版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、伴隨著Web技術(shù)快速迭代和發(fā)展,在此基礎(chǔ)上發(fā)展壯大的在線社交也成為人們生活中的熱點(diǎn)。十三五期間,國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的實(shí)施和數(shù)據(jù)資源開放共享的推進(jìn),越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開始與現(xiàn)代生活融合,大量的用戶通過互聯(lián)網(wǎng)提供的眾多平臺(tái)開拓自己的活動(dòng)范圍。隨著城市的快速發(fā)展,上班、自駕游、接送孩子等活動(dòng)日益頻繁,購(gòu)買汽車的需求逐漸增長(zhǎng)。然而對(duì)于汽車這種特殊商品,不像普通的生活用品,由于它有著自身復(fù)雜度高、交易和消費(fèi)的頻次低等特點(diǎn),所以在推薦任務(wù)過程中,會(huì)遇
2、到用戶相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)匱乏、用戶歷史交易數(shù)據(jù)少、商品自身復(fù)雜度高等困難。
為了應(yīng)對(duì)推薦任務(wù)中遇到的困難和挑戰(zhàn),本論文致力于通過對(duì)購(gòu)買者網(wǎng)絡(luò)上的社交信息以及對(duì)不同汽車下的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行特征析取,結(jié)合社交因素和評(píng)論影響設(shè)計(jì)出科學(xué)有效的模型對(duì)汽車進(jìn)行推薦。論文從上述兩方面信息著手,以提高推薦準(zhǔn)確性為目標(biāo)對(duì)個(gè)性化汽車推薦進(jìn)行深入研究,主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)及研究成果如下:
?、贋榱烁玫睦斫庥脩舻脑u(píng)分行為,需要挖掘用戶的個(gè)性化特征。論文從兩方面
3、入手,一是社交環(huán)境對(duì)用戶的影響,在特定的車型下構(gòu)建購(gòu)買用途需求的社交圈,在此社交圈的基礎(chǔ)上分析用戶的個(gè)人偏好和偏好相似度兩個(gè)社交因素,結(jié)合評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)并根據(jù)已有的計(jì)算方法量化其社交關(guān)系;二是評(píng)論文本對(duì)項(xiàng)目的影響,通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建了四層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)文本特征;
?、谡撐尼槍?duì)汽車提出了全新的推薦模型SCTCMAR(Social and Comment Text CNN Model based Automobile Recomme
4、ndation),該模型融入了社交影響和評(píng)論文本特征,即用戶的個(gè)人偏好和偏好相似度以及項(xiàng)目的評(píng)論文本特征,最終將這三個(gè)因素注入到推薦模型中體現(xiàn)了社交因素和評(píng)論文本特征因素對(duì)用戶決策過程的影響,提高了汽車推薦的準(zhǔn)確性;
?、壅撐氖褂镁仃嚪纸饧夹g(shù)訓(xùn)練用戶與汽車的隱特征,然后通過矩陣合并技術(shù)得到預(yù)測(cè)偏好矩陣并最終向目標(biāo)用戶提供汽車推薦。在真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果表明論文提出的SCTCMAR汽車推薦模型能夠進(jìn)行有效的進(jìn)行汽車推薦并
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于評(píng)論文本情感分析和概率模型的汽車推薦系統(tǒng)研究.pdf
- 用于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本挖掘的主題模型研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電影推薦模型研究.pdf
- 基于社交網(wǎng)絡(luò)和信任模型的推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 社交網(wǎng)絡(luò)中個(gè)性化推薦模型及算法研究.pdf
- 基于粒計(jì)算模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短文本分類研究.pdf
- 基于社交網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)應(yīng)用推薦系統(tǒng)研究及應(yīng)用.pdf
- 基于用戶多維社交網(wǎng)絡(luò)模型的推薦算法研究.pdf
- 基于在線評(píng)論挖掘的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物混合推薦模型及策略研究
- 融合評(píng)分與評(píng)論信息的推薦算法研究與應(yīng)用.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本的情感傾向性研究.pdf
- 融合評(píng)分與評(píng)論信息的推薦算法研究與應(yīng)用
- 基于信任關(guān)系和興趣模型的社交網(wǎng)絡(luò)好友推薦方法研究.pdf
- 基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦算法應(yīng)用研究.pdf
- 科研社交網(wǎng)絡(luò)中的論文推薦.pdf
- 基于在線評(píng)論挖掘的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物混合推薦模型及策略研究.pdf
- 基于語(yǔ)義分析的評(píng)論文本挖掘與商品推薦.pdf
- 基于社交網(wǎng)絡(luò)及隱語(yǔ)義模型的個(gè)性化推薦研究.pdf
- mba論文面向位置社交網(wǎng)絡(luò)的推薦服務(wù)研究pdf
- 基于社交網(wǎng)絡(luò)信任模型的商品推薦系統(tǒng)
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論