本文關(guān)鍵詞：基于情境的商品個(gè)性化推薦方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連理工大學(xué)》 2015年

基于情境的商品個(gè)性化推薦方法研究

呂苗  

【摘要】：當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和電子商務(wù)業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展以及“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來,使得人們所面臨的信息資源的數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)量的增長速度越來越快,而隨著日常運(yùn)營中生成和積累的用戶行為數(shù)據(jù)的逐漸堆積龐大,給人類在這些數(shù)量龐大、種類繁多的資源中甄別并獲取有價(jià)值的信息資源增加了難度。在此環(huán)境下,如何發(fā)現(xiàn)這些信息資源之間的區(qū)別與聯(lián)系,并有效的分析用戶的需求,幫助用戶從海量激增的信息海洋中發(fā)現(xiàn)他們感興趣的資源,給個(gè)性化推薦服務(wù)帶來了極大的挑戰(zhàn)。隨著電子商務(wù)的廣泛應(yīng)用及其進(jìn)一步的復(fù)雜化,如何為處于不同情境下的用戶精確推薦符合其實(shí)際需求的信息資源已經(jīng)成為個(gè)性化推薦服務(wù)研究的新趨勢(shì)。 用戶偏好挖掘和推薦方法是個(gè)性化推薦任務(wù)中最為基礎(chǔ)和關(guān)鍵的工作,其質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到個(gè)性化推薦的結(jié)果。用戶的興趣偏好是廣泛的,并且會(huì)隨著各種情境的改變而不斷變化。此外,隨著用戶和信息資源數(shù)量的增加,伴隨著情境復(fù)雜多變的特點(diǎn),不同推薦方法所得到的推薦結(jié)果需要更好的推薦解釋。為此,本文以電子商務(wù)中的商品個(gè)性化推薦為主要研究對(duì)象,分析用戶和情境之間的關(guān)系,并探討如何有效的聯(lián)系用戶偏好和商品資源,才能將最符合用戶偏好的商品推薦給用戶。本文的主要研究工作如下： (1)研究個(gè)性化推薦中的知識(shí)表示問題。針對(duì)電子商務(wù)中商品個(gè)性化推薦的內(nèi)涵及特點(diǎn),采用本體建模的方法提出一種基于情境的商品個(gè)性化推薦知識(shí)模型。該模型有效的表達(dá)了用戶、商品和情境的概念以及它們之間的語義關(guān)聯(lián)性,它為個(gè)性化推薦的實(shí)現(xiàn)提供了概念語義層面上的知識(shí)支持。 (2)基于情境的用戶偏好分析。本文提出一個(gè)情境化的用戶偏好貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型來表達(dá)情境和用戶偏好之間的關(guān)系,并在該模型上采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率推理的方法分析用戶在某個(gè)特定情境下的興趣偏好；此外,基于信息熵理論,本研究提出情境信息熵的概念來衡量用戶在各種情境下對(duì)商品資源選擇的行為,進(jìn)而判斷各種情境的重要程度,并根據(jù)情境重要度進(jìn)一步對(duì)情境化的用戶偏好進(jìn)行分析。 (3)基于情境的商品個(gè)性化混合推薦方法設(shè)計(jì)。本研究采用情境化建模的推薦模式,從用戶對(duì)商品屬性偏好的角度出發(fā),對(duì)基于情境的商品個(gè)性化混合推薦方法進(jìn)行了探索性研究。該混合方法主要分為協(xié)同過濾和知識(shí)過濾兩個(gè)階段：首先,結(jié)合用戶評(píng)分和用戶對(duì)商品屬性的偏好來搜索近鄰用戶,并將情境相似度的匹配及情境重要度融入到協(xié)同過濾的推薦生成過程中來產(chǎn)生推薦結(jié)果；然后,根據(jù)用戶情境以及情境化的用戶偏好,采用知識(shí)過濾的方法在個(gè)性化推薦知識(shí)模型中推理出符合當(dāng)前情境的商品資源形成推薦結(jié)果,并采用基于情境的推理優(yōu)化方法處理與協(xié)同過濾推薦結(jié)果的沖突,進(jìn)而形成最終的結(jié)果推薦給用戶。 (4)應(yīng)用研究。最后,將本文在前面章節(jié)中所提出的模型及方法應(yīng)用于移動(dòng)商務(wù)環(huán)境下的餐飲個(gè)性化推薦中。本研究以移動(dòng)商務(wù)背景下的餐飲菜品推薦服務(wù)為對(duì)象,設(shè)計(jì)了一個(gè)移動(dòng)商務(wù)餐飲服務(wù)推薦系統(tǒng)體系框架,然后基于一個(gè)實(shí)際案例來分析個(gè)性化餐飲菜品推薦的實(shí)現(xiàn)過程。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

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4 張宜浩;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的個(gè)性化推薦研究[D];重慶大學(xué);2014年

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳蘭蘭;基于遺傳學(xué)方法的個(gè)性化推薦技術(shù)研究[D];沈陽航空工業(yè)學(xué)院;2010年

2 鄭婕;個(gè)性化推薦技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用研究[D];南昌大學(xué);2011年

3 袁林;基于專家意見的個(gè)性化推薦模型[D];大連理工大學(xué);2012年

4 曹理;基于個(gè)性化推薦的聚會(huì)寶系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2014年

5 張維瑞;網(wǎng)絡(luò)招聘信息個(gè)性化推薦技術(shù)研究[D];大連海事大學(xué);2010年

6 應(yīng)中運(yùn);基于用戶情境的論壇個(gè)性化推薦模型研究[D];西南大學(xué);2014年

7 張一平;基于Agent的餐飲個(gè)性化推薦建模與仿真研究[D];大連理工大學(xué);2011年

8 徐益;基于似然關(guān)系模型的個(gè)性化推薦研究[D];吉林大學(xué);2008年

9 岳可誠;個(gè)性化推薦技術(shù)的多樣性研究[D];安徽大學(xué);2013年

10 侯會(huì)茹;基于網(wǎng)購用戶隱性行為特征的個(gè)性化推薦研究[D];燕山大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于情境的商品個(gè)性化推薦方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：241993