推荐引擎与个性化-廖若雪

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基于人工智能的智能推荐引擎设计与个性化推荐

基于人工智能的智能推荐引擎设计与个性化推荐智能推荐引擎是基于人工智能技术的重要应用之一，它通过分析用户的兴趣、行为和偏好，为用户提供个性化和准确的推荐内容。

本文将重点讨论基于人工智能的智能推荐引擎的设计原理和个性化推荐算法。

一、智能推荐引擎的设计原理智能推荐引擎主要分为数据收集、特征提取、匹配推荐和反馈优化四个过程。

首先，通过收集用户历史行为数据、个人信息和社交网络数据等多种来源的数据。

然后，利用机器学习和数据挖掘技术，对这些数据进行特征提取，建立用户的行为模型和兴趣模型。

接下来，在推荐过程中，采用适当的匹配算法，将用户的行为和兴趣模型与候选物品进行匹配，生成个性化的推荐列表。

最后，根据用户的反馈，通过优化算法对推荐结果进行调整和优化。

为了提高推荐的准确性和个性化水平，智能推荐引擎需要考虑以下几个关键因素。

1. 数据质量：推荐引擎所依赖的数据质量对于推荐结果的准确性至关重要。

因此，在数据收集过程中，需要确保数据来源可靠，数据准确性高。

2. 特征提取：通过分析用户的行为数据和个人信息，提取用户的兴趣和偏好特征。

这需要利用机器学习和数据挖掘算法，自动地从大量的数据中提取有效的特征。

3. 算法选择：根据不同的应用场景和推荐目标，选择合适的推荐算法。

常用的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐以及深度学习等。

4. 实时性：随着互联网应用的快速发展，用户的兴趣和偏好可能会随时改变。

因此，智能推荐引擎需要保持实时更新，及时反映用户的变化。

二、个性化推荐算法个性化推荐算法是智能推荐引擎的核心，它决定了推荐结果的准确性和用户体验的满意度。

下面将介绍几种常见的个性化推荐算法。

1. 协同过滤算法：协同过滤算法是基于用户行为数据和物品间的相似性进行推荐的。

它可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种类型。

基于用户的协同过滤算法是根据用户之间的行为相似性进行推荐，而基于物品的协同过滤则是根据物品之间的相似性进行推荐。

电商行业个性化推荐精准营销策略研究

电商行业个性化推荐精准营销策略研究第一章个性化推荐概述 (2)1.1 个性化推荐的定义与意义 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 意义 (3)1.2 个性化推荐系统的发展历程 (3)1.3 个性化推荐系统的类型与特点 (3)1.3.1 类型 (3)1.3.2 特点 (4)第二章电商行业现状与挑战 (4)2.1 电商行业的发展概况 (4)2.2 电商行业面临的挑战 (4)2.3 个性化推荐在电商行业中的应用 (5)第三章精准营销理论框架 (5)3.1 精准营销的定义与内涵 (5)3.1.1 精准营销的定义 (5)3.1.2 精准营销的内涵 (5)3.2 精准营销的理论基础 (6)3.3 个性化推荐与精准营销的关系 (6)第四章个性化推荐算法研究 (6)4.1 常见个性化推荐算法概述 (6)4.2 协同过滤算法 (7)4.2.1 用户基于协同过滤算法 (7)4.2.2 物品基于协同过滤算法 (7)4.3 内容推荐算法 (7)4.4 混合推荐算法 (7)4.4.1 加权混合推荐算法 (7)4.4.2 特征融合混合推荐算法 (7)4.4.3 模型融合混合推荐算法 (8)第五章用户行为分析 (8)5.1 用户行为数据概述 (8)5.2 用户行为数据采集与处理 (8)5.2.1 数据采集 (8)5.2.2 数据处理 (8)5.3 用户行为分析模型 (9)5.3.1 关联规则挖掘 (9)5.3.2 聚类分析 (9)5.3.3 主题模型 (9)5.3.4 时序分析 (9)5.3.5 深度学习模型 (9)第六章个性化推荐系统的评估与优化 (9)6.1 个性化推荐系统评估指标 (9)6.1.1 准确性 (10)6.1.2 覆盖率 (10)6.1.3 新颖性 (10)6.1.4 满意度 (10)6.2 个性化推荐系统的优化策略 (10)6.2.1 算法优化 (10)6.2.2 数据优化 (11)6.2.3 系统架构优化 (11)6.3 评估与优化方法 (11)6.3.1 实验方法 (11)6.3.2 仿真方法 (11)6.3.3 在线测试 (11)6.3.4 用户反馈 (11)第七章电商行业个性化推荐应用案例 (11)7.1 电商平台个性化推荐案例分析 (11)7.1.1 淘宝个性化推荐 (11)7.1.2 京东个性化推荐 (12)7.2 个性化推荐在电商行业的创新应用 (12)7.2.1 跨平台个性化推荐 (12)7.2.2 社交化个性化推荐 (12)7.2.3 智能语音推荐 (12)7.3 案例总结与启示 (12)第八章电商行业个性化推荐精准营销策略 (13)8.1 个性化推荐精准营销策略框架 (13)8.2 个性化推荐策略实施步骤 (13)8.3 个性化推荐策略的优化与调整 (14)第九章个性化推荐在电商行业的发展趋势 (14)9.1 技术发展趋势 (14)9.2 应用发展趋势 (15)9.3 行业发展趋势 (15)第十章结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限与展望 (16)第一章个性化推荐概述1.1 个性化推荐的定义与意义1.1.1 定义个性化推荐，又称定制化推荐，是指根据用户的历史行为、偏好、兴趣以及实时环境等因素，运用数据挖掘和机器学习技术，为用户量身定制符合其需求的信息、产品或服务。

