对象，满足用户的需求，提高用户推荐的成功率，从而提高商家的利益。[3]
Newstj.h #include
// CRecommendApp: // 有关此类的实现，请参阅 Recommend.cpp // class CRecommendApp : public CWinApp { public: CRecommendApp(); // 重写 public: virtual BOOL InitInstance(); // 实现? DECLARE_MESSAGE_MAP() }; extern CRecommendApp theApp; Recommend.cpp // Recommend.cpp : 定?§义°?应?|用??程¨?序¨°的ì?类¤¨¤行D为a。?ê // #include"stdafx.h" #include"Recommend.h" #include"RecommendDlg.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // CRecommendApp BEGIN_MESSAGE_MAP(CRecommendApp, CWinApp) ON_COMMAND(ID_HELP, &CWinApp::OnHelp) END_MESSAGE_MAP() // CRecommendApp 构造 CRecommendApp::CRecommendApp() { // 支持重新启动管理器 m_dwRestartManagerSupportFlags = AFX_RESTART_MANAGER_SUPPORT_RESTART; // TODO: 在此处添加构造代码 // 将?所¨′有?D重?要°a的ì?初?始o?化?￥放¤?置?在¨2 InitInstance 中D } // 唯?§一°?的ì?一°?个? CRecommendApp 对?象¨? CRecommendApp theApp; // Recommend.cpp : 定?§义°?应?|用??程¨?序¨°的ì?类¤¨¤行D为a。?ê // #include"stdafx.h" #include"Recommend.h" #include"RecommendDlg.h" #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW
裔燕磷誊遗展第１９卷第１期２００９年１月 ＊专题评述＊ 个性化推荐系统的研究进展＊ 刘建国１’２周涛１’２汪秉宏ｈ３“ １。孛霹辩学技术大学，避｛℃粝瑾系。建论物瑾舔究辑，舍怒２３００２６；２。ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｈｙｓｉｃｓ。ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｒｉｂｏｕｒｇ＋Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ，ＣＨ－１７００； ３．上海系统科学研究院复杂适廊系统研究所，上海理工大学，上海２０００９３ 接受互联躅技寒戆遨猛发震恕我稍带迸了信惠爆烽翡时代。海璧信患豹愆晴呈现，一方垂使溪户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取．个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系，利用已有酶邃择过程我糖似缝关系携掘每个簿户潜在感兴趣懿对象，递秀遂行个性亿推荐，箕本蓑就是僖息过滤．个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也楚一个非常值得研究的科学问题。事实上，它怒目前解决信息过载问题最有效的工具．文中根据推荐算法的不同，分别介绍了协蘸过滤系统，基于蠹客酶推荐系统，混合推荐系统，软及簸近兴起秘基予震户一产蕞二部图网络结构的推荐系统．并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷，提出了改进的方法和未米可能的若于研究方向．推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学翳秘关注，它鸯管理稃学、清费行为等研究也密切福关。琵够荛不嚣学稃领域鹭辩磺王俸者磷究推蒋系统提供借鉴，有励于我国学者了解该领域的主要进展． 关键溺捺蓉系统令镶谨推荐｛蠡鬻过滤蒸乎肉容豹攘襻基于弱绦懿推荐 随蒋Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅猛发展，接入Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的服务器数鬃鞠ｗｏｆｌ纛一ｗｉｄｅ．Ｗｅｂ上酶圈炙既数蟊都璺现出指数增长的态势．互联网技术的迅速发展使得大量的信息同时肇现在我们飚前，例如，Ｎｅｔｆｌｉｘ上有数万部电影，Ａｍａｚｏｎ上有数嚣万本豢，Ｄｅｌ．ｉｃｉｏ．ＵＳ上面有超过１０亿的网页收藏，如此多的信息，别说找到自己感兴趣的部分，即使是全部满觉一遍也是不可麓的。传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务．信息的爆炸使得信息的秘麓攀反悉降低，这稃现象被褥之隽蔫怠超载。个性化推荐，包括个性化搜索，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是代替用户评估它从朱看过的产品Ｌｌ－５］．这些产品袋括书、电影、ＣＤ、阏茭、甚至可浚是饭鹾、音乐、绘ｌ田ｊ等等～是一个从已知到朱知的过程．个性化推荐研究直到２０世纪９０年代才设作为一个独立的摄念挺爨寒Ｌｌ，ｚｊ．最近的遂猛发爱，来源于Ｗｅｂ２．０技术的成熟．有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，ｉｆｉｉ是成为主动参与者［３］．在一个实际的掺荐系统中需要捧荐酶产瑟霹麓会有成千上万，甚毯超过百万，例如Ａｍａｚｏｎ，ｅＢａｙ，Ｙｏｕｔｕｂｅ等，用户的数因也会非常巨大．准确、高效的推荐系统霹泼挖掘掰户潜在鹩消费｛囊离，为众多的用户提供个性化服务．在日趋激烈的竞争环境下，个性化攥荐系统已经不仅仅怒一种商业营销手 ２００８～０６—２３收稿，２００８—０７—０９收修改稿 ＊周窳康点基础研究发展计划（批准号：２００６ＣＢ７０５５００）和国家ｒ１然科学基会（批准号；１０６３５０４０，６０７４４００３，１０５３２０６０，１０４７２１１６）资助项目＊＊逶壤传者，Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｈｗａｎｇ固ｕｓｔｃ．ｅｄｕ。ｅｎ 万方数据
