基于内容关联的在线商品推荐系统研究与优化
发布时间：2021-06-25 15:39
随着互联网的快速发展,信息逐渐增多,数据量呈现指数级增长,由此引发了大数据时代的到来。在这种环境下,信息过载问题随之而来,人们获取有效信息的难度也因信息过载问题的愈发凸显而急剧提升。如何解决信息过载问题也逐渐成为一个研究热点,推荐系统就是一个解决问题的有力办法。推荐系统能够根据项目信息或者用户信息,通过一定的匹配计算和相似度计算,对众多的目标用户没有接触的项目进行评分预测,通过排序、过滤,提取评分最高的Top-N项目作为推荐结果反馈给用户。在当前的推荐系统的研究领域,主要研究的推荐算法有三种:基于内容推荐算法、协同过滤推荐算法、混合推荐算法。针对在线商品而言,现有的这三种推荐算法的推荐依据基本都以各种文本内容为主,比如商品描述、评分信息、用户信息等内容,但是除了上述文本内容之外,商品信息还有其他表现形式,如商品类别属性、商品图像信息等。此外,用户对在线商品的关注点也更多地从文本描述转为视觉图像特征,因此,商品的图像等视觉效果对用户的影响也是不容小觑的。针对上述问题,本文在研究商品推荐时,将商品的内容信息分为商品文本内容、类别属性、图像特征三种,根据商品的内容分类,引入基于文本内容的推荐...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
WebofScience中推荐相关的研究文献年代分布情况统计图;
图1.1 Web of Science 中推荐相关的研究文献年代分布情况统计图根据表 1.1 和图 1.1 显示内容可知：电子商务推荐相关的研究在近几年一直是研究热点，文献数量随年代增长逐渐增加。各个国家（地区）对某个研究领域的关注程度可以通过文献的国家/分布地区来进行统计和体现。根据国家/地区对检索出的文献进行统计分析，并根据发文数量由多到少进行排名，得到的分析结果如表 1.2 和图 1.2 所示，显示出发文数量最多的 10 个国家/地区，39 个国家/地区超出前 10 范围，在表 1.2 和图 1.2 的结果中不显示。表1.2 Web of Science 中推荐相关的研究文献国家/地区分布情况国家/地区 记录文献数（个） 百分比（%）PEOPLES R CHINA 508 43.124USA 138 11.715INDIA 104 8.829TAIWAN,CHINA 59 5.008
图1.2 Web of Science 中推荐相关的研究文献国家/地区分布情况统计图由表 1.2 和图 1.2 可知，在电子商务推荐相关的研究中，根据文献数量排名情况，中国遥遥领先，是电子商务推荐领域的领头国家。文献的研究方向分布可以看出该领域的研究侧重点方向。在研究方向的分析上，本文的参考指标主要有两个：Web of Science 的结果分析工具中的研究方向和 Web ofScience 类别。这两项的分析结果如表 1.3 和表 1.4 所示。表 1.3 中显示出发文数量最多的 10 个研究方向，表 1.4 中显示出发文数量最多的 10 个 Web of Science 类别。表1.3 Web of Science 中推荐系统相关的研究方向分布情况研究方向 记录文献数（个） 百分比（%） 柱状图COMPUTER SCIENCE 833 70.713ENGINEERING 369 31.324 %BUSINESS ECONOMICS 205 17.402 %OPERATIONS RESEARCH MANAGEMENT125 10.611
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种结合项目属性的混合推荐算法[J]. 于波,陈庚午,王爱玲,林川. 计算机系统应用. 2017(01)
[2]一种基于信任的协同过滤推荐模型[J]. 郑孝遥,鲍煜,孙忠宝,罗永龙. 计算机工程与应用. 2016(05)
[3]基于改进的局部敏感哈希算法实现图像型垃圾邮件过滤[J]. 曹玉东,刘艳洋,贾旭,王冬霞. 计算机应用研究. 2016(06)
[4]基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐研究[J]. 艾黎. 现代情报. 2015(09)
[5]基于内容的热门微话题个性化推荐研究[J]. 安悦,李兵,杨瑞泰,胡沥丹. 情报杂志. 2014(02)
[6]个性化推荐系统的多样性研究进展[J]. 安维,刘启华,张李义. 图书情报工作. 2013(20)
[7]Novel averaging window filter for SIFT in infrared face recognition[J]. 柏俊峰,马泳,黎静,樊凡,王宏远. Chinese Optics Letters. 2011(08)
[8]基于改进局部敏感散列算法的图像配准[J]. 龚卫国,张旋,李正浩. 光学精密工程. 2011(06)
[9]基于SIFT算法的图像目标匹配与定位[J]. 傅卫平,秦川,刘佳,杨世强,王雯. 仪器仪表学报. 2011(01)
[10]基于MapReduce架构的文档相似度计算方法[J]. 洪毅虹. 网络与信息. 2010(09)
博士论文
[1]基于商品属性的电子商务推荐系统研究[D]. 胡新明.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]基于深度学习的协同过滤模型研究[D]. 余冲.深圳大学 2017
[2]基于词向量的文本分类算法研究与改进[D]. 王明亚.华东师范大学 2016
[3]基于深度学习特征的图像推荐系统[D]. 杨宇.电子科技大学 2015
[4]融合图像相似性与协同过滤的个性化推荐算法研究[D]. 苏栋梁.苏州大学 2014
