同济大学软件学院
硕士学位论文
基于混合算法的推荐系统的研究与实现
姓名：李冠宇
申请学位级别：硕士
专业：软件工程
指导教师：刘琴;朱宏明
20081101
Ａｂｓｔｒａｃｔ
ｇｉｖｅｔｈｅｍａｄｖｉｃｅｓ．
Ｗｏｒｄｓ：ＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ，ｎｅａｒｅｓｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒ
Ｋｅｙ
ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ），ｃｏｎｔｅｎｔｂａｓｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，Ｕｓｅｒｂａｓｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，ｍｉｘｅｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＩＶ
淘宝网购物https://www.doczj.com/doc/443316293.html,/
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。
图片简介:
本技术介绍了一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，属于推荐系统技术相关领域。该推荐系统包括输入模块、推荐算法和输出模块三个部分，输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分和用户历史信息等；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目。其中改进部分是对推荐算法中冷启动问题进行优化。针对新用户、新项目和新系统不同的冷启动问题，提出了优化解决方法。 技术要求 1.一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，包括输入模块、推荐算法和输出模块；输入模块用于输入用户个人基本信息、用户对项目的评分、用户历史信息和当 前的点击操作；推荐算法根据输入信息分析用户兴趣爱好，寻找最相似用户和项目，给 出预测的评分结果；输出模块依据用户输入请求，输出相应的推荐项目到客户端。 2.如权利要求1所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，所述推荐算法为协同过滤推荐算法，所述协同过滤推荐算法冷启动实现方式为：一、提供非个性 化的推荐，非个性化推荐的最简单例子就是热门排行榜，可以给用户推荐热门排行榜， 然后等到用户的反馈足够多，数据收集到一定的时候，再转换为个性化推荐；二、利用 用户的注册信息，提供的年龄、性别、职业等数据做粗粒度的个性化；三、利用用户的 社交网络账号登录，导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的 物品；四、利用物品的内容信息计算物品相关表，利用专家进行标注。 3.如权利要求2所述的一种改进了协同过滤推荐算法的推荐系统，其特征在于，在所述推荐算法中，用户点击商品链接后，推荐系统会记录用户的点击行为，然后系统计算用户 间相似度，找出与当前用户最相似的前N个用户，接着在这前N个用户中找出当前用户没有点击的商品，将点击率最高的几个商品加入推荐列表，最后将推荐列表发往客户端向 用户展示推荐的商品。
基于方面类别的情感分析和推荐系统方法研究随着电子商务的飞速发展,推荐系统在其中扮演着越来越重要的角色,人们对于推荐系统的要求也越来越高,不仅要求其能够进行精 准的个性化推荐,还在推荐粒度以及可解释性等方面提出了更高的要求。而也得益于电商平台的飞速发展,其上丰富的评论信息为我们实现这些需求提供了可能,这也促进了融合评论信息的基于方面类别(aspect)情感分析的具有可解释性的推荐系统的发展。目前基于方面类别情感分析的推荐系统主要分为两个大的模块,第一模块是对于评论利用基于方面类别的情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis,简称ABSA)技术抽取方面类别级别的信息特征,包含方面类别识别和基于方面类别的情感极性判别两个任务;第二个模块是将上一模块中抽取得到的特征或者表示与推荐系统进行融合。方面类别级别的特征会被分别加入到用户偏好和商品属性中丰富用户和商品的表示,从而进行更加准确,更加个性化的推荐。但是在主流的基于方面类别情感分析的推荐系统的各个模块和任务中仍存在一些问题,ABSA模块中,方面类别识别任务中过于关注模型集成和特征工程而缺乏对于问题 和数据特点的分析,基于方面类别的情感极性判别任务中缺乏结构信息的指导,在推荐模块中方面类别级别的信息和推荐系统结合方式过于简单,并且推荐的可解释性仍然比较粗糙乃至缺失等等,针对这些 问题,本文分别提出以下解决方法:1.对于方面类别识别任务中只关 注于模型集成和特征工程的现状,针对于任务和数据重新进行了分析并观察到了两个现象,首先是评论文本简短,不同的部分表意明确且
