基于评论信息的跨领域商品推荐研究

发布时间：2021-02-03 22:18

　　随着信息技术的发展,PC、移动端设备的普及,人们通过电商平台进行商品采购越来越方便、快捷。这也使得电商平台不断扩张,为消费者带来琳琅满目的商品的同时,也为用户带来了信息过载的难题。在过去的十几年中,推荐系统作为解决信息过载的重要手段已经在电商领域取得了一定的成绩,但是也不可避免地受困于数据稀疏性与用户冷启动问题。物质生活水平的提升使得人们对购物的需求越来越多样化、精细化、个性化,这引导着电商平台往精细化运营的方向发展。各大电商平台不断细化丰富商品领域,同时也不断激励用户提供更多的反馈方式,包括文本评论反馈和评分反馈等。这使得电商平台能够获得的关于用户在多个商品领域中的信息越发丰富,为解决传统推荐中的数据稀疏性与用户冷启动问题提供了可能性。基于以上的两点,本文围绕数据稀疏性与用户冷启动问题,从评论文本挖掘以及充分利用用户在不同商品领域的评论信息的角度出发,针对不同的应用场景提出了两个基于评论文本的跨领域用户兴趣模型,并设计了相应的商品推荐算法。首先,本文针对在多领域之间共享用户兴趣信息,以缓解数据稀疏性的推荐场景,设计了 CCoNN算法。该算法以CNN文本处理为基础,从多个领域的评论文本... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１亚马逊电商平台部分运营数据??用户画像是电商平台了解用户的一个重要途径，精准的用户画像往往会带来更加精??

随着物质生活水平的提升，人们对购物的需求越来越多样化、个性化、精细化。为??了满足消费者日益多样化的消费需求，电商平台通常会实行精细化运营的策略，细分出??了多种多样的商品领域，针对不同的商品领域举办不同的营销活动，图１－２中展示了亚??马逊、京东、天猫三个电商平台中的商品领域分类情况，如亚马逊电商平台中，有图书、??运动用品、服饰珠宝、婴儿用品、电子产品等２０多个领域。用户可以在多个领域之下??ｔ由选购商品，而由于用户的兴趣习惯是在长期生活中形成，其兴趣变化在短期内不会??２??

．将辅助领域作为目标领域的弥补，有助于减少目标领域的数据稀疏性，从而更加精确地??为目标领域中的用户来推荐目标领域中的物品；??３．跨领域推荐：这类研宄的主要目标是聚合辅助领域与目标领域中的共性信息，来??为辅助领域中的用户推荐目标领域中的物品，通常用于解决用户冷启动问题。其与第３??点的主要不同在于，跨领域推荐的目标用户来自于辅助领域，而链接领域推荐的目标用??户来自于目标领域。．??按照上述标准，本文第Ｓ章的工作主要归属于第一点＊多领域推荐，通过提取甩户??在不＿商品领域中评论文本所隐含的用户信息，在多个领域间共享，以达到词时提升两??个领域商品推荐的准确度；??而本文第四章的工作主要归属第三点，通过迁移学习的方式来为目标领域的完全冷??Ｂ动用户，即辅助领域中的部分用户产生更加精确的商品推荐；??辅助领域商品?目标领域商品?辅助领域商品?目标领域商品?辅助领域商品?目标领域商品??

【参考文献】：
期刊论文
[1]推荐系统评价指标综述[J]. 朱郁筱,吕琳媛.  电子科技大学学报. 2012(02)



本文编号：3017238