基于協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng)框架設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、現(xiàn)如今網(wǎng)絡(luò)世界中一個用戶可以通過電子商務(wù)系統(tǒng)獲得很多便利,很多電子商務(wù)系統(tǒng)引入推薦引擎以求得類似實際生活中推銷員的作用。推薦引擎的使用加快了協(xié)同過濾算法的研究,一個合適的算法將會為電子商務(wù)系統(tǒng)帶來更多的收益。然而面對林林總總有關(guān)協(xié)同過濾的研究,大多只注重算法層,且研究過于理論,忽略了其在實際應(yīng)用中的局限。相對于一般的基于項目的協(xié)同過濾算法Slope One算法有著很好的效果。然而單單使用Slope One算法依舊不能擺脫稀疏數(shù)據(jù),冷啟動

2、等問題。
　　本研究對算法進(jìn)行改進(jìn)的同時不只局限于研究單一算法,還對一個推薦引擎的搭建從架構(gòu)層進(jìn)行闡述。本研究的主要工作有如下幾個方面:
　　(1)對電子商務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行深入分析并通過實際案例闡述一個電子商務(wù)系統(tǒng)引入推薦引擎的現(xiàn)實意義,分析推薦算法適用范圍、區(qū)別以及推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,并且描述相關(guān)研究存在的問題。
　　(2)研究分析Slope One算法以及Lucene,NoSQL等關(guān)鍵技術(shù)的優(yōu)缺點,為實現(xiàn)系統(tǒng)框架提供技術(shù)

3、途徑。并最終提出一種新的既可以滿足用戶喜好又可以拓展系統(tǒng)業(yè)務(wù)的推薦方式并對實際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的若干問題進(jìn)行了闡述和改進(jìn),使得應(yīng)用的推薦結(jié)果可以更好的展現(xiàn)給用戶,將推薦引擎的作用發(fā)揮到最大。
　　(3)對某一具體電子商務(wù)系統(tǒng)引入推薦系統(tǒng)進(jìn)行分析,并進(jìn)行需求分析,提出系統(tǒng)框架的總體設(shè)計目標(biāo),對整個系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)以及總體框架進(jìn)行設(shè)計,將總體框架設(shè)計成多模塊層次結(jié)構(gòu)。其中著重設(shè)計算法層,通過對具體算法的選擇以及對選定算法存在問題的分析,詳

4、細(xì)描述算法改進(jìn)思路以及具體實現(xiàn),并對實際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的問題進(jìn)行分析。并且不只局限于算法,還對系統(tǒng)各個子模塊如推薦結(jié)果的展現(xiàn)層等關(guān)鍵部分進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計。在設(shè)計與實現(xiàn)中充分應(yīng)用設(shè)計模式,并且對具體技術(shù)的選擇進(jìn)行技術(shù)選型,使得框架擁有更好的擴(kuò)展性以及移植性?？傮w上框架的設(shè)計盡量體現(xiàn)用簡單的算法起到優(yōu)秀效果的特點。
　　(4)運用大量實驗數(shù)據(jù)。在具體技術(shù)選型的過程中,根據(jù)實際環(huán)境中可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量,對具體選取的技術(shù)進(jìn)行測試。例如