独立;其次是某些单词对于方面类别的识别具有决定性作用,但是受 限于数据规模、稀疏性等因素,无法发挥作用。根据这两个观察提出一种基于依存句法树的切分方法对于评论进行切分并分别进行方面 类别识别,并将对齐特征加入模型提高识别准确率。2.对于基于方面类别的情感分析中缺乏结构信息的问题,引进一种基于强化学习的文本表示方法来学习评论文本的结构信息。加入策略网络,针对不同的方面类别决策是否进行删词操作,只保留下和当前方面类别相关的描述文本,从而得到不同方面类别视角下的表示,然后分别进行情感极 性的判别,提高情感分类的准确率。3.针对于方面类别信息和推荐系统融合方式简单以及推荐的可解释性粗糙乃至缺失的问题,引入外部标准标注数据训练分类模型,并用其对于推荐评论进行标注得到方面类别和情感标签特征,然后利用卷积神经网络和注意力机制得到评论文本的抽象表示特征,并把方面类别识别作为辅助任务监督文本建模的过程。最后将这两类特征同时加入推荐系统丰富用户和商品的表示,同时可以根据用户和商品的方面类别和方面类别级别的情感标签的 统计信息得到方面类别级别的推荐理由,满足更细粒度的可解释性的需求。本文提出了基于依存句法树切分的方面类别的识别模型、基于强化学习的方面类别情感分类模型和基于方面类别情感分析的推荐 系统,并且在各自任务的标准数据集上分别进行了实验和针对性的比较,证明了这些改进的模型的有效性。
学年论文 题目：电子商务推荐系统实现方法的分析学院：信息工程学院计算机系 专业：电子商务 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 2011 年 5 月15 日
电子商务推荐系统基本实现方法的分析 电子商务08-01 摘要：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. 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, 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的 对象, 进而进行个性化推荐, 其本质就是信息过滤. 个性化推荐系统不仅在社会经济 中具有重要的应用价值, 而且也是一个非常值得研究的科学问题. 事实上, 它是目前 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, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统, 混合推荐系统, 以及最近兴起的基于用户—产品二部图网 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 和未来可能的若干研究方向. 推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注, 它与管理科学、消费行为等研究也密切相关. 能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴, 有助于我国学者了解该领域的主要进展. 关键词：协同过滤推荐算法；皮尔逊相关度；欧几里得距离评价；卓越亚马逊
目录 1、概述 (1) 1.1研究背景 (1) 1.2定义 (1) 2、推荐系统历史 (1) 2.1个性化推荐系统的发展历程 (1) 3、电子商务推荐系统的基本实现方法分析 (2) 3.1电子商务推荐系统的分类 (2) 3.2电子商务推荐系统的基本算法： (3) 3.2.1基于关联规则的推荐算法 (3) 3.2.2基于内容的推荐算法 (3) 3.2.3协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering Recommendation) (3) 4、电子商务推荐系统的工作流程 (4) 4.1数据采集 (4) 4.2数据预处理 (4) 4.2.1欧几里得距离评价： (5) 4.2.2皮尔逊相关度： (5) 4.3形成推荐 (6) 4.4结果显示 (8) 4.4.1卓越亚马逊的推荐系统分析 (8) 4.4.2豆瓣网的推荐系统分析 (8) 5、电子商务推荐系统的作用 (10) 6、总结 (10) 参考文献 (10) 附录1 (12)
