考慮時(shí)間間隔和價(jià)格因素的跨種類推薦算法研究.pdf

1、考慮時(shí)間間隔和考慮時(shí)間間隔和價(jià)格因素的跨種類推薦價(jià)格因素的跨種類推薦算法研究研究StudyonCrosscategyRecommendationAlgithmwithConsiderationofTimeIntervalPrice學(xué)科專業(yè)：管理科學(xué)與工程作者姓名：高增指導(dǎo)教師：郭均鵬教授天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部二零一六年十二月I摘要摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及用戶參與程度的不斷提高，網(wǎng)絡(luò)上的各種信息逐漸豐富，信息量快速增長。然而，過多

2、的信息使得用戶在特定應(yīng)用場(chǎng)景下獲取真正所需信息的成本和難度不斷增大，從而產(chǎn)生了“信息過載”問題。推薦系統(tǒng)作為一種可以有效解決“信息過載”問題的技術(shù)，已經(jīng)被廣泛地研究，各種不同的推薦算法被提出，并在不同的領(lǐng)域被廣泛地應(yīng)用，特別是在電子商務(wù)領(lǐng)域。一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站往往具有很多不同種類的產(chǎn)品，每一個(gè)種類中的產(chǎn)品數(shù)量眾多，用戶在進(jìn)行網(wǎng)站購物時(shí)，通常都是在自己感興趣或者需要的產(chǎn)品種類中進(jìn)行瀏覽。而現(xiàn)有的大多數(shù)推薦系統(tǒng)在對(duì)用戶進(jìn)行項(xiàng)目推薦時(shí)，往往忽略

3、用戶購買不同種類產(chǎn)品的時(shí)間間隔，僅僅考慮用戶之前的購買項(xiàng)目本身，導(dǎo)致在不同時(shí)間點(diǎn)產(chǎn)生的推薦項(xiàng)目具有較高的同質(zhì)性，項(xiàng)目種類與用戶之前購買的項(xiàng)目具有較高的重疊度，降低了用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的滿意度。另一方面，購買決策領(lǐng)域的很多研究已經(jīng)表明，價(jià)格是影響用戶對(duì)某一產(chǎn)品做出購買決定的主要影響因素之一。用戶對(duì)不同種類的產(chǎn)品往往具有不同的價(jià)格偏好，而現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)很少考慮價(jià)格因素，即使在基于效用的推薦系統(tǒng)中，也僅僅將其作為一個(gè)普通的產(chǎn)品屬性進(jìn)行考慮，沒有充

4、分利用用戶對(duì)不同種類產(chǎn)品的價(jià)格偏好?？紤]到現(xiàn)有推薦系統(tǒng)的上述不足，本文提出了一種跨種類的推薦算法。首先，通過考慮用戶購買不同種類產(chǎn)品的時(shí)間間隔，基于序列模式挖掘技術(shù)，我們?yōu)樘囟ㄓ脩魧?duì)不同種類產(chǎn)品的興趣偏好的變化進(jìn)行建模分析。其次，基于模糊集理論，我們?yōu)槊恳粋€(gè)用戶對(duì)不同種類產(chǎn)品的價(jià)格偏好進(jìn)行建模。最后，算法通過將上述考慮時(shí)間間隔和價(jià)格因素的方法進(jìn)行綜合，在特定的時(shí)間點(diǎn)，為用戶產(chǎn)生不同的推薦項(xiàng)目列表?；趦蓚€(gè)真實(shí)的網(wǎng)站購買記錄，本文對(duì)兩種不

5、同因素提高推薦準(zhǔn)確度以及算法結(jié)合兩種因素的有效性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，產(chǎn)品價(jià)格因素確實(shí)是影響用戶購買決策的重要因素，可以顯著提高推薦的準(zhǔn)確度，而時(shí)間間隔因素在提高推薦的準(zhǔn)確度方面，在不同的產(chǎn)品領(lǐng)域具有不同的表現(xiàn)：在電子產(chǎn)品等非經(jīng)常性購買的產(chǎn)品領(lǐng)域，時(shí)間間隔因素可以有效提高推薦的準(zhǔn)確度，而在餐館等經(jīng)常性消費(fèi)的產(chǎn)品服務(wù)領(lǐng)域，時(shí)間間隔因素起到的作用并不顯著。另外，不管在哪個(gè)產(chǎn)品領(lǐng)域，與傳統(tǒng)的推薦算法相比，本文提出的推薦算法可以顯著提高