基于协同过滤算法的售电套餐推荐系统设计

发布时间：2023-04-11 03:23

　　随着我国对电力市场的深化改革,明确了国家电力改革的重点内容和发展路径。电力改革要求放开售电侧的供给,鼓励引入售电环节竞争机制,由此还原电力产品的商品属性,从而赋予用电用户自由选择权。因此,一方面需要鼓励培育市场化的售电公司,并对其进行合理规划;另一方面如何对电力用户进行个性化售电套餐推荐关乎到售电公司在售电市场中的竞争利益。本文做了以下三个方面的研究。(1)针对协同过滤算法中存在的数据稀疏和冷启动问题,本文提出了一种基于加权相似度显隐式反馈的协同过滤算法,该算法首先对电力用户的历史数据进行挖掘,分析其隐含的行为偏好信息,并结合电力用户主动对售电套餐的评分,结果表明本文改进后的算法能够有效解决协同过滤算法中存在的数据稀疏和冷启动问题。(2)针对推荐系统中售电套餐的种类繁多带来的推荐困难问题,本文考虑对售电套餐的属性进行聚类,同时对电力用户的历史信息进行挖掘,有效地分析出电力用户的行为偏好。引入时间权值和相关度因子,运用改进的协同过滤算法,实现售电套餐的精准推荐,避免因套餐属性过于复杂而导致推荐效果下降。(3)针对套餐推荐过程中需要处理的任务量比较大和用户需求不能及时地进行响应与处理等问题...

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容及主要工作
    1.4 论文结构安排
第二章 相关理论及技术
    2.1 售电套餐的概念
    2.2 推荐系统
        2.2.1 推荐系统概述
        2.2.2 推荐系统结构
    2.3 协同过滤算法
        2.3.1 协同过滤算法的基本原理
        2.3.2 协同过滤算法的分类
        2.3.3 协同过滤算法中的问题与挑战
    2.4 本章小结
第三章 协同过滤算法的改进
    3.1 引言
    3.2 传统协同过滤算法存在的不足
        3.2.1 传统协同过滤算法
        3.2.2 传统协同过滤算法存在的不足
    3.3 加权相似度显隐式反馈的协同过滤算法
        3.3.1 建立用户-项目评分矩阵
        3.3.2 定义项目评分时间权值
        3.3.3 改进相似度计算公式
        3.3.4 算法流程
    3.4 实验与分析
        3.4.1 数据集
        3.4.2 评估指标
        3.4.3 实验结果与分析
    3.5 本章小结
第四章 推荐系统中协同过滤算法的改进设计
    4.1 引言
    4.2 推荐系统中出现的问题以及相应的解决方案
        4.2.1 用户-套餐评分矩阵的稀疏性问题
        4.2.2 添加新用户或项目时的冷启动问题
        4.2.3 售电套餐推荐系统的准确性问题
    4.3 售电套餐推荐算法整体流程分析
    4.4 实验及结果分析
    4.5 本章小结
第五章 售电套餐推荐系统的功能设计
    5.1 售电套餐推荐系统总体架构设计
    5.2 系统主要功能实现
        5.2.1 用户和售电套餐推荐系统的交互
        5.2.2 用户和售电套餐的数据收集与储存
        5.2.3 推荐算法的实现
    5.3 实验及结果分析
    5.4 本章小结
第六章 总结和展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果



本文编号：3789229