基于新鲜指数个性化推荐算法设计实现.pdf

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湖南大学 硕士学位论文 基于新鲜指数的个性化推荐算法设计与实现 姓名：钟秋申 申请学位级别：硕士 专业：软件工程 指导教师：陈浩；刘邦谟 座机电话号码 工程硕士学位论文 摘 要 随着信息技术的飞速发展，各种类型的信息呈爆炸式增长，如何从海量信息 中提取满足用户需求的有效信息已经成为一个具有良好应用价值的研究问题。随 着研究的不断进展，研究与应用的重点从如何主动搜寻有效信息改变为了如何由 系统自动推荐感兴趣的信息。目前网上交易购物已逐渐受到大众的认可，各个商 家通过使用网上商城蒯方式销售或推广自己的产品；而个性化推荐技术在龟子商 务领域有着良好的契刽点，可显著提升用户满意度和购买成功率。 本项目来源于某大型电子商务企业的语义搜索和个性化推荐项目。论文首先 对信息检索与推荐技术研究现状进行分析和综述，对实际推荐系统的应用过程中 的问题如冷启动、推荐帧域知识等进行了总结。然后，通过对人群消费习惯的调 查与研究，发现人群对滴品上市时间等有一定程度的敏感性，基于关联关系设计 了用户新鲜指数兴趣模塾。新鲜指数描述的是人对物品上市时间的关联程度，如 物品刚上市时新鲜指数最高。为了建立物品与人的一一匹配进行有效的推荐，文 中还定义了消费指数用手记录用户购买物品时的平均新鲜指数。接下来，基于用 户新鲜指数兴趣模型设*出一种针对电子商务领域的个性化商品推荐算法，，同时， 将此算法应用于该大型电子商务企业的个性化推荐系统中。通过对新鲜指数的建 模分析与数据模拟，以技针对推荐系统运营情况进行调整新鲜指数算法的相关参 数，不断调整算法使其能够达到最优效果。目前，该系统已经稳定

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