基于邮箱系统的个性化推荐算法研究

发布时间：2017-06-18 20:14

  本文关键词：基于邮箱系统的个性化推荐算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着电子商务的蓬勃发展,推荐系统变的越来越重要,根据用户的喜好给用户推荐商品,以此来帮助用户快速找到可能会感兴趣的物品。作为网络交流很重要的工具,电子邮件在人们的生活中扮演了很重要的角色,基于邮箱的个性化推荐也变的热门。该论文阐述了一种基于邮箱的推荐系统,通过抽取、分析用户的邮件信息和行为日志,为用户进行推荐。对于每一个用户,根据用户发送接收的邮件信息,为用户建立模型产生用户兴趣向量,用户兴趣向量记录了用户对每类信息的兴趣度,包括主要的兴趣和潜在的兴趣。得到用户的兴趣向量后,就可以据此给用户推荐商品。另外,考虑到用户兴趣的漂移和推荐系统的实时性,提出了反馈系统。当一个用户点击一件商品时,系统将会得到与该商品相似的商品然后推荐给用户。商品之间的相似度存储在物品相似度矩阵里面,相似度矩阵是通过基于内容和协同过滤算法得到的。考虑到用户邮件信息和行为日志的增长,每个一段时间会重新计算用户兴趣向量来追踪用户的兴趣改变。用户兴趣向量中低兴趣度的信息可能反应用户潜在的兴趣点,所以会适当推荐该信息类别的物品以此来挖掘用户潜在的喜好,从而使推荐结果充满多样性和新奇性,论文的方法在邮件系统中得到了不错的推荐结果。
【关键词】：数据挖掘 推荐系统 电子邮件 兴趣向量 反馈推荐
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.098;TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 课题背景及意义9-10
• 1.2 课题研究现状10-11
• 1.3 本文主要研究内容及意义11-12
• 1.4 本文组织结构12-13
• 第二章 推荐系统介绍13-23
• 2.1 推荐系统的应用13-14
• 2.2 推荐系统冷启动问题14
• 2.3 推荐系统评测指标14-17
• 2.3.1 用户满意度14
• 2.3.2 预测准确度14-16
• 2.3.3 覆盖率16
• 2.3.4 多样性16-17
• 2.4 推荐算法介绍17-21
• 2.4.1 基于人口统计的推荐17
• 2.4.2 基于内容的推荐17-18
• 2.4.3 协同过滤18-20
• 2.4.4 混合的推荐机制20-21
• 2.5 本章小结21-23
• 第三章 基于内容和协同过滤的混合邮箱推荐算法设计23-44
• 3.1 推荐数据23-27
• 3.1.1 数据采集23-24
• 3.1.2 数据处理24-27
• 3.2 相似度的计算27-28
• 3.3 基于内容的推荐算法研究28-33
• 3.3.1 特征抽取29-30
• 3.3.2 特征学习30-32
• 3.3.3 产生推荐32-33
• 3.4 基于物品的协同过滤研究33-35
• 3.5 基于用户的协同过滤研究35-36
• 3.6 基于内容和ItemCF混合的邮箱推荐算法36-42
• 3.6.1 冷启动过程37-38
• 3.6.2 生成兴趣向量38-40
• 3.6.3 生成推荐列表40
• 3.6.4 反馈机制40-42
• 3.7 本章小结42-44
• 第四章 实验结果分析与系统设计实现44-57
• 4.1 数据集简介44
• 4.2 算法的实验结果对比44-47
• 4.2.1 实验结果45-46
• 4.2.2 对比分析46-47
• 4.3 基于邮件的图书推荐系统架构设计47-49
• 4.3.1 系统总体结构47-48
• 4.3.2 生成用户兴趣向量48-49
• 4.3.3 反馈模块49
• 4.4 基于邮件的图书推荐的开发与实现49-54
• 4.4.1 系统目标49
• 4.4.2 系统运行环境49-50
• 4.4.3 系统架构搭建50-52
• 4.4.4 数据库设计52-53
• 4.4.5 获取用户邮件53
• 4.4.6 产生推荐列表53
• 4.4.7 前端开发53-54
• 4.5 基于邮件的图书推荐系统的评测54-55
• 4.6 本章小结55-57
• 第五章 总结与展望57-59
• 5.1 总结57-58
• 5.2 工作展望58-59
• 参考文献59-61
• 致谢61-62
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 黄裕洋;金远平;;一种综合用户和项目因素的协同过滤推荐算法[J];东南大学学报(自然科学版);2010年05期

2 许海玲;吴潇;李晓东;阎保平;;互联网推荐系统比较研究[J];软件学报;2009年02期

  本文关键词：基于邮箱系统的个性化推荐算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：460736