基于深度神经网络的搜索建议的设计与实现

发布时间：2021-05-26 09:12

　　当前主要的电商平台大规模应用推荐算法,并且在实施过程中取得了非常好的效果。因此,越来越多的电商平台,在推荐方面投入了很大的精力。令人振奋的是,在投入的同时也给平台带来了较高的收益,可以说投入获得了丰厚的回报。现在人们浏览电商平台的时间越来越多,那么向用户推荐用户所需求的商品,或者是让用户非常感兴趣的商品,成为了非常重要的是事情。本文中将使用word2vec算法生成文本推荐的模块,并且对skip-gram模型进行了改进,即中间层进行了一些适用于本推荐模块的改进。本文所实现的搜索建议的模块是搜索推荐的一个小的分支,通过推荐关键词模块,实现关键词加搜索词的组合搜索,相当于给用户一个指引推荐方向。在本文中,把搜索建议的模块统称为推荐模块。 

【文章来源】：首都经济贸易大学北京市

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究的目的
    1.3 国内外发展现状
    1.4 论文主要工作
    1.5 本章小结
第2章 相关技术分析
    2.1. 词向量
        2.1.1 One-hot Representation
        2.1.2 Distributed representation
    2.2 神经网络语言模型
        2.2.1 CBOW模型
        2.2.2 skip-gram模型
    2.3 word2vec算法
        2.3.1 Huffman树的构建
        2.3.2 Hierarchical softmax
        2.3.3 Negative sampling
    2.4 TF-IDF
    2.5 选取word2vec算法的依据
第3章 算法设计与实现
    3.1 实现模块需求分析
        3.1.1 细选
        3.1.2 热点
        3.1.3 相关搜索
    3.2 数据的来源及格式
        3.2.1 数据来源
        3.2.2 数据格式
    3.3 数据处理
        3.3.1 分词
        3.3.2 数据清洗
        3.3.3 词性和词长统计
    3.4 算法设计
        3.4.1 算法设计流程
        3.4.2 算法训练设计
    3.5 训练
        3.5.1 训练参数设置
        3.5.2 模型训练
第4章 算法结果评估和优化
    4.1 算法结果和评估
        4.1.1 算法结果
        4.1.2 结果评估
    4.2 skip-gram算法的改进
    4.3 不同模型结果比较
    4.4 算法结果展示
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于微信小程序平台开发样品管理程序[J]. 杨杰.  质量技术监督研究. 2018(05)
[2]基于词向量技术和混合神经网络的情感分析[J]. 胡朝举,赵晓伟.  计算机应用研究. 2018(12)
[3]基于SOM神经网络的高校图书馆个性化推荐服务系统构建[J]. 刘爱琴,李永清.  图书馆论坛. 2018(04)
[4]基于链路预测的个性化网络推荐系统研究[J]. 赵德伟,高江锦,徐正巧.  福建电脑. 2017(07)
[5]UML在网站信息发布系统中的应用[J]. 姜茸.  科技信息(科学教研). 2007(16)

硕士论文
[1]基于PHP技术的普法网站系统设计与实现[D]. 刘雪婷.湖南大学 2014
[2]基于MVC模式的电子商务系统的设计与实现[D]. 侯顺亚.东北财经大学 2010
[3]电子产品B2C电子商务网站规划和设计[D]. 狄加利.吉林大学 2010
[4]基于B/S架构的电子商务系统设计与实现[D]. 李嘉英.复旦大学 2010
[5]网上购物系统的设计与实现[D]. 周问宇.山东大学 2007
[6]网上书店电子商务系统的设计与实现[D]. 丁毅.山东大学 2005



本文编号：3206119