基于協(xié)同過濾家裝方案推薦算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展以及人們消費(fèi)水平的提高，我國的家裝市場(chǎng)電子商務(wù)化將越來越全面，推薦引擎類似于我們實(shí)際生活中的產(chǎn)品推薦員的作用，為人們?cè)谶M(jìn)行家庭裝修過程中選擇合適的家裝方案提供了極大的便利，同時(shí)也為家裝網(wǎng)站帶來更多的價(jià)值。
　　推薦引擎的使用明顯加快協(xié)同過濾算法的研究和應(yīng)用，然而在大多數(shù)有關(guān)協(xié)同過濾技術(shù)的研究只注重理論的算法層面，忽略了在實(shí)際應(yīng)用中的局限性。因此有必要在深入了解家裝網(wǎng)站用戶行為和具體實(shí)際情況，針對(duì)家裝方案設(shè)

2、計(jì)一種適合的推薦算法，為有裝修需求的用戶提供家裝方案推薦服務(wù)。
　　本文不僅結(jié)合了多種協(xié)同過濾算法的思想來設(shè)計(jì)家裝方案推薦算法，而且還對(duì)于家裝網(wǎng)站家裝方案推薦引擎的數(shù)據(jù)收集和處理過程進(jìn)行詳細(xì)闡述。論文的主要工作有以下幾個(gè)方面：
　　（1）本文通過對(duì)家裝網(wǎng)站用戶行為進(jìn)行了解之后，研究和分析了協(xié)同過濾算法以及Slope One算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)國內(nèi)外現(xiàn)有的Slope One算法改進(jìn)方式進(jìn)行比較和分析，得出在大數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)相對(duì)稀疏

3、的情況下，現(xiàn)有的Slope One算法改進(jìn)方式將難以獲得較高的家裝方案推薦服務(wù)質(zhì)量的結(jié)論。由此提出一種結(jié)合用戶相似性和項(xiàng)目相似性對(duì)Slope One算法進(jìn)行改進(jìn)的家裝方案推薦算法。算法主要采用協(xié)同過濾中相似性的概念，同時(shí)在項(xiàng)目相似性的計(jì)算中，結(jié)合了家裝用戶行為評(píng)分矩陣中項(xiàng)目相似性以及項(xiàng)目本身相似性兩方面因素。
　?。?）通過對(duì)實(shí)習(xí)公司icolor家裝網(wǎng)站一個(gè)月的用戶行為日志進(jìn)行收集和處理之后，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練和測(cè)試兩個(gè)數(shù)據(jù)集，將新算

4、法與Slope One算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)通過比較算法的MAE值來證明本文設(shè)計(jì)的家裝方案推薦算法具有更好的推薦精準(zhǔn)度。考慮到不同相似性度量的影響，實(shí)驗(yàn)也對(duì)新算法采取不同相似性度量進(jìn)行比較驗(yàn)證，得出本文采取余弦定理相似度度量更好的改進(jìn)策略。
　?。?）將本文設(shè)計(jì)的家裝方案推薦算法應(yīng)用到 icolor家裝網(wǎng)站中，并對(duì)家裝網(wǎng)站推薦引擎進(jìn)行需求分析和架構(gòu)設(shè)計(jì)，從用戶行為日志收集和運(yùn)輸、離線數(shù)據(jù)預(yù)處理和家裝方案算法推薦幾部分進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，為