發(fā)布時間：2017-05-27 17:13

  本文關(guān)鍵詞：基于ACP方法的智能電子商務推薦系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電子商務正成為零售領域越來越重要的渠道。在如今的電子商務網(wǎng)站信息過載時代，用戶迫切需要一種能夠快速準確地找到自己需要的商品的方法。這樣的需求使得推薦系統(tǒng)應運而生。為了提高交易額，，電子商務網(wǎng)站正努力開發(fā)更好的推薦系統(tǒng)以刺激用戶產(chǎn)生更多的消費、提高對網(wǎng)站的忠誠度。 推薦方法主要分為基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦和混合推薦。傳統(tǒng)的基于歷史購買數(shù)據(jù)和評價數(shù)據(jù)的推薦方法具有良好的預測準確性，但隨著電子商務網(wǎng)站數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大，評價矩陣變得稀疏，推薦的準確性、效率都有所降低。本文的文獻綜述部分分析了理論研究中各種推薦方法的優(yōu)劣勢和適用條件。 考慮到傳統(tǒng)方法的固有局限，本文提出了一種基于人工智能、計算實驗和平行管理（ACP）理論的推薦方法。該方法利用多智能體仿真，建立了模擬真實電子商務系統(tǒng)的人工系統(tǒng)，通過對真實系統(tǒng)的觀察，改變?nèi)斯は到y(tǒng)中智能體的屬性和偏好設置，通過多目標決策優(yōu)化得到智能體的購買結(jié)果，將其反饋在真實系統(tǒng)中作為推薦商品。本文第三到第五章分別介紹了該方法的建模過程、算法設計和實驗平臺設計。 基于ACP方法的智能推薦系統(tǒng)能夠更加準確地模擬用戶購買決策行為，動態(tài)跟蹤用戶的屬性和偏好變化，同時，對外部事件和環(huán)境變化也會做出即時的響應。本文的數(shù)據(jù)測試和實驗結(jié)果分析顯示，這種方法在用戶滿意度方面顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，在響應速度方面也有良好的表現(xiàn)。 最后，我們總結(jié)了該方法的獨特優(yōu)勢，并提出了未來的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：ACP方法 電子商務 推薦系統(tǒng) 多智能體仿真 多目標決策
【學位授予單位】：清華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 引言9-12
• 1.1 電子商務及其發(fā)展9-10
• 1.2 電子商務中的推薦10-12
• 第2章 文獻綜述12-23
• 2.1 推薦系統(tǒng)簡介12-14
• 2.1.1 推薦系統(tǒng)的起源12-13
• 2.1.2 推薦系統(tǒng)的構(gòu)成13
• 2.1.3 推薦系統(tǒng)的目標13-14
• 2.1.4 對推薦系統(tǒng)的評價指標14
• 2.2 電子商務推薦方法——基于內(nèi)容的推薦方法14-16
• 2.3 電子商務推薦方法——協(xié)同過濾算法16-18
• 2.3.1 協(xié)同過濾算法簡介16-17
• 2.3.2 協(xié)同過濾算法中的相似性計算方法17-18
• 2.3.3 協(xié)同過濾算法的缺陷與改進18
• 2.4 電子商務推薦方法——混合方法18-19
• 2.4.1 融入基于內(nèi)容方法的協(xié)同過濾算法18-19
• 2.4.2 其他混合推薦系統(tǒng)19
• 2.4.3 獨立推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果相結(jié)合19
• 2.5 傳統(tǒng)電子商務推薦方法小結(jié)19-20
• 2.6 ACP 方法概述20-21
• 2.6.1 計算實驗20
• 2.6.2 人工系統(tǒng)20-21
• 2.6.3 平行系統(tǒng)21
• 2.7 基于智能體的建模與仿真方法21-22
• 2.8 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于 ACP 方法的建模與仿真23-34
• 3.1 ACP 體系框架23-25
• 3.1.1 平行系統(tǒng)框架23-24
• 3.1.2 人工系統(tǒng)中的購物邏輯24-25
• 3.2 數(shù)據(jù)庫設計框架25-28
• 3.2.1 數(shù)據(jù)表關(guān)系框架25-26
• 3.2.2 各數(shù)據(jù)表簡介26-28
• 3.3 實驗整體流程框架28-29
• 3.3.1 用戶信息的保存與載入28-29
• 3.3.2 用戶瀏覽界面與仿真的觸發(fā)29
• 3.3.3 仿真運行流程29