基于混合推荐的电影推荐系统设计 绪论 随着经济的快速发展，人们的娱乐生活越来越丰富。电影，作为娱乐的重要组成部分，越来越受到大众的欢迎，特别是受到年轻人的喜爱。但是，如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。电影个性化推荐应运而生，它就是来解决如何在海量信息中寻找关键点，向用户推荐出符合用户要求的电影。 本文，基于内容和协同过滤混合的推荐算法，建立一个个性化的电影推荐系统。电影作为推荐给用户的一种产品，其对特定的时间依赖性并不强。基于内容的推荐系统可以有效地克服冷启动和数据稀疏性问题，在系统初运行阶段和有新用户进入阶段可以提供较高的准确性。当数据评估到达一定程度后，使用协同过滤推荐系统进行推荐。协同过滤技术，不仅可以提供同类型的优质产品给用户，还可以根据近邻集的不同进行跨类型的推荐。并且随着时间的增加，用户评价数的增多，更多的用户加入到系统中后，会找到更匹配的近邻用户，使得推荐质量得到提升。 系统设计 一、总体构架设计 电影推荐系统采用B/S模式的三层框架设计，分为表示层、业务层和数据层。这样的设计模式达到了分散关注、松散耦合、逻辑复用和标准定义的目的。系统总体框架结构图如图1所示。 二、对象关系及动态模型 a)对象关系 电影管理中的主要对象有：管理员和电影。管理员对电影的操作有：查询、修改、删除、添加等。管理员与电影是一对多的关系。 电影推荐中的对象是电影，系统在这些电影信息的基础上进行推荐，系统和电影的关系是多对多的关系。用户对象可以细分为普通用户和管理员。对象详细关系图如图2所示。
图1 总体构架设计 图2 对象间关系图 b)动态模型 电影推荐模块是系统主要的动态模型。电影推荐系统的状态转化图如3所示。
基于内容推荐方法的优点是： 1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。 2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。 3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。 4）通过列出推荐项目的内容特征，可以解释为什么推荐那些项目。 5）已有比较好的技术，如关于分类学习方面的技术已相当成熟。 缺点是要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达，不能显式地得到其它用户的判断情况。 二、协同过滤推荐 协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。协同过滤最大优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。 协同过滤是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。协同过滤正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来，基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。 基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的，即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，如填写一些调查表格等。 和基于内容的过滤方法相比，协同过滤具有如下的优点： 1）能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息，如艺术品，音乐等。 2）共享其他人的经验，避免了内容分析的不完全和不精确，并且能够基于一些复杂的，难以表述的概念（如信息质量、个人品味）进行过滤。 3）有推荐新信息的能力。可以发现内容上完全不相似的信息，用户对推荐信息的内容事先是预料不到的。这也是协同过滤和基于内容的过滤一个较大的差别，基于内容的过滤推荐很多都是用户本
高级数据挖掘期末大作业
基于协同过滤算法的电影推荐系统 本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。 电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。 一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。 在Mahout0.5版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。 下图展示了构成Taste的核心组件：
推荐系统的出现 推荐系统的任务就是解决，当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎的筛选效果不佳的问题。联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。 推荐算法介绍 基于人口统计学的推荐 这是最为简单的一种推荐算法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。 系统首先会根据用户的属性建模，比如用户的年龄，性别，兴趣等信息。根据这些特征计算用户间的相似度。比如系统通过计算发现用户A和C比较相似。就会把A喜欢的物品推荐给C。 优缺点： ?不需要历史数据，没有冷启动问题 ?不依赖于物品的属性，因此其他领域的问题都可无缝接入。 ?算法比较粗糙，效果很难令人满意，只适合简单的推荐 基于内容的推荐 与上面的方法相类似，只不过这次的中心转到了物品本身。使用物品本身的相似度而不是用户的相似度。