[5]小文本语料库在Hadoop平台上的存储策略研究[D]. 郑丽洁.华中师范大学 2014
[6]基于语义领域向量空间模型的文本相似度计算[D]. 唐果.云南大学 2013
[7]基于图像内容的电商物品检索与推荐系统研究[D]. 朱鹏新.华南理工大学 2013
[8]基于内容的相关书籍推荐技术研究[D]. 商雪晶.哈尔滨工业大学 2010
[9]个性化推荐系统技术与应用[D]. 高建煌.中国科学技术大学 2010
[10]基于内容的图像检索系统中高维索引技术的研究[D]. 王旭乐.华中科技大学 2008
本文编号：3249471
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
WebofScience中推荐相关的研究文献年代分布情况统计图;
图1.1 Web of Science 中推荐相关的研究文献年代分布情况统计图根据表 1.1 和图 1.1 显示内容可知：电子商务推荐相关的研究在近几年一直是研究热点，文献数量随年代增长逐渐增加。各个国家（地区）对某个研究领域的关注程度可以通过文献的国家/分布地区来进行统计和体现。根据国家/地区对检索出的文献进行统计分析，并根据发文数量由多到少进行排名，得到的分析结果如表 1.2 和图 1.2 所示，显示出发文数量最多的 10 个国家/地区，39 个国家/地区超出前 10 范围，在表 1.2 和图 1.2 的结果中不显示。表1.2 Web of Science 中推荐相关的研究文献国家/地区分布情况国家/地区 记录文献数（个） 百分比（%）PEOPLES R CHINA 508 43.124USA 138 11.715INDIA 104 8.829TAIWAN,CHINA 59 5.008
图1.2 Web of Science 中推荐相关的研究文献国家/地区分布情况统计图由表 1.2 和图 1.2 可知，在电子商务推荐相关的研究中，根据文献数量排名情况，中国遥遥领先，是电子商务推荐领域的领头国家。文献的研究方向分布可以看出该领域的研究侧重点方向。在研究方向的分析上，本文的参考指标主要有两个：Web of Science 的结果分析工具中的研究方向和 Web ofScience 类别。这两项的分析结果如表 1.3 和表 1.4 所示。表 1.3 中显示出发文数量最多的 10 个研究方向，表 1.4 中显示出发文数量最多的 10 个 Web of Science 类别。表1.3 Web of Science 中推荐系统相关的研究方向分布情况研究方向 记录文献数（个） 百分比（%） 柱状图COMPUTER SCIENCE 833 70.713ENGINEERING 369 31.324 %BUSINESS ECONOMICS 205 17.402 %OPERATIONS RESEARCH MANAGEMENT125 10.611
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种结合项目属性的混合推荐算法[J]. 于波,陈庚午,王爱玲,林川. 计算机系统应用. 2017(01)
[2]一种基于信任的协同过滤推荐模型[J]. 郑孝遥,鲍煜,孙忠宝,罗永龙. 计算机工程与应用. 2016(05)
[3]基于改进的局部敏感哈希算法实现图像型垃圾邮件过滤[J]. 曹玉东,刘艳洋,贾旭,王冬霞. 计算机应用研究. 2016(06)
[4]基于商品属性与用户聚类的个性化服装推荐研究[J]. 艾黎. 现代情报. 2015(09)
[5]基于内容的热门微话题个性化推荐研究[J]. 安悦,李兵,杨瑞泰,胡沥丹. 情报杂志. 2014(02)
[6]个性化推荐系统的多样性研究进展[J]. 安维,刘启华,张李义. 图书情报工作. 2013(20)
[7]Novel averaging window filter for SIFT in infrared face recognition[J]. 柏俊峰,马泳,黎静,樊凡,王宏远. Chinese Optics Letters. 2011(08)
[8]基于改进局部敏感散列算法的图像配准[J]. 龚卫国,张旋,李正浩. 光学精密工程. 2011(06)
[9]基于SIFT算法的图像目标匹配与定位[J]. 傅卫平,秦川,刘佳,杨世强,王雯. 仪器仪表学报. 2011(01)
[10]基于MapReduce架构的文档相似度计算方法[J]. 洪毅虹. 网络与信息. 2010(09)
博士论文
[1]基于商品属性的电子商务推荐系统研究[D]. 胡新明.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]基于深度学习的协同过滤模型研究[D]. 余冲.深圳大学 2017
[2]基于词向量的文本分类算法研究与改进[D]. 王明亚.华东师范大学 2016
[3]基于深度学习特征的图像推荐系统[D]. 杨宇.电子科技大学 2015
[4]融合图像相似性与协同过滤的个性化推荐算法研究[D]. 苏栋梁.苏州大学 2014
[5]小文本语料库在Hadoop平台上的存储策略研究[D]. 郑丽洁.华中师范大学 2014
[6]基于语义领域向量空间模型的文本相似度计算[D]. 唐果.云南大学 2013
[7]基于图像内容的电商物品检索与推荐系统研究[D]. 朱鹏新.华南理工大学 2013
[8]基于内容的相关书籍推荐技术研究[D]. 商雪晶.哈尔滨工业大学 2010
[9]个性化推荐系统技术与应用[D]. 高建煌.中国科学技术大学 2010
[10]基于内容的图像检索系统中高维索引技术的研究[D]. 王旭乐.华中科技大学 2008
本文编号：3249471
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