發(fā)布時間：2021-08-16 16:58

　　隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和手機應(yīng)用軟件開發(fā)技術(shù)不斷提高,大部分的智能手機用戶對移動業(yè)務(wù)功能有了更高的要求,特別是使用手機進行網(wǎng)上購物的功能,以其快速地傳播商品信息,便捷的購物功能,被廣大用戶喜愛和使用;其次隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)以及電子商務(wù)的迅速發(fā)展,人類已經(jīng)逐漸步入信息過載的時代,“龐大臃腫”的電子商務(wù)數(shù)據(jù)導致用戶很難及時地獲取有效的數(shù)據(jù)信息,因此本文將個性化推薦技術(shù)和電子商務(wù)技術(shù)進行結(jié)合,實現(xiàn)更高效電子商務(wù)系統(tǒng);電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)主要研究工作如下:首先,針對個性化推薦數(shù)據(jù)進行特征提取效果差問題,本文提出了基于綜合權(quán)重的TextRank算法,結(jié)合使用TF-IDF值、關(guān)鍵詞詞性、關(guān)鍵詞位置、關(guān)鍵詞詞長等指標數(shù)據(jù),利用G1賦權(quán)法的規(guī)則對關(guān)鍵詞進行綜合賦權(quán),然后利用基于綜合權(quán)重的TextRank算法對關(guān)鍵詞權(quán)重進行迭代運算得出最終的綜合權(quán)重,有效表示關(guān)鍵詞的重要程度,并通過精確率、召回率以及F1_Score均值等指標衡量基于綜合權(quán)重的TextRank算法、傳統(tǒng)的TextRank算法以及TF-IDF算法進行對比,得出基于綜合權(quán)重的TextRank具有更好的關(guān)鍵詞提取效果。其次,... 

【文章來源】：廣州大學廣東省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1個性化推薦系統(tǒng)流程示意圖

完成個性化推薦。推薦系統(tǒng)流程示意圖如圖 2.1 所示：圖 2.1 個性化推薦系統(tǒng)流程示意圖2.2 常見推薦系統(tǒng)方法2.2.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦的核心思想是挖掘出數(shù)據(jù)中用戶、項目等之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則和關(guān)聯(lián)度來進行個性化推薦。比如在電商系統(tǒng)、新聞熱詞等系統(tǒng)中，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則可以挖掘出系統(tǒng)中商品或者詞匯經(jīng)常被用戶進行購買和搜索的關(guān)聯(lián)規(guī)則和關(guān)聯(lián)度，從而可以針對某個用戶的行為，來判斷該用戶具體行為與這些關(guān)聯(lián)度，將

基于綜合權(quán)重的TextRank 算法的流程設(shè)計如圖 3.2 所示：圖 3.2 基于綜合權(quán)重的 TextRank 關(guān)鍵詞提取算法流程圖3.2.3 SW-TextRank 算法實驗驗證為了有效驗證 SW-TextRank 算法實驗結(jié)果的有效性，需要對模型的檢測輸出值和真實值進行評估，常見的模型檢測性能評估方式主要有：準確率、均方誤差MSE、精確率、召回率和 F1_Score 均值等，本文主要采用精確率、召回率和F1_Score 均值模型進行評估[46]。精確率和召回率：精確率（Precision）和召回率（Recall）主要用于對算法模型分類效果進行衡量。假設(shè)模型真正的樣本集合為 A，模型輸出的正樣本集合為 B ，則有：| |Pr ( , )| || |Re ( , )| |A Becision A BBA Bcall A BA (3.8)

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]PUSH機制下Web自適應(yīng)學習系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[D]. 馮井榮.云南師范大學 2015
[3]基于PUSH技術(shù)的CCN網(wǎng)絡(luò)直播系統(tǒng)設(shè)計[D]. 向福林.北京郵電大學 2015



本文編號：3346053