發(fā)布時間：2016-07-29 06:11

  本文關(guān)鍵詞：遷移學(xué)習(xí)及其在多電商交叉推薦中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《電子科技大學(xué)》 2013年

遷移學(xué)習(xí)及其在多電商交叉推薦中的應(yīng)用研究

龔亮  

【摘要】：推薦系統(tǒng)被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)時代最有效的個性化技術(shù)，其目標(biāo)是為用戶推送最有價值的信息，提高用戶獲取信息的效率。對于推薦系統(tǒng)的研究，，既有重要的社會意義，又有重要的經(jīng)濟(jì)價值。自上世紀(jì)九十年代以來，數(shù)據(jù)挖掘方面的研究者已經(jīng)從多種角度對推薦算法進(jìn)行了研究與改進(jìn)。這些工作使得推薦系統(tǒng)已經(jīng)成功應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)的各個商業(yè)系統(tǒng)中。 雖然推薦系統(tǒng)已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)得到廣泛應(yīng)用，但仍普遍存在兩個主要問題：①數(shù)據(jù)稀疏性問題；②“冷啟動”問題。同時，用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的行為活動攜帶著一些意圖，而推薦系統(tǒng)也缺乏對這些意圖的考慮。本文利用遷移學(xué)習(xí)和意圖預(yù)測等方法，在一定程度上解決推薦系統(tǒng)的上述問題。本文主要工作如下： 1.提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的跨電商交叉推薦算法。算法的核心思想在于從一個輔助域電商的數(shù)據(jù)中獲取“知識”并將該“知識”遷移到目標(biāo)域電商中，幫助該電商完成精準(zhǔn)的推薦。算法考慮了目標(biāo)域數(shù)據(jù)差異性和輔助域數(shù)據(jù)稀疏性對遷移學(xué)習(xí)效果的影響，并在多個不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行離線仿真實驗，實驗結(jié)果表明該方法在預(yù)測精確性和召回率上較協(xié)同過濾的推薦算法有著很大的提高。 2.提出兩種用戶意圖預(yù)測的算法，一種算法稱為基于線性閾值的用戶意圖預(yù)測算法，另一種稱為基于邏輯回歸的用戶意圖預(yù)測算法。兩種算法都需要從用戶的行為中提取特征，然后將特征應(yīng)用于相應(yīng)的算法模型�；诰�性閾值的用戶意圖預(yù)測算法使用帶閾值的線性模型預(yù)測用戶意圖，算法的靈活性較強(qiáng)�；谶壿嫽貧w的用戶意圖預(yù)測算法使用邏輯回歸模型來預(yù)測用戶意圖，算法的可擴(kuò)展性高。兩算法在多種數(shù)據(jù)集上進(jìn)行離線仿真實驗，實驗結(jié)果表明算法在預(yù)測用戶意圖方面有著較高的準(zhǔn)確度。 3.最后，本文提出了一種基于場景引擎的信息推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過場景引擎計算用戶意圖，并根據(jù)這些意圖為用戶產(chǎn)生個性化推薦。通過引入場景的概念，將真實用戶的行為模型轉(zhuǎn)化為用戶意圖，場景引擎能準(zhǔn)確判斷用戶所處場景，從而達(dá)到計算用戶意圖的目標(biāo)。推薦系統(tǒng)在場景引擎的指導(dǎo)下，會做出更加符合用戶需求的個性化推薦。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

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本文編號：78008