系统首先对物品（图中举电影的例子）的属性进行建模，图中用类型作为属性。 在实际应用中，只根据类型显然过于粗糙，还需要考虑演员，导演等更多信息。 通过相似度计算，发现电影A和C相似度较高，因为他们都属于爱情类。系统还会发现用户A喜欢电影A，由此得出结论，用户A很可能对电影C也感兴趣。 于是将电影C推荐给A。 优缺点： ?对用户兴趣可以很好的建模，并通过对物品属性维度的增加，获得更好的推荐精度 ?物品的属性有限，很难有效的得到更多数据 ?物品相似度的衡量标准只考虑到了物品本身，有一定的片面性 ?需要用户的物品的历史数据，有冷启动的问题 协同过滤 协同过滤是推荐算法中最经典最常用的，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。那么他们和基于人口学统计的推荐和基于内容的推荐有什么区别和联系呢？ 基于用户的协同过滤——基于人口统计学的推荐 基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计学的推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户群计算推荐，但它们所不同的是如何计算用户的相似度，基于人口统计学的机制只考虑用户本身的特征，而基于用户的协同过滤机制可是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相似度，它的基本假设是，喜欢类似物品的用户可能有相同或者相似的口味和偏好。 基于物品的协同过滤——基于内容的推荐
Xiaol v2009-Relevance is more significant than correlation: Information filtering on sparse data 本文提出了在针对数据稀疏时，使用相关性信息比关联性信息效果更好，因为在关联性信息中，会用到更多的数据， Recommendation System 推荐系统存在的主要挑战： 1.Data sparsity. 2.Scalability 解决该问题的一般方法（28-30） a)有必要考虑计算成本问题和需找推荐算法,这些算法要么是小点的要求 或易于并行化(或两者) b)使用基于增量的算法，随着数据的增加，不重新计算所有的数据，而是 微调的进行 3.Cold start 解决该问题的方法一般有 a)使用混合推荐技术，结合content和collaborative数据，或者需 要基础信息的使用比如用户年龄、位置、喜好genres（31、32） b)识别不同web服务上的单独用户。比如Baifendian开发了一个可以 跟踪到单独用户在几个电子商务网站上的活动，所以对于在网站A的一 个冷启动用户，我们可以根据他在B，C，D网站上的记录来解决其冷启 动问题。 4.Diversity vs. Accuracy（多样性和精确性） 将一些很受欢迎的且高评分的商品推荐给一个用户时，推荐非常高效，但是这种推荐不起多少作用，因为这些商品可以很容易的找到。因此一个好的推荐商
品的列表应该包含一些不明显的不容易被该用户自己搜索到的商品。解决该问题 的方法主要是提高推荐列表的多样性，以及使用混合推荐方法。（34-37） 5.Vulnerability to attacks 6.The value of time. 7.Evaluation of recommendations 8.er interface. 除了这些问题外，还有其他的。随着相关学科分支的出现，特别是网络分析工具，科学家考虑网络结构对推荐的效果影响，以及如何有效使用已知的结构属性来提 高推荐。比如，（45）分析了消费者-商品网络并提出了一个基于喜好边（preferring edges）改进的推荐算法，该算法提高了局部聚类属性。（46）设计并提高了算法，该算法充分利用了社区结构（community structure）。随之而来的挑战主要有：带有GPS移动手机成为主流，并且可以访问网络，因此，基于位置的推荐更需要精确的推荐，其需要对人的移动有一个高效预测能力（47、48）并且高质量的定义位置和人之间的相似性的方法。（49、50）。智能推荐系统需考虑不同人的不同行为模式。比如新用户比较喜欢访问popular商品并且选择相似的商品，而老的用户有更不同的喜好（51,52）用户行为在低风险商品和高风险商品之间更加的不同。（53,54） 推荐系统的一些概念 网络 网络分析对于复杂系统的组织原则的发现是一个万能的工具（5-9）。网络是 由一些元素点和连接点的边组成的。点即为个人或者组织，边为他们之间的交互。 网络G可用（V，E）表示，V（vertice）为节点的集合，E为边（edge）的 集合。在无向网络中，边无方向。在有向网络中，边有向。我们假设网络中不存 在回路以及两个节点之间不存在多条边。G(V,E)图中，一些参数表示是指与节点x连接的节点（即x的邻居）的集合。 即为x节点的度。
