基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性推斷技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf

1、個(gè)性化推薦系統(tǒng)因其帶來(lái)的巨大經(jīng)濟(jì)效益在電子商務(wù)網(wǎng)站得到廣泛應(yīng)用，但現(xiàn)有個(gè)性化推薦系統(tǒng)存在的問(wèn)題卻制約著它的發(fā)展。當(dāng)前個(gè)性化推薦系統(tǒng)是基于用戶和產(chǎn)品之間的相關(guān)關(guān)系，即通過(guò)用戶已有的購(gòu)買行為或?qū)Ξa(chǎn)品的評(píng)價(jià)來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)待推薦產(chǎn)品的興趣度，進(jìn)而進(jìn)行個(gè)性化商品推薦。這就使得現(xiàn)有個(gè)性化推薦系統(tǒng)不可避免的會(huì)受到冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏、可擴(kuò)展性、實(shí)時(shí)性等問(wèn)題的制約。
　　 通過(guò)對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)，以及目前幾個(gè)主要推薦技術(shù)的工作原理、存在問(wèn)題和問(wèn)題產(chǎn)生原

2、因的分析研究，探討了決定用戶消費(fèi)意愿的根本原因。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，用戶的屬性決定著用戶的購(gòu)買行為，如果能夠得知用戶屬性，并根據(jù)用戶的屬性進(jìn)行產(chǎn)品推薦，則推薦會(huì)更有針對(duì)性、更準(zhǔn)確。
　　 從因果關(guān)系角度研究用戶和產(chǎn)品之間的關(guān)系。提出屬性推斷的概念，根據(jù)用戶屬性進(jìn)行個(gè)性化商品推薦，以期對(duì)現(xiàn)有問(wèn)題的解決?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性推斷方法，是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法挖掘用戶的購(gòu)買記錄，訓(xùn)練用戶屬性和產(chǎn)品之間的關(guān)系模型，進(jìn)而推斷出用戶的屬性。根據(jù)屬性推斷結(jié)果構(gòu)

3、建用戶屬性和產(chǎn)品之間的因果關(guān)系表，并將之應(yīng)用到個(gè)性化推薦過(guò)程中。
　　 通過(guò)實(shí)驗(yàn)完成了對(duì)單個(gè)用戶屬性的推斷，并簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶的個(gè)性化產(chǎn)品推薦。第一步，屬性推斷，利用交易記錄構(gòu)建用戶屬性和產(chǎn)品之間的關(guān)系模型，由用戶所選產(chǎn)品推斷出用戶的屬性；第二步，基于單屬性的個(gè)性化推薦，利用原始數(shù)據(jù)中用戶的屬性訓(xùn)練模型向用戶推薦產(chǎn)品，并計(jì)算推薦結(jié)果的正確率；第三步，基于屬性推斷的個(gè)性化推薦，利用第一步中推斷出的用戶屬性訓(xùn)練模型向用戶推薦產(chǎn)品，并