用戶興趣自適應(yīng)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、推薦系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)中，旨在為用戶提供推薦列表幫助他們定位喜歡的物品。本個(gè)性化推薦系統(tǒng)為比購(gòu)網(wǎng)站所設(shè)計(jì)，為反映每個(gè)用戶興趣的動(dòng)態(tài)變化，利用隱、顯式混合反饋方式對(duì)用戶興趣建模;設(shè)計(jì)了基于用戶和聚類的混合協(xié)同過濾算法的方案，以滿足為用戶提供潛在感興趣的未知商品信息的要求。本系統(tǒng)的主要功能模塊包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理、用戶興趣建模、數(shù)據(jù)挖掘、產(chǎn)生推薦以及客戶端代理模塊。全程參與了前四個(gè)主要模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)工作。具體的工作可概括為:
　　

2、(1)參與了本系統(tǒng)的需求分析。
　　(2)具體設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了相關(guān)核心模塊:
　　數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，主要負(fù)責(zé)對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過濾和分詞，確定關(guān)鍵商品詞及其對(duì)應(yīng)發(fā)生時(shí)間、瀏覽持續(xù)時(shí)間。采用CNZZ(中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)站長(zhǎng))工具來完成一部分日志預(yù)處理工作，并將中科院開源的分詞器ICTCLAS（計(jì)算所漢語(yǔ)詞法分析系統(tǒng)）合并到系統(tǒng)中。
　　興趣建模模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括用戶興趣初始建模和自適應(yīng)更新用戶興趣模型。模型的更新對(duì)于

3、長(zhǎng)、短期興趣采取不同的方法:短期興趣使用簡(jiǎn)單的時(shí)間窗口機(jī)制，長(zhǎng)期興趣使用基于時(shí)間遺忘策略。
　　數(shù)據(jù)挖掘模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，使用k-means算法完成相似用戶聚類。
　　產(chǎn)生推薦模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，完成鄰居圈定，并以前N方式推薦商品。
　　(3)完成了系統(tǒng)的測(cè)試工作。本文最后設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，利用20個(gè)用戶注冊(cè)使用15天的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以MAE(平均絕對(duì)誤差)為評(píng)價(jià)指標(biāo)測(cè)試推薦性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，由于數(shù)據(jù)集有限且稀疏，根據(jù)鄰