第40卷第4期电子与信息学报 Vol.40No.4 2018年4月Journal of Electronics & Information Technology Apr. 2018 基于潜在主题的混合上下文推荐算法 李平①②张路遥*①曹霞①胡检华① ①(长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙 410114) ②(智能交通大数据处理湖南省重点实验室长沙 410114) 摘要：针对单个环境上下文中项目访问记录稀疏的问题，推荐系统难以获取与当前环境上下文关联的用户偏好。 该文设计了一种新的上下文关联性推荐(CTRR)算法。CTRR算法通过CTRR_LDA模型求解推荐项目出现在特定环境上下文的概率，并结合上下文后过滤推荐算法，对用户进行推荐。CTRR_LDA模型是在(LDA)模型的基础上，结合环境上下文和项目特征上下文，提出的项目与环境上下文的关联概率模型。该模型将环境上下文划分为多个环境上下文因子，每个环境上下文因子表示为K维的主题分布，挖掘环境上下文因子中项目出现的潜在主题特征。利用LDOS-CoMoDa网站上真实的电影数据集进行实验，验证了算法的可靠性。 关键词：推荐；关联概率；潜在主题；环境上下文；项目特征上下文 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2018)04-0957-07 DOI: 10.11999/JEIT170623 Hybrid Context Recommendation Algorithm Based on Latent Topic LI Ping①② ZHANG Luyao①CAO Xia① HU Jianhua① ①(School of Computer and Communication Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China) ②(Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation, Changsha 410114, China) Abstract: In the recommendation system, a critical challenge is that individual environment context log may not contain sufficient item access records for mining his/her environment context preferences. This paper designs a Contextual Topic-based Relevance Recommendation (CTRR) algorithm. The CTRR algorithm uses the CTRR_LDA model and a postfiltering strategy to recommend items to users in a specific environment context. CTRR_LDA is an improved LDA model, which combines environment contexts and item feature contexts to calculate the probability of the item appeared. In this model, the environment context is divided into multiple environment context factors. Each environment context factor can be expressed as a K-dimensional topic distribution. Then the CTRR_LDA model is used to mine the latent topic of the items in each environment context factor. According to the experimental results on the LDOS-CoMoDa datasets, the reliability of algorithm is validated in the context-aware recommendation scenario. Key words: Recommendation; Relevance probability; Latent topic; Environment context; Item feature context 1引言 近年来，随着移动设备感知能力不断提升，推荐系统能从移动智能终端的上下文日志中获取用户的偏好和丰富的上下文信息。上下文信息对推荐系统产生了不容小觑的影响，受到工业界和学术界的广泛关注。