本文關(guān)鍵詞：一種基于改進(jìn)協(xié)同過濾的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 電子商務(wù) 個(gè)性化推薦 協(xié)同過濾 遺傳算法 權(quán)值優(yōu)化

【摘要】：隨著電子商務(wù)近十年的高速發(fā)展,人們傳統(tǒng)的消費(fèi)觀念也在不斷地發(fā)生變化。在海量的網(wǎng)絡(luò)資源和信息過載環(huán)境下,如何滿足消費(fèi)者的需求,使得用戶在海量的信息中快速、準(zhǔn)確地找到自己想要的商品,提高消費(fèi)者的體驗(yàn)以及滿意程度,進(jìn)而提高用戶忠實(shí)度,就顯得尤為重要。推薦系統(tǒng)通過分析商品或者用戶的信息,為用戶提供針對性較強(qiáng)的個(gè)性化推薦,可以更好地發(fā)掘物品的長尾以發(fā)揮非熱門商品潛在的巨大價(jià)值,因而成為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要研究方向。針對影響用戶興趣的行為因素比較多、且每一種因素對興趣的影響程度不一樣的情況,本文在分析推薦系統(tǒng)及其常用算法的基礎(chǔ)上,基于遺傳算法和協(xié)同過濾對電子商務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行研究與實(shí)現(xiàn)。本文的主要工作包括以下兩個(gè)方面。首先,本文提出了利用遺傳算法對用以提取用戶興趣的行為權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,并結(jié)合基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾技術(shù)進(jìn)行組合推薦的算法。由于顧客的加入購物車、購買、評分、搜索、收藏等行為所代表的用戶對商品的興趣程度是不一樣的,因而給每個(gè)用戶行為賦予一定的權(quán)重,以達(dá)到更加精準(zhǔn)預(yù)測用戶的興趣度。本文利用遺傳算法對這些行為權(quán)重進(jìn)行了學(xué)習(xí)和優(yōu)化,再利用這些權(quán)重對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和以提取用戶興趣,然后基于提取的用戶興趣與協(xié)同過濾算法進(jìn)行組合推薦,通過這樣的方式預(yù)測或評估用戶的偏好,以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推薦。其次,對上述電子商務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析,對相關(guān)功能模塊以及數(shù)據(jù)庫等進(jìn)行了總體設(shè)計(jì),并利用MySQL、MyEclipse等工具以及jsp技術(shù)實(shí)現(xiàn)了上述電子商務(wù)推薦原型系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 個(gè)性化推薦 協(xié)同過濾 遺傳算法 權(quán)值優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 研究背景及意義7-9
• 1.2 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容10-11
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 推薦系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)概述13-23
• 2.1 推薦系統(tǒng)的工作原理13-14
• 2.2 常用的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)推薦方法14-20
• 2.2.1 常用推薦方法概述14-15
• 2.2.2 基于內(nèi)容的推薦算法15-17
• 2.2.3 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法17-18
• 2.2.4 基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾推薦算法18-20
• 2.3 遺傳算法簡介20-21
• 2.3.1 遺傳算法基本概念20
• 2.3.2 遺傳算法運(yùn)算過程20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-23
• 第3章 基于用戶加權(quán)行為興趣提取的ItemCF推薦算法23-37
• 3.1 基于遺傳算法的用戶行為權(quán)重學(xué)習(xí)23-31
• 3.1.1 適應(yīng)度函數(shù)的選擇23-24
• 3.1.2 基于遺傳算法的用戶行為權(quán)值優(yōu)化過程24-28
• 3.1.3 基于matlab的用戶行為權(quán)值優(yōu)化模擬計(jì)算28-31
• 3.2 基于用戶加權(quán)行為興趣提取和ItemCF的組合推薦算法31-36
• 3.3 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于ItemCF算法的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)37-53
• 4.1 需求分析37-41
• 4.1.1 功能性和非功能性需求分析37-38
• 4.1.2 系統(tǒng)用例分析38-41
• 4.2 總體方案設(shè)計(jì)41-44
• 4.2.1 總體設(shè)計(jì)41-42
• 4.2.2 功能模塊設(shè)計(jì)42-44
• 4.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)44-47
• 4.3.1 數(shù)據(jù)庫總體設(shè)計(jì)44-47
• 4.3.2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分析47
• 4.4 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)47-51
• 4.4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)平臺47-48
• 4.4.2 系統(tǒng)運(yùn)行測試48-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第5章 總結(jié)與工作展望53-55
• 5.1 總結(jié)53-54
• 5.2 工作展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59

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本文編號：814253