面向農(nóng)產(chǎn)品的協(xié)同過濾推薦算法研究.pdf

1、近年來(lái)，電子商務(wù)以方便信息溝通、收付方式靈活便捷等優(yōu)點(diǎn)，促進(jìn)社會(huì)信息化發(fā)展。但是，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，很多用戶深受“信息過載”的困擾，影響購(gòu)物體驗(yàn)。于是，能夠幫助消費(fèi)者從海量數(shù)據(jù)中挖掘出其感興趣的商品的推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。推薦系統(tǒng)通過分析消費(fèi)者的個(gè)人特征和行為特征，確定用戶興趣，進(jìn)而向用戶進(jìn)行推薦。對(duì)經(jīng)營(yíng)者而言，能夠提高交易量，達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷的目的;對(duì)消費(fèi)者而言，能夠節(jié)約時(shí)間，快速找到其有意愿購(gòu)買的商品。農(nóng)產(chǎn)品電商是整個(gè)電商平臺(tái)中尤為重要的一

2、部分，農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)具有增加農(nóng)民收入、提高第一產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、促進(jìn)農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展等重大意義，然而，現(xiàn)階段關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究較少。本文的研究目標(biāo)是設(shè)計(jì)一種面向農(nóng)產(chǎn)品的推薦算法，該算法以協(xié)同過濾推薦算法為基礎(chǔ)，以快速推薦，效果良好為目標(biāo)。本文的研究旨在拋磚引玉，以激發(fā)更多面向農(nóng)產(chǎn)品的推薦算法的進(jìn)一步、更深入的研究，本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)選取面向農(nóng)產(chǎn)品的推薦算法的基礎(chǔ)算法。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品電子交易區(qū)別于其他商品交

3、易的特點(diǎn)進(jìn)行梳理，同時(shí)對(duì)協(xié)同過濾推薦算法進(jìn)行總結(jié)和分類，并指出算法面臨的問題。綜合農(nóng)產(chǎn)品線上交易的特點(diǎn)和各種協(xié)同過濾算法的特點(diǎn)，選取基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法作為本文研究的面向農(nóng)產(chǎn)品的推薦算法的基礎(chǔ)算法。
　　(2)針對(duì)冷啟動(dòng)問題，對(duì)算法做出改進(jìn)。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法在冷啟動(dòng)情況下，推薦效果不佳，針對(duì)這一問題，本文提出IPSS項(xiàng)目相似性度量方法。此方法有兩個(gè)主要部分:評(píng)分相似度和結(jié)構(gòu)相似度，其中，評(píng)分相似度主要考慮兩個(gè)項(xiàng)目評(píng)分之間的評(píng)分

4、差、項(xiàng)目評(píng)分與評(píng)分中值之差，以及項(xiàng)目評(píng)分與其他評(píng)分平均值之差;結(jié)構(gòu)相似度部分定義了共同評(píng)分項(xiàng)目占所有項(xiàng)目比重并懲罰活躍用戶的逆項(xiàng)目頻率(Inverse Item Frequence，IIF)系數(shù)。
　　(3)針對(duì)可擴(kuò)展性問題，對(duì)算法做出改進(jìn)。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法在海量數(shù)據(jù)情況下，會(huì)受到可擴(kuò)展性問題的影響，針對(duì)這一問題，本文提出融合項(xiàng)目譜聚類的協(xié)同過濾算法。算法分為離線和在線兩個(gè)步驟:離線時(shí)對(duì)項(xiàng)目聚類;在線時(shí)，首先確定目標(biāo)項(xiàng)目從屬

5、的類別，然后在類中搜索近鄰，最后求未評(píng)分項(xiàng)目的預(yù)測(cè)評(píng)分并據(jù)此為目標(biāo)用戶產(chǎn)生推薦。
　　(4)對(duì)算法在真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。簡(jiǎn)要介紹推薦引擎整體框架，并根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)和算法使用MATLAB2009b在Movie Lens100k和Grecs兩個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)優(yōu)化算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先需要按提示輸入需要為其進(jìn)行推薦的目標(biāo)用戶的編號(hào)，在手動(dòng)輸入編號(hào)后，程序會(huì)自動(dòng)計(jì)算未評(píng)分項(xiàng)目的預(yù)測(cè)評(píng)分并根據(jù)計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生推薦項(xiàng)目列表，展示給用戶。
　　本文提出的