45 摘要：随着电子商务的快速发展，电商平台逐步增多。为更好地满足消费者需求，提高消费者的购买意愿，个性化推荐系统在电子商务活动中得到普遍应用。本文从六个维度构建个性化推荐系统的具体关系模型，通过问卷调查与数据分析，对相关假设进行验证。研究结论表明信息编排、推荐方式、信息价值、价值时效和用户信任对消费者购买意愿存在正向影响，推荐强度与消费者购买意愿不存在显著相关关系。最后，提出电商平台改善个性化推荐系统的参考建议。 关键词：个性化推荐系统；购买意愿；影响因素；回归分析 引言 电子商务的发展改变了消费者的购买习惯，网购行为越来越普遍，但信息过载的现象也由此产生。面对多样化的产品，消费者需花费大量时间和精力去浏览和分辨商品信息。在此背景下，个性化推荐系统应运而生。用户在浏览或者购买商品时，个性化推荐系统通过用户的操作获取其需求与兴趣，并将适合的商品推荐给用户来满足他们的个性化需求。用户在浏览推荐的商品的过程中，能尽快找出满足自己要求的商品。本文从消费者的视角出发，通过分析个性化推荐系统对于消费者购买意愿的影响，以得到提高个性化推荐系统推荐质量的相关建议，更好地为消费者服务。 个性化推荐系统被国内外学者进行了多方面的研究[1] [2]。宿恺和刘寅[3]在研究中提出在个性化推荐系统中，用户在准备购买商品的过程中会付出一定的努力，用户在决定购买时会考虑付出与努力，用户会因此改变购买意愿。吴锦峰[4]认为个性化推荐系统对提高顾客满意度有积极影响，而顾客满意度不仅能提高消费者购买意愿，也是使企业提高盈利的重要指标，因此改进个性化推荐系统对企业有非常重要的意义。戴和忠[5]认为个性化的推荐服务可以培养顾客对网站的忠诚度，提高顾客的交叉购买力，从而增加商家的效益。本文在已有研究基础上提出从信息编排、推荐方式、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任六个维度分析个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响。 1、研究假设 在电商平台中，个性化推荐系统提供的信息的编排会对其作用效果产生影响，恰当的信息编排对消费者来说是有效用的。因此，提出如下假设： H1：个性化推荐系统信息编排对消费者购买意愿有正向影响。 个性化推荐系统在推荐信息时会使用不同的方式，推荐方式的不同会使造成的效果也不同。因此，提出如下假设： H2：个性化推荐系统推荐方式对消费者购买意愿有正向影响。 个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究 文／王虹 个性化系统的推荐强度主要包括推荐的频率和推荐的信息量大小，本文认为个性化推荐系统的推荐强度正向影响了消费者的购买意愿，即频繁多量的推荐强度能使消费者的购买意愿得到提升。因此，提出如下假设： H3：个性化推荐系统推荐强度对消费者购买意愿有正向影响。 个性化推荐系统的主要功能是了解消费者需求偏好的信息以及向消费者提供合适的商品信息和建议，因此信息价值是评定电商平台个性化推荐系统是否具有价值的主要标准之一。较高的信息价值能使消费者的购买意愿得到提升。因此，本文提出如下假设： H4：个性化推荐系统信息价值对消费者购买意愿有正向影响。 在电商平台的个性化推荐系统中，消费者需求的变化是随时存在的。个性化推荐系统所推荐的信息的时效也会发生改变。本文提出如下假设： H5：个性化推荐系统价值时效对消费者购买意愿有正向影响。 消费者在进行购买行为时，大部分会选择其信任的电商平台。信任对消费者购买决策有较大的影响力，如果个性化推荐系统所推荐的商品总是不让消费者满意，那么消费者对该个性化推荐系统持不信任态度，消费者的购买意愿就会减弱。因此，提出如下假设： H6：个性化推荐系统用户信任对消费者购买意愿有正向影响。 2、研究设计与数据分析 本研究的测量过程中均使用Likert scale。本次共回收问卷214份，其中有效问卷200份，收回问卷的有效率为93.458%。采用Cronbach’s Alpha系数来对各变量的信度分析进行检验，各个维度的信度系数都大于0.7，本问卷具有较高的可信度。个性化推荐系统的KOM值为0.821，大于0.7；Barlett球形检验的近似卡方值为2419.592，显著性概率为0.000，小于0.05，因此说明个性化推荐系统量表适合使用因子分析法。 2.1 相关分析 为了对假设进行验证，首先将问卷中的问题进行计算归纳，对个性化推荐系统的多个维度与消费者购买意愿的相关性进行分析，使用皮尔森（pearson）相关分析的方法对假设H 进行初步验证。**表明相关性在0.01上显著相关，由表1可知，在0.01的显著性水平下，信息编排、弹出式广告、社交渠道推荐、平台系统推荐、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任与购买意愿的相关性显著且均为正，即信息编排、弹出式广告、社交渠道推荐、平台系统推荐、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任与购买意愿呈显著正相关关系。