智慧商圈中基于排序學習的個性化推薦自適應框架的研究與實現(xiàn).pdf

1、“智慧商圈”商業(yè)模式的核心是將線上消費者的潛在需求定位到線下商品并最終促成實際消費。個性化推薦系統(tǒng)能夠識別用戶的需求并給出推薦。由于推薦結果排列順序影響用戶體驗，在“智慧商圈”這樣一個復雜的環(huán)境下，需要對各個不同的場景提供與之相對應的排序后推薦結果列表。
　　針對上述問題，本文基于智慧商圈應用場景，設計并實現(xiàn)推薦算法的自適應框架。使得該框架能夠對智慧商圈各個不同的場景分別訓練學習，適用于不同的需求，并提供一個相對應的排序后推薦結果

2、列表。
　　本文的主要工作內容包括下列幾點：
　　1.將排序學習技術應用到推薦系統(tǒng)中。提出了合并多個弱排序器的Bo os tin g合并算法，把各個推薦算法給出的推薦結果作為排序特征，并根據(jù)NDC G評價指標的變化，通過bo ost方法將他們合并。
　　2.提出了基于用戶反饋信息的更新算法。將Boos ting合并算法作為基礎模型，以Lamb d aMART算法為更新算法的核心。并將更新算法分為大批量更新、小批量更新以