【摘要】：現(xiàn)如今,人們已經(jīng)處在一個數(shù)據(jù)泛濫的時代,不管是數(shù)據(jù)制造者,還是數(shù)據(jù)收集者都遇到了前所未有的挑戰(zhàn)。對于數(shù)據(jù)制造者來說,如何讓自己曝光的信息快速被外界關(guān)注,是一件艱難的事情;對于數(shù)據(jù)收集者來說,如何從海量的數(shù)據(jù)中獲得自己感興趣的數(shù)據(jù)也是一件非常困難的事情。在如今的互聯(lián)網(wǎng)大背景下,物品上架成本很低,電商平臺發(fā)布商品將是一件很容易的事情;以未來的眼光看,電子商務平臺會售賣出比普通零售業(yè)更多的物品;顯然數(shù)據(jù)已成爆發(fā)式增長,需要通過結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)分析,給每個用戶推薦個性化的商品,從而提升商品交易總額(GMV)是未來的發(fā)展趨勢,做到推薦系統(tǒng)智能化、個性化,提供千人千面的個性化服務。推薦系統(tǒng)的本質(zhì)是聚焦用戶和信息之間的聯(lián)系,通過推薦系統(tǒng)找到有用的信息以及讓數(shù)據(jù)展現(xiàn)到它喜歡的用戶眼前,從而實現(xiàn)兩者共贏。本文圍繞著個性化推薦在電商平臺的應用,主要展開了以下研究工作:首先,采用了分布式平臺獲取用戶行為大數(shù)據(jù),結(jié)合用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、畫像數(shù)據(jù)、物品銷量數(shù)據(jù),物品流量等關(guān)鍵指標,進行個性化推薦。然后,介紹了一種持續(xù)可調(diào)的個性化參數(shù)模型,推薦系統(tǒng)后臺支持按品類調(diào)節(jié)因子,調(diào)節(jié)商品排序;支持黑白名單參與配件排序等。最后,提出了用戶在三種狀態(tài)下的個性化推薦規(guī)則,即已登錄系統(tǒng)用戶、游客用戶、首次登錄用戶;在線用戶采用大數(shù)據(jù)平臺推薦數(shù)據(jù);游客用戶采用默認排序數(shù)據(jù),首次登錄用戶采用當前熱銷數(shù)據(jù)默認排序。本文依托電子商務平臺,對基于大數(shù)據(jù)平臺的個性化推薦系統(tǒng)進行了驗證,研究結(jié)果證明了以分布式數(shù)據(jù)分析平臺、個性化推薦系統(tǒng)相結(jié)合的方式能讓轉(zhuǎn)化率和GMV有顯著的提升。
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.3
【圖文】：

今日頭條個性化推薦頁（未登錄（左），已登錄（右））

圖 1-4 亞馬遜定制化推薦列表京東商城是國內(nèi)中高端市場較大的電子商務公司，京東商城依托自建的物流系統(tǒng)，近年來一直致力于提升用戶體驗，實現(xiàn)了當天到貨或定時到貨的承諾。京東個性化推薦系統(tǒng)充分結(jié)合協(xié)同過濾和機器學習算法，通過用戶單邊數(shù)據(jù)、用戶畫像數(shù)據(jù)、商品單邊數(shù)據(jù)、用戶-商品聯(lián)合數(shù)據(jù)等特征訓練模型，采用高效精準的

圖 1-5 京東商城手機推薦頻道頁天貓是國內(nèi)較大的電子商務公司之一，天貓依靠其強大的資金儲備和流量紅利，活躍用戶一直處在國內(nèi)領(lǐng)先水平。天貓一直以來以物品豐富著稱，物品信息的龐大將會給任何一個推薦系統(tǒng)帶來強大的壓力，大量的 User+大量的 Item 必將導致性能問題，無論是模型訓練還是用戶-商品矩陣的生成，都將是一個挑戰(zhàn)。因

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5 yひ懔

本文編號：2783772