在工业界推荐方面，京东到家手机APP 利用环境上下文如用户下单和收单的位置、时间以 收稿日期：2017-06-28；改回日期：2017-11-20；网络出版：2017-12-12 *通信作者：张路遥 465888329@https://www.doczj.com/doc/443316293.html, 基金项目：湖南省教育厅资助重点项目(14A004) Foundation Item: The Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department (14A004)及商品特征上下文如商品的价位向用户提供生鲜及超市产品配送。在学术界推荐领域，上下文感知推荐通过在传统的推荐算法中融入上下文信息，得到满足用户偏好同时符合上下文要求的推荐列表[16]-。 目前，上下文后过滤推荐[7,8]是上下文感知推荐系统中较为成熟的算法。基本思想是将项目与当前上下文关联的概率[4]和已预测评分进行加权。但传统的上下文后过滤推荐在项目与上下文的关联概率求解上仅仅考虑了项目在环境上下文中出现频次的特性，忽略了项目多元的特征上下文。例如在歌曲推荐系统中，两首歌在书店这个场景下出现频次相等， 万方数据
目录 一、摘要 二、当当网概述 1）当当网简介 三、个性化推荐系统营销理论综述及原因 1）个性化推荐系统营销概念及分类 a 基于内容的推荐系统 b 协同过滤推荐系统 c 混合推荐系统 2）个性化推荐系统的发展历程 3）当当网使用个性化推荐系统的原因 四、个性化推荐系统的结构及在当当网运用中的具体表现 1）个性化推荐系统在电子商务网站中的结构 a 输入功能模块 b推荐引擎模块 c输出功能模块 2）个性化推荐系统在当当网中的具体运用 a商品信息页面 b购物车、收藏夹 c Email邮件 d独立的个性化页面 3）个性化推荐系统在当当网中的新运用 4）个性化推荐系统在当当网未来的发展趋势 五、个性化推荐系统在当当网运用中的特点 1）“当当推荐”系统功能分析及推荐效果评价 a 当当推荐系统功能 b 推荐效果评价 2）当当网特性化推荐2.0 六、个性化推荐系统在当当网运用中的不足与风险 1）个性化推荐系统在当当网运用中的不足 2）当当网个性化推荐运用中的风险
3）在个性化推荐上当当网和亚马逊的对比分析 七、通过当当网浅谈个性化推荐系统对电子商务发展的影响 1）电子商务新时代的到来 2）由推网的兴起 八、结语与建议 九、注解与参考文献
个性化推荐系统在当当网中的运用分析 摘要：在完善用户购物体验方面，当当网还针对用户需求推出了“为你推荐”功能，通过对顾客历史数据的分析，根据不同顾客的购物习惯向他们推荐针对其个人的商品。这样的定制推荐把用户从海量的商品信息中解放出来，极大的减少了用户的时间成本，通过强大的系统分析，实际上做到了顾客给自己推荐商品，成为自己的顾问。一个好的个性化推荐就好像网站里的智能导购员一样，只不过它是隐形的，对于购物者来说，它是无处不在的。它能将隐形而无处不在的特性发挥到极致，让购物者不讨厌它，也时刻能使用到它，最终，它能够为网站创造更多的销量。 关键词：个性化推荐；当当网；应用；电子商务；信息超载。 Personalized recommendation system in dangdang network analysis of the application Abstract: To improve the user shopping experience,dangdang also according to user needs introduced a \"recommend\" function,through the analysis of the historical data of customers,according to different customers' shopping habits to their recommended according to the personal goods.This custom recommend the user from mass of commodity information liberate, greatly reduce the user's time cost, through the powerful system analysis, in fact do the customer to recommend commodities, to become their own advisers. A good personalized recommend like website intelligent shopping guide，only it is invisible, for shoppers for, it is everywhere. It can store and the ubiquity of characteristics to acme, let shoppers don't hate it, time can be used to it, eventually, it can create more sales for the web site Key words:Personalized recommendation ; dangdang; apply ; electronic commerce；information overload
