近年來(lái),基于地理位置的服務(wù)受到越來(lái)越多關(guān)注,方便了用戶生活。相關(guān)平臺(tái)也記錄了大量的用戶行為數(shù)據(jù),這些信息體現(xiàn)了用戶的生活習(xí)慣、行為模式、性格特征等。充分利用線上商家信息和用戶行為數(shù)據(jù),對(duì)用戶線下行為進(jìn)行預(yù)測(cè)和推薦,不僅能夠提高用戶滿意度,而且方便服務(wù)提供者提升服務(wù)質(zhì)量和吸引新用戶,提高商業(yè)效益。本文研究用戶行為的多因素關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)問(wèn)題,面臨諸多挑戰(zhàn)。首先,用戶行為數(shù)據(jù)中包含很多噪音,需要從群體行為中分析和挖掘個(gè)體的興趣偏好。其次,用戶行為受到外界因素和用戶內(nèi)在需求的共同影響,具有動(dòng)態(tài)性、隨機(jī)性等特點(diǎn)。最后,用戶行為中的時(shí)間、地點(diǎn)、行為類型等多個(gè)因素之間相互影響,各個(gè)因素又體現(xiàn)了用戶需求的不同側(cè)面,難以在統(tǒng)一的模型中建模各行為因素之間的關(guān)系。針對(duì)以上挑戰(zhàn),本文利用真實(shí)的用戶時(shí)空行為數(shù)據(jù)集,從具體的場(chǎng)景深入研究。本文主要工作如下:（1）提出了面向用戶行為的多因素聯(lián)合表示學(xué)習(xí)模型。根據(jù)時(shí)空關(guān)聯(lián)的用戶行為特點(diǎn),在相同的隱式空間中建模用戶、地點(diǎn)、行為類型等因素的表示向量,通過(guò)群體行為數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)地點(diǎn)的功能特性和空間特征。針對(duì)用戶行為序列中的時(shí)間間隔散亂性問(wèn)題,考慮用戶行為中的周期特征,提出時(shí)間模式... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
主要符號(hào)表
第1章 緒論
    1.1 問(wèn)題背景
    1.2 問(wèn)題和挑戰(zhàn)
    1.3 本文貢獻(xiàn)
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    2.1 用戶移動(dòng)行為預(yù)測(cè)和推薦
        2.1.1 基于個(gè)體歷史行為的地點(diǎn)預(yù)測(cè)
        2.1.2 基于群體行為的協(xié)同預(yù)測(cè)
    2.2 基于電商平臺(tái)的在線消費(fèi)預(yù)測(cè)
    2.3 基于用戶網(wǎng)絡(luò)行為的事件序列預(yù)測(cè)
第3章 多行為因素的聯(lián)合表示學(xué)習(xí)
    3.1 表示學(xué)習(xí)原理
    3.2 用戶行為因素和關(guān)聯(lián)關(guān)系表示學(xué)習(xí)框架
    3.3 表示學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)
        3.3.1 地點(diǎn)功能驅(qū)動(dòng)的用戶和行為關(guān)系建模
        3.3.2 周期特征建模和地點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系學(xué)習(xí)
        3.3.3 基于行為序列的地點(diǎn)相關(guān)性建模
        3.3.4 聯(lián)合目標(biāo)函數(shù)
    3.4 優(yōu)化學(xué)習(xí)算法
    3.5 數(shù)據(jù)集
        3.5.1 數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)
        3.5.2 用戶行為模式分析
    3.6 模型的語(yǔ)義理解
    3.7 小結(jié)
第4章 基于行為向量的多因素聯(lián)合預(yù)測(cè)
    4.1 問(wèn)題定義
    4.2 多行為因素聯(lián)合預(yù)測(cè)模型
        4.2.1 地點(diǎn)主導(dǎo)的概率模型
        4.2.2 基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    4.3 對(duì)比方法和評(píng)估指標(biāo)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.1 多因素聯(lián)合預(yù)測(cè)
        4.4.2 行為因素單獨(dú)預(yù)測(cè)
        4.4.3 參數(shù)設(shè)定對(duì)性能的影響
        4.4.4 使用注意力機(jī)制的模型效果比較
        4.4.5 表示學(xué)習(xí)的有效性討論
    4.5 小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間參與科研項(xiàng)目
攻讀碩士學(xué)位期間完成論文
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]移動(dòng)推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用[J]. 孟祥武,胡勛,王立才,張玉潔.  軟件學(xué)報(bào). 2013(01)



本文編號(hào)：3484497