现代传媒中的内容推荐与个性化推送方法研究

现代传媒中的内容推荐与个性化推送方法研究摘要：随着现代传媒技术的发展，内容推荐和个性化推送成为了传媒行业的重要研究领域。

本文将从内容推荐和个性化推送的概念、发展历程和现状入手，分析现代传媒中的内容推荐与个性化推送方法，并展望未来的发展趋势。

关键词：现代传媒，内容推荐，个性化推送，算法，机器学习一、引言随着信息时代的到来，现代传媒面临了巨大的挑战和机遇。

传统的传媒模式已经无法满足用户多样化的需求和信息过载的问题。

内容推荐和个性化推送作为传媒行业的核心研究领域，成为了传媒机构竞争的焦点和前沿。

二、内容推荐的概念及发展历程1. 内容推荐的概念内容推荐是指根据用户的兴趣和需求，将符合其个性化需求的信息、新闻、视频等内容推送给用户的过程。

它旨在通过提供个性化的内容，提高用户的满意度和忠诚度。

2. 内容推荐的发展历程内容推荐的发展历程可以分为三个阶段：基于规则的推荐、基于协同过滤的推荐和基于机器学习的推荐。

首先，基于规则的推荐是最早的推荐方式，它通过人工定义的规则来进行推荐。

然而，由于规则的局限性和人工定义的主观性，这种推荐方式的效果较差。

其次，基于协同过滤的推荐是一种使用用户行为数据来进行推荐的方法。

它通过分析用户的历史行为和偏好，来为用户推荐相似兴趣的内容。

然而，由于数据稀疏和冷启动问题的存在，这种推荐方式也存在一定的挑战。

最后，基于机器学习的推荐是目前最主流的推荐方式。

它通过分析用户的行为数据和内容特征，使用机器学习算法来建立个性化推荐模型。

这种推荐方式的优势在于能够自动学习用户的兴趣和需求，提高推荐的准确性和效果。

三、个性化推送的概念及现状1. 个性化推送的概念个性化推送是根据用户的个性化需求和特征，将符合其偏好的内容推送给用户的过程。

它旨在提供更加个性化的信息服务，满足用户的个性需求。

2. 个性化推送的现状个性化推送目前在多个传媒平台上得到了广泛应用，如社交媒体、新闻门户网站和音视频平台等。

这些平台通过分析用户的兴趣、地理位置、社交关系等信息，来进行个性化推送。

基于群用户兴趣模型的搜索结果排序研究

摘
要：为提高搜索引擎的查准率，出了一种基于群用户兴趣模型的加权全局相关度查询排序算法。算法提
综合考虑了用户搜索意图与搜索结果的全局相关度，改进了搜索引擎的排序结果，为用户提供了准确的搜索服务。实验结果表明，与用户意图相关的搜索结果能够排在最前面，搜索准确率明显提高。
始搜索向量的相似度；。为搜索结果文档中特
征词的权重；为对应用户搜索兴趣向量中相
序算法的思路是搜索结果与用户搜索意图的全局相关度，利用结果文档向量与搜索意图向量间的相似性来表示相关度，与用户兴趣相关的结果将
同特征词的权值。（）３计算用户扩展搜索向量ｑ＝｛。ｇ，ｑ， …，ｇ｝与＝｛ｄ，，，的相似度。ｄ，：… ｄ｝
３加权全局相关度查询排序算法的实现
假设用户初始搜索向量为ｑ＝｛。ｑ，ｑ，： …，ｑ｝经过搜索意图分析，，并经扩展后得到搜索扩展向量ｑ＝｛。ｑ，，｝依据搜索扩展向量ｑ，：… ｑ，
者是关注度最高的兴趣点，加入这部分兴趣特征
能够扩展用户兴趣点，并且实时性较好，信息的采集采用文本聚类的方法。对以上信息进行处理，
要提高用户使用搜索引擎查找所需信息的准确性，建立对用户兴趣偏好进行描述的用户模型，
利用兴趣模型获取用户的准确搜索兴趣需求，是种行之有效的方法。图２ｊ所示为基于群体特
一
性的用户兴趣模型功能结构图。
网络扩展搜索
０ＤＰ
知识库
用户临时兴趣模型
１搜索引擎体系结构