混合推荐系统方法浅析 【摘要】随着Internet的迅速发展，各种信息以指数级的速度增长，类型也愈来越多。如何有效的解决信息过载带来的种种问题，如何满足各种不同用户的需求，成为新的研究课题。本文提出一种基于混合方法的推荐系统方法，经验性的比较了混合算法与单纯贴近算法之间的表现，并且说明了混合方法较纯贴近方法可以提供更准确的推荐效果。 【关键词】混合推荐系统；内容算法；人工智能 0.引言 在互联网的迅猛发展下，随着信息过载问题的逐年升温，互联网用户对信息需求的日益膨胀，推荐系统在各个领域的数字化进程中扮演着越来越重要的角色.在过去的数十年中，推荐系统在学术研究、工业界各种应用上取得了长足的进步.然而，现有的推荐算法仍然存在特征提取、冷启动、过拟合、稀疏问题，需要不断完善和解决.一些推荐系统通过混合使用协同方法和基于内容的方法，来避免单纯使用基于内容的方法或协同算法中的某些局限[1]。将协同方法和基于内容的方法混合应用至推荐系统有很不同方式，大概可以分为以下几类： （1）单独分开执行协同方法和基于内容的方法并将其预测合并。 （2）将一些基于内容算法的特征应用于协同方法中。 （3）将一些协同方法的特征应用于基于内容方法中。 （4）建立一个将协同算法和基于内容算法特征结合应用的模型。 上述方法已经被推荐系统的研究者所采用，下面将展开介绍。 构建混合推荐系统的一种方法是单独执行协同算法和基于内容的方法。然后，我们可以得到两种情况。首先，我们可以将从各自的推荐系统中得到的结果（评级）采用线性组合或者投票机制的方法进行处理，以获得一个最终的结果。此外，我们可以采用其中某一种推荐系统，也即在任何情况下都采用一种比其他推荐系统都要好的系统，当然，这里的好是建立在一定的“质量”评价标准之上的。比如，每日学习系统选择了一个可以对推荐给出高置信区间值的推荐系统，同时这个系统能够选择出那些与用户过去的评价更加一致的推荐。 1.混合推荐系统概念与特征 一些混合型推荐系统，包括Schwaighofer[2]和Rashid [3]里描述的“通过内容的协同”，都基于一些传统的协同技术，但是也能够为每个用户保留基于内容的文件。这些基于内容的文件，不是平常的相关项，而是被用来计算两个用户之间
基于协同过滤算法的电影推荐系统
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
高级数据挖掘期末大作业
基于协同过滤算法的电影推荐系统 本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。 电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。 一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。 在Mahout0.5版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。 下图展示了构成Taste的核心组件：
基于协同过滤算法的推荐系统设计 一、绪论： 长尾理论。 二、协同过滤算法的定义： （一）预定义： 要实现协同过滤算法，需要做以下的预定义： 1、邻域： 给定集合X，映射U：X→P(P(X))（其中P(P(X))是X的幂集的幂集），U 将X中的点x映射到X的子集族U(x)），称U(x)是X的邻域系以及U(x)中的元 素（即X的子集）为点x的邻域，当且仅当U满足以下的邻域公理： U1：若集合A∈U(x)，则x∈A。 U2：若集合A，B∈U(x)，则A∩B∈U(x)。 U3：若集合A∈U(x)，且A ?B ?X，则B∈U(x)。 U4：若集合A∈U(x)，则存在集合B∈U(x)，使B ?A，且?y∈B，B∈U(y)。 2、皮尔逊相关系数： 皮尔逊相关系数是一种度量两个变量相似程度的一种方法，若变量X和变量Y线性相关，则其皮尔逊系数的z值域为[-1,1]。系数值为1表示完全正相关； 系数值为-1表示完全负相关。 3、曼哈顿距离： 4、欧几里得距离： 5、余弦相似度： 6、 Jaccard相似度： （二）基于用户的协同过滤算法： 在实际应用中，如果一个用户C需要得到个性化的推荐，那么根据这个用户过去喜欢过的物品，计算出与这个顾客有着相似偏好的用户，继而把这些相似的用户所喜欢的、且C没有喜好过的物品推荐给用户C，这就是基于用户的协同过滤算法的主要思路。 该方法主要包括两个步骤： 1、寻找和查询用户具有相似偏好的用户群体。 2、找到这些用户所喜欢的物品集合，选取其中用户最为感兴趣的子集推荐给 查询用户。 在步骤1中，我们使用相似度来度量两个用户之间的相似度。相似度的计算方法可以调用预定义中的皮尔逊相似度、余弦相似度、曼哈顿距离、欧几里得距离和jaccard相似度。记用户A和用户B之间的相似度为sim 在得到用户的相似度之后，我们需要给查询用户返回根据其兴趣度的T opK结果，我们用如下公式衡量用户的兴趣度： 公式 其中S(u,K)代表相似用户集中的前K个用户，N(i)代表喜欢物品i的用户集合。 R代表用户u对物品i的感兴趣程度。 下图代表基于用户协同过滤算法的主要流程： （三）基于物品的协同过滤算法： 在基于用户的协同过滤算法的基础上，又发展出了基于物品的协同过滤算法。 这主要是因为在一般的网站应用中，用户的数量往往远远大于物品的数量，这就造 成了计算用户之间的相似度成为一件非常耗时的工作：以余弦相似度为例。设一个
