本文關(guān)鍵詞：基于商品屬性的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究　出處：《華中科技大學(xué)》2012年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：推薦系統(tǒng)是解決信息過(guò)載問(wèn)題的有效手段，已經(jīng)引起了企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。為了減少稀疏矩陣、冷啟動(dòng)等問(wèn)題對(duì)推薦過(guò)程的影響，改善推薦系統(tǒng)的推薦效果和解釋能力，本研究在對(duì)現(xiàn)有的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究成果分別從信息技術(shù)和商務(wù)應(yīng)用的角度進(jìn)行了梳理和分類(lèi)的基礎(chǔ)上，，從信息粒度和信息來(lái)源的角度研究了商品的屬性知識(shí)和用戶(hù)對(duì)商品屬性的偏好信息在推薦系統(tǒng)中的作用機(jī)理。 論文首先針對(duì)用戶(hù)經(jīng)常消費(fèi)的商品提出了基于商品屬性的推薦算法和流程。參考信息檢索領(lǐng)域的TFIDF算法，提出了在不增加消費(fèi)者反饋工作量的前提下，將傳統(tǒng)的用戶(hù)商品評(píng)分矩陣轉(zhuǎn)化為用戶(hù)商品屬性評(píng)分矩陣的方法，并以此評(píng)分矩陣為基礎(chǔ)提出了基于商品屬性效用疊加、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于屬性的協(xié)同過(guò)濾三種推薦方法。通過(guò)對(duì)國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)上公開(kāi)的數(shù)據(jù)集的計(jì)算表明本文提出的矩陣轉(zhuǎn)化方法能夠在一定程度上提升矩陣中數(shù)據(jù)元素的密度，提出的三種推薦方法也能在不同程度上解決推薦系統(tǒng)的稀疏矩陣和冷啟動(dòng)的問(wèn)題。 論文接著針對(duì)用戶(hù)不經(jīng)常消費(fèi)的商品提出基于定性的用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)目標(biāo)和定量的專(zhuān)家商品領(lǐng)域知識(shí)的交互式推薦算法和流程。該交互式推薦算法以手段目標(biāo)鏈理論模型為理論依據(jù)，以商品屬性為中介。論文在理論分析的基礎(chǔ)上根據(jù)設(shè)計(jì)科學(xué)的研究范式，選用計(jì)算機(jī)商品為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了包括專(zhuān)家商品領(lǐng)域知識(shí)獲取和推薦交互功能的原型系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果表明提出的交互式推薦過(guò)程能夠明顯降低用戶(hù)對(duì)選購(gòu)類(lèi)商品消費(fèi)過(guò)程的感知復(fù)雜程度，顯著提高用戶(hù)消費(fèi)過(guò)程中的決策效率。 論文最后提出在線(xiàn)評(píng)論中用戶(hù)商品屬性偏好信息的挖掘方法以及這些信息在商品推薦過(guò)程中的作用機(jī)理。借鑒現(xiàn)有的自然語(yǔ)言處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘方法，給出了在一定的人工參入下，從用戶(hù)在線(xiàn)評(píng)論中挖掘用戶(hù)商品屬性偏好信息、評(píng)論權(quán)重信息、用戶(hù)商品評(píng)分信息的算法和流程，同時(shí)分析了獲取的這些信息作為商品領(lǐng)域知識(shí)或用戶(hù)商品偏好模型信息來(lái)源應(yīng)用于推薦過(guò)程的不同作用機(jī)理。針對(duì)用戶(hù)對(duì)計(jì)算機(jī)商品的在線(xiàn)評(píng)論的實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果證明了提出的算法和流程的可行性和有效性。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：F724.6

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1320571