【摘 要】
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随着互联网科技的发展,人们获取信息的方式越来越多,信息的数量爆炸式增长,内容的复杂度也不断提高,简单的信息检索技术已经无法满足大部分人的需求,并且我们的时代已经由物品匮乏的时代转化为了物品丰富的时代,随着物品数量和种类的增多,人们的注意力成为了稀缺资源。电子商务的确面临上述问题,如何在海量的数据中快速找到用户需要的物品变得非常重要,因此电商场景下的个性化推荐系统应运而生。目前电子商务迅猛发展,中国
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随着互联网科技的发展,人们获取信息的方式越来越多,信息的数量爆炸式增长,内容的复杂度也不断提高,简单的信息检索技术已经无法满足大部分人的需求,并且我们的时代已经由物品匮乏的时代转化为了物品丰富的时代,随着物品数量和种类的增多,人们的注意力成为了稀缺资源。电子商务的确面临上述问题,如何在海量的数据中快速找到用户需要的物品变得非常重要,因此电商场景下的个性化推荐系统应运而生。目前电子商务迅猛发展,中国代表的有淘宝、京东、苏宁等等,其中包含了大量的用户和商品数据,对于大量的随机性数据,传统的推荐算法不能很好地对用户预购买商品进行预测。针对上述问题,我将推荐问题变换成分类问题,使用淘宝用户-商品数据集,对用户行为数据进行特征提取,再利用机器学习中的分类算法,对用户喜好的商品进行预测,实验结果发现强化学习中GBDT模型的F1分数比逻辑回归算法的F1分数提升了近一倍,GBDT算法在处理随机性较强的数据具有明显的优势,在电商推荐数据集上取得了很好地效果。由于电商场景下根据传统的推荐算法利用的是评分数据集,然而商品数据集中面临着评分数据缺失严重或没有评分数据问题,针对这个问题,本文通过在传统的推荐算法基础上,引入用户行为变量,在Jaccard相似度基础上,提出一种新的用户之间相似度计算方法和用户-商品得分计算方法,通过两者结合进行用户间的协同过滤推荐。通过在阿里的天池平台下载的淘宝用户行为和物品信息数据选取部分用户进行实验,实验结果F1分数值为0.154,并与传统协同过滤算法实验结果进行比较,F1分数有很大的提升。由此可以得出:新的用户相似度计算方法可以更有效的找到目标用户的近邻用户,从而提高推荐的准确率,而且新的相似度计算公式没有用到用户评分数据,所以在一定程度上解决了评分数据稀疏的问题。
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