随着经济的快速发展，人们的娱乐生活越来越丰富。电影，作为娱乐的重要组成部分，越来越受到大众的欢迎，特别是受到年轻人的喜爱。但是，如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。电影个性化推荐应运而生，它就是来解决如何在海量信息中寻找关键点，向用户推荐出符合用户要求的电影。 本文，基于内容和协同过滤混合的推荐算法，建立一个个性化的电影推荐系统。电影作为推荐给用户的一种产品，其对特定的时间依赖性并不强。基于内容的推荐系统可以有效地克服冷启动和数据稀疏性问题，在系统初运行阶段和有新用户进入阶段可以提供较高的准确性。当数据评估到达一定程度后，使用协同过滤推荐系统进行推荐。协同过滤技术，不仅可以提供同类型的优质产品给用户，还可以根据近邻集的不同进行跨类型的推荐。并且随着时间的增加，用户评价数的增多，更多的用户加入到系统中后，会找到更匹配的近邻用户，使得推荐质量得到提升。 系统设计 一、总体构架设计 电影推荐系统采用B/S模式的三层框架设计，分为表示层、业务层和数据层。这样的设计模式达到了分散关注、松散耦合、逻辑复用和标准定义的目的。系统总体框架结构图如图1所示。 二、对象关系及动态模型 a)对象关系 电影管理中的主要对象有：管理员和电影。管理员对电影的操作有：查询、修改、删除、添加等。管理员与电影是一对多的关系。 电影推荐中的对象是电影，系统在这些电影信息的基础上进行推荐，系统和电影的关系是多对多的关系。用户对象可以细分为普通用户和管理员。对象详细关系图如图2所示。 表示页面浏览器 网络应用 客户端
图1 总体构架设计 图2 对象间关系图 b)动态模型 电影推荐模块是系统主要的动态模型。电影推荐系统的状态转化图如3所示。 用户 管理员 普通用户 电影管理 浏览 观看 电影信息 推荐算法 登陆
https://www.doczj.com/doc/443316293.html, 推荐系统常用的推荐算法_光环大数据培训 一、推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点 在知乎搜了一下推荐系统，果真结果比较少，显得小众一些，然后大家对推荐系统普遍的观点是： (1)重要性UI>数据>算法，就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区，通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制，有的考虑工程实现问题较少，推荐系统需要大量的数据整理和转化，同时更需要考虑公司业务特性以及与现有系统的集成，方能形成推荐系统和业务之间的良性循环; (2)推荐系统离线测试很好，上线后要么没有严格的测试结果而只能凭感觉，要么实际效果差强人意，我想主要缘于离线测试比较理想，而在线AB冠军测试无论对于前端还是后台要求都很高，没有雄厚的研发实力难以实现; (3)推荐系统受到的外部干扰因素特别多(季节、流行因素等)，整个系统需要不断的迭代更新，没有一劳永逸的事情。 1.2 推荐系统的评价指标 由于推荐系统比较复杂，所以涉及到的评价指标也很多。当然，用户满意度最为的有效，因为这本来就是推荐系统的最终目标，但是奈何资源有限成本太高，推荐系统还依赖于其它客观评价指标。
https://www.doczj.com/doc/443316293.html, (1)推荐准确度：这个参数可以离线计算所得，而且较为的客观，所以是各大研究论文算法最重要的参考指标。 总体来说，推荐系统有两大任务：“预测”和“推荐”，所以推荐系统准确度的评分包括： 评分预测：学习用户的评价模型，用于预测用户对于未接触事物的评分，其实可以看作是一个回归模型，一般用均方根误差或者绝对误差来衡量; TopN推荐：给用户一个个性化的推荐列表，其一般通过准确度、召回率等指标评估。其中N也是一个可变参数，可以根据不同的N描绘出对应算法的ROC曲线来进一步评价推荐效果; (2)覆盖率：体现了挖掘算法对发掘长尾商品的能力。最简单的定义是，对所有用户推荐出的产品做并集，然后看这个出现的并集产品与总产品数中所占的比例，这种方式比较的粗线条，因为推荐系统中马太效应频繁，所以好的推荐算法应当是所有商品被推荐的几率差不多，都可以找到各自合适的用户，所以实际中会考虑信息熵、基尼系数等指标。 (3)多样性：其原理可以表述为不在一棵树上吊死。因整个推荐系统涉及到的因素太多，如果只推荐用户一个类别的相似物品，失败风险比较的大，而且也难以实现整个推荐效益的最大化。 (4)新颖性：原理就是那些用户没有接触过、没有操作过的商品，或者是流行度比较低的商品，对用户来说是比较新鲜的物品，往往会有意外的效果。个人觉得这个指标有点扯~~