电子商务中基于动态图模型的推荐方法研究

发布时间：2021-01-15 03:18

　　随着计算机网络技术的发展和人们生活水平的提高,越来越多的用户通过各种不同的设备上网,比如手机、Ipad和智能穿戴设备上网,企业通过收集用户的数据并进行分析,可以提高用户友好度。在电子商务行业中,由于物品的多样性,在平台上会存在各式各样的物品信息,用户在没有明确需求的前提下,面对海量的物品无法找到自己需要购买的物品,同样的电子商务平台也无法将物品推送到对物品感兴趣的目标用户。如何更好的让用户购买自己喜好的物品以及企业如何更好的服务用户成为了现在的主要研究热点问题。针对上述问题,推荐系统应运而生,推荐系统正是联系用户与物品的工具,面对海量的数据信息,推荐系统是解决数据过载的高效手段。它可以在用户面对海量数据时,合理的向用户推荐用户喜好的物品或者信息。企业通过分析用户的历史数据发掘出用户的喜好和用户潜在的消费能力,结合物品或者信息的特点,将物品推荐给对物品感兴趣的目标用户。这样推荐系统不但可以帮助用户找到自己喜好的物品,提高用户友好度,也有利于公司提供更好的服务,同时也有利于企业将物品推荐给目标用户。进行推荐时一般会根据用户的偏好,而用户的偏好是随时间不断变化的。用户的长短期偏好对用户来说非... 

【文章来源】：辽宁大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

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大数据Hadoop家族生态图

图 2-4 分布式存储 HDFS 的架构图将介绍 NameNode 和 DataNode 的主要功能和作用：NameNode 节点：它存储和管理着整个 HDFS 的所有的元数据、置策略等。NamNode 不保存真实的数据，仅仅存储数据的元

图 5-1 时间消耗 所示的是本论文提出的两种推荐算法与对比算法的时间消耗对随着数据量的增长，各个推荐算法的时间消耗都会不同程度的据量的增加提高了算法计算的复杂性。图中可以看出无论是


本文编号：2978118