【摘 要】
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现今,我们正处在信息过载的时代,用户无法从众多的信息中快速地找到自己所感兴趣的物品。同时,商家也面临着一个问题,他们很难将商品投放给合适的用户。在这样的情况下,推荐系统应运而生,它不仅可以为用户带来便利,也可以给企业带来巨大的利润。很多公司企业都深刻地了解到数据潜在的价值,所以他们建立自身的推荐系统平台来增强用户的黏性,从而增加企业的销售收入。本文利用Stacking集成策略给出了混合推荐模型,来
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现今,我们正处在信息过载的时代,用户无法从众多的信息中快速地找到自己所感兴趣的物品。同时,商家也面临着一个问题,他们很难将商品投放给合适的用户。在这样的情况下,推荐系统应运而生,它不仅可以为用户带来便利,也可以给企业带来巨大的利润。很多公司企业都深刻地了解到数据潜在的价值,所以他们建立自身的推荐系统平台来增强用户的黏性,从而增加企业的销售收入。本文利用Stacking集成策略给出了混合推荐模型,来提高推荐结果的准确率。本文的主要工作如下:第一,推荐系统常用的算法包括基于领域、基于模型、基于内容等,本文介绍了各个算法机制的基本原理及优缺点。第二,由于集成学习具有很好的泛化能力,目前广泛地应用在很多领域,本文将集成学习与推荐算法结合,给出了—种基于集成学习的混合推荐算法,其思想是:使用Stacking集成策略,将基于项目的协同过滤推荐算法和LFM算法作为基模型,以五折交叉验证的方式对基模型进行训练和验证,将每次验证集验证的结果列表进行合并,其结果作为元学习器的输入。将XGBoost算法作为元模型进行预测,得到的预测结果即为最终的推荐结果。第三,本文通过爬虫技术进行数据采集及预处理。使用召回率、准确率、F1以及RMSE来对比LFM、基于项目及混合模型的性能。实验结果表明,XGBoost混合模型比LFM和基于项目的推荐精度更高。第四,根据基于集成学习的混合推荐模型设计了图书推荐系统,包括对系统架构设计、数据库设计以及web端的实现。
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