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1、為滿(mǎn)足用戶(hù)獲得個(gè)性化信息的需求,推薦系統(tǒng)得到了快速的發(fā)展,被廣泛應(yīng)用到各種領(lǐng)域中,特別是在電子商務(wù)領(lǐng)域。在電子商務(wù)系統(tǒng)中,利用推薦系統(tǒng)為用戶(hù)提供相關(guān)聯(lián)或潛在感興趣的物品,能夠針對(duì)不同用戶(hù)的需求提供個(gè)性化信息服務(wù),在方便用戶(hù)獲得信息的同時(shí)也提升了用戶(hù)的忠實(shí)度。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的時(shí)代背景下,農(nóng)村信息化的進(jìn)程也開(kāi)始推進(jìn)。“新型農(nóng)村社區(qū)電子商務(wù)與物流信息服務(wù)系統(tǒng)”作為河南省重大專(zhuān)項(xiàng)(新型農(nóng)村社區(qū)信息服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用)建設(shè)的核心內(nèi)容之一,面向
2、各類(lèi)涉農(nóng)信息,以推薦算法為核心支撐,圍繞供求信息進(jìn)行匹配,為用戶(hù)提供智能的信息撮合服務(wù),促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品流通、加快農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程、促進(jìn)農(nóng)民增收,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法是電商系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛的一種算法,該算法是通過(guò)用戶(hù)對(duì)不同物品的評(píng)分來(lái)評(píng)測(cè)物品之間的相似度,并基于物品之間的相似度做出推薦。同時(shí),該算法具有不需要領(lǐng)域知識(shí),個(gè)性化、自動(dòng)化程度高,以及隨著時(shí)間的推移其性能有所提高等優(yōu)點(diǎn)。但是,在算法的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程
3、中,需要結(jié)合具體應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行調(diào)整或改進(jìn)。具體地:本系統(tǒng)中,在充分考慮物品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的基礎(chǔ)上,提供靈活的推薦方式。物品關(guān)聯(lián)關(guān)系計(jì)算方面:首先創(chuàng)建物品同現(xiàn)矩陣,描述任意兩物品之間關(guān)系;然后通過(guò)構(gòu)建物品評(píng)分矩陣,用來(lái)刻畫(huà)物品之間的關(guān)聯(lián)度,為物品之間的相似度計(jì)算提供數(shù)據(jù)支撐。推薦方式方面:在系統(tǒng)中提供價(jià)格優(yōu)先和距離優(yōu)先兩種推薦方式,當(dāng)選用不同的方式進(jìn)行推薦時(shí),分別考慮價(jià)格及地域兩個(gè)屬性構(gòu)建不同的推薦規(guī)則,從而使系統(tǒng)靈活穩(wěn)定的的進(jìn)行個(gè)性化推薦
4、。
在分析新型農(nóng)村社區(qū)電子商務(wù)與物流信息服務(wù)系統(tǒng)的實(shí)際需求以及技術(shù)路線(xiàn)的基礎(chǔ)上,以基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法為核心算法,開(kāi)展了面向農(nóng)資交易的推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文主要工作如下:
1.系統(tǒng)需求分析。首先對(duì)系統(tǒng)的總體需求進(jìn)行分析,講述對(duì)象模型以及系統(tǒng)數(shù)據(jù)流,在總體需求的基礎(chǔ)上,從推薦系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求以及數(shù)據(jù)需求兩方面細(xì)化推薦系統(tǒng)的需求。
2.推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)。根據(jù)推薦系統(tǒng)的實(shí)際需求,為推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)一種穩(wěn)定、高
5、效的架構(gòu)。以推薦系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求與數(shù)據(jù)需求為出發(fā)點(diǎn)合理的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型,并以設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)模型為前提對(duì)基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行分析。
3.推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。創(chuàng)建物品同現(xiàn)矩陣,描述任意兩個(gè)物品之間的關(guān)系。構(gòu)建物品評(píng)分矩陣,分析不同用戶(hù)對(duì)不同物品的評(píng)分來(lái)評(píng)測(cè)物品之間的相似性,并計(jì)算物品權(quán)值為用戶(hù)進(jìn)行推薦。對(duì)于在不同推薦方式下生成不同推薦規(guī)則的算法,使用策略模式的設(shè)計(jì)思想進(jìn)行封裝,使上層調(diào)用者能夠統(tǒng)一的處理數(shù)據(jù)。根據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)對(duì)推薦系
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