基于新鮮指數(shù)的個性化推薦算法設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術的飛速發(fā)展，各種類型的信息呈爆炸式增長，如何從海量信息中提取滿足用戶需求的有效信息已經(jīng)成為一個具有良好應用價值的研究問題。隨著研究的不斷進展，研究與應用的重點從如何主動搜尋有效信息改變?yōu)榱巳绾斡上到y(tǒng)自動推薦感興趣的信息。目前網(wǎng)上交易購物已逐漸受到大眾的認可，各個商家通過使用網(wǎng)上商城的方式銷售或推廣自己的產(chǎn)品，而個性化推薦技術在龜子商務領域有著良好的契合點，可顯著提升用戶滿意度和購買成功率。
　　本項目來源于某大型電子商

2、務企業(yè)的語義搜索和個性化推薦項目。論文首先對信息檢索與推薦技術研究現(xiàn)狀進行分析和綜述，對實際推薦系統(tǒng)的應用過程中的問題.如冷啟動、推薦領域知識等進行了總結。然后，通過對人群消費習慣的調(diào)查與研究，發(fā)現(xiàn)人群對商品上市時間等有一定程度的敏感性，基于關聯(lián)關系設計了用戶新鮮指數(shù)興趣模型。新鮮指數(shù)描述的是人對物品上市時間的關聯(lián)程度，如物品剛上市時新鮮指數(shù)最高。為了建立物品與人的一一匹配進行有效的推薦，文中還定義了消費指數(shù)用于記錄用戶購買物品時的平均

3、新鮮指數(shù)。接下來，基于用戶新鮮指數(shù)興趣模型設計出一種針對電子商務領域的個性化商品推薦算法，同時，將此算法應用于該大型電子商務企業(yè)的個性化推薦系統(tǒng)中。通過對新鮮指數(shù)的建模分析與數(shù)據(jù)模擬，以技針對推薦系統(tǒng)運營情況進行調(diào)整新鮮指數(shù)算法的相關參數(shù)，不斷調(diào)整算法使其能夠達到最優(yōu)效果。目前，該系統(tǒng)已經(jīng)穩(wěn)定運營六個月，訪問量已接近100萬。
　　從總體上看，由于新鮮指數(shù)與消費指數(shù)的通用性在一定程度上改善了冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏性問題，這將有利于降低推