• 3.4 基于智能體的仿真與仿真軟件介紹29-30
• 3.4.1 基于智能體的仿真29-30
• 3.4.2 仿真軟件——Anylogic30
• 3.5 仿真程序運行流程30-32
• 3.5.1 仿真初始化30-31
• 3.5.2 近似鄰居智能體的篩選31-32
• 3.5.3 計算購買動機32
• 3.5.4 完成計算實驗，將推薦結(jié)果存儲32
• 3.6 仿真界面32-33
• 3.7 本章小結(jié)33-34
• 第4章 購買決策與推薦算法設計34-43
• 4.1 購買動機綜述34-36
• 4.1.1 確定性條件下的多目標決策問題34-36
• 4.1.2 實驗中使用的購買動機公式36
• 4.2 價格敏感度36-37
• 4.2.1 價格敏感度分析36-37
• 4.2.2 價格敏感度公式37
• 4.3 質(zhì)量敏感度37-39
• 4.3.1 質(zhì)量敏感度分析37-38
• 4.3.2 質(zhì)量敏感度公式38-39
• 4.4 易受他人影響程度39
• 4.5 標簽系統(tǒng)39-41
• 4.5.1 標簽系統(tǒng)與整體算法的組織39-40
• 4.5.2 標簽系統(tǒng)的作用方式40-41
• 4.6 動態(tài)收入認定41-42
• 4.7 本章小結(jié)42-43
• 第5章 界面與實驗平臺設計43-48
• 5.1 注冊界面43-44
• 5.2 登錄界面44
• 5.3 商品瀏覽與詳情界面44-47
• 5.4 購物車界面47
• 5.5 推薦與評價反饋頁面47-48
• 第6章 算例測試與實驗48-60
• 6.1 小規(guī)模算例測試48-51
• 6.1.1 測試用戶樣本48-49
• 6.1.2 推薦結(jié)果49
• 6.1.3 推薦結(jié)果分析——收入水平的影響49-50
• 6.1.4 推薦結(jié)果分析——標簽的影響50-51
• 6.1.5 推薦結(jié)果分析——與外界環(huán)境或事件相關(guān)的推薦51
• 6.2 現(xiàn)場實驗51-57
• 6.2.1 實驗設計51-52
• 6.2.2 前期準備52-55
• 6.2.3 實驗流程55
• 6.2.4 實驗數(shù)據(jù)處理55
• 6.2.5 描述性統(tǒng)計55-56
• 6.2.6 按推薦類型區(qū)分的雙樣本 t 檢驗56
• 6.2.7 推薦結(jié)果的多樣性分析56-57
• 6.3 推薦運行時間與商品數(shù)量關(guān)系57-59
• 6.3.1 算例測試軟硬件配置情況57
• 6.3.2 算例測試數(shù)據(jù)處理57
• 6.3.3 得到推薦所需時間與商品數(shù)量關(guān)系圖表57-59
• 6.3.4 得到推薦所需時間與商品數(shù)量關(guān)系算例分析59
• 6.4 本章小結(jié)59-60
• 第7章 結(jié)論與未來研究60-63
• 7.1 基于 ACP 方法的在線推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢60-61
• 7.1.1 直接對人的行為的描述與刻畫60
• 7.1.2 對人偏離絕對理性的描述60
• 7.1.3 對人的偏好改變和外界環(huán)境事件因素的響應60-61
• 7.1.4 強大的可擴展性61
• 7.2 未來研究方向61-63
• 參考文獻63-66
• 致謝66-68
• 個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果68

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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4 邢春曉;高鳳榮;戰(zhàn)思南;周立柱;;適應用戶興趣變化的協(xié)同過濾推薦算法[J];計算機研究與發(fā)展;2007年02期

5 李聰;梁昌勇;馬麗;;基于領域最近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[J];計算機研究與發(fā)展;2008年09期

6 孟憲福;陳莉;;基于貝葉斯理論的協(xié)同過濾推薦算法[J];計算機應用;2009年10期

7 王飛躍;平行系統(tǒng)方法與復雜系統(tǒng)的管理和控制[J];控制與決策;2004年05期

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10 王飛躍;關(guān)于復雜系統(tǒng)研究的計算理論與方法[J];中國基礎科學;2004年05期

  本文關(guān)鍵詞：基于ACP方法的智能電子商務推薦系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：400668