基于深度学习的大学生个性化推荐系统设计与实现

基于深度学习的大学生个性化推荐系统设计与实现在当今信息爆炸的时代，个性化推荐系统成为了互联网应用的重要组成部分之一。

随着互联网的快速发展和大数据的普及，如何根据用户的兴趣和需求，精准地推荐适合他们的内容，已经成为了信息技术领域的热点问题。

本文将介绍基于深度学习的大学生个性化推荐系统的设计与实现。

一、引言大学生阅读的内容多种多样，包括新闻、论文、小说、教材等等。

然而，每个大学生的兴趣和需求并不相同，因此，为不同的大学生提供个性化的推荐服务具有重要意义。

基于深度学习的个性化推荐系统能够通过分析用户的历史行为、社交网络和其他特征，准确地预测用户的兴趣，从而实现个性化推荐。

二、系统设计1. 数据采集与预处理个性化推荐系统所需要的数据包括用户的历史行为数据、用户的兴趣标签和内容的特征信息等。

首先，系统需要通过爬虫工具从互联网上抓取用户的历史行为数据，如点击、浏览、收藏等。

其次，系统需要根据用户的行为数据，为用户打上兴趣标签。

最后，系统还需要采集和整理内容的特征信息，如标题、关键词、分类等。

2. 深度学习模型设计基于深度学习的大学生个性化推荐系统常常采用协同过滤算法，结合用户特征、内容特征和上下文信息，实现个性化推荐。

一种常用的模型是基于神经网络的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。

CNN能够从内容的特征中提取关键信息，而LSTM则能够建模用户的兴趣演化过程。

3. 模型训练与优化为了使推荐系统能够准确地预测用户的兴趣，需要对深度学习模型进行训练和优化。

训练集通常包括用户的历史行为数据和用户的兴趣标签。

通过反向传播算法，优化模型的参数，使其能够更好地拟合用户的行为和兴趣。

同时，还可以采用dropout、正则化等技术，避免模型过拟合的问题。

三、系统实现1. 数据存储与管理个性化推荐系统需要存储大量的用户行为数据、兴趣标签数据和内容特征数据等。

因此，需要选择适当的数据库技术，实现数据的高效存储和管理。

价值共创视角下个性化推荐用户满意度的形成机理研究

价值共创视角下个性化推荐用户满意度的形成机理研究王松副教授王金龙李芳副教授（山东科技大学经济管理学院山东青岛 266590）内容摘要：本文从消费者在线决策中的价值共创视角出发，分析影响消费者个性化推荐满意度的影响要素与作用过程，引入自我效能感和社会影响作为调节变量，探究个体认知和社会要素在此过程中的作用机理，并基于496份问卷数据，通过结构方程模型进行实证验证，研究结果发现：顾客使用个性化推荐服务中，对个性化推荐的顾客期望负向影响感知质量和感知价值，感知质量通过影响感知价值正向影响顾客满意度；自我效能感在感知质量影响感知价值和感知价值影响顾客满意度中产生正向调节影响，社会影响在顾客期望到感知质量影响中起正向调节作用。

关键词：价值共创；个性化推荐；顾客满意度；自我效能感；市场营销中图分类号：G350 文献标识码：A 文章编号：2095-9397（2020）23-0068-04文章著录格式：王松，王金龙，李芳.价值共创视角下个性化推荐用户满意度的形成机理研究[J].商业经济研究，2020（23）：68-71引言个性化推荐是解决网购环境下商品信息过载的重要途径，但在实施过程中仍存在顾客满意度问题。

顾客与企业的互动是形成顾客感知使用价值的起点，个性化推荐尝试通过主动推送从而引导消费者的在线决策过程，属于典型的顾客主导的价值共创过程，但当前对具体情境下人机互动过程到共创价值产生的过程和作用机理并没有详细阐述。

消费者在线决策是一个典型的理性和感性交错的过程，面对海量信息，消费者一方面需要通过自身能力识别，另一方面也会参考外界社会因素，最终决策过程是基于自身和社会综合影响的结果，Bandura也指出个体的行为是由个体和环境的相互作用而产生。

因此，在消费者使用个性化推荐形成满意度的过程中，个体认知和社会影响因素均起到重要作用。

本文尝试从价值共创视角出发，探究两者在此过程中的作用途径，以期理顺影响消费者在线使用个性化推荐的采纳过程中的作用机理。

基于联邦学习的个性化推荐系统研究

基于联邦学习的个性化推荐系统研究随着互联网的普及和技术的不断发展，个性化推荐系统在商业应用和社交媒体中扮演着越来越重要的角色。

基于个性化推荐系统带来的商业机会和用户便利，越来越多的企业和研究机构开始将其作为重要的研究领域。

为了提高个性化推荐算法的准确性和可靠性，研究人员提出了许多新的算法和模型，并开始将联邦学习这一先进技术应用于推荐系统中，以期提高推荐系统的个性化程度和安全性。

一、个性化推荐系统的发展现状个性化推荐系统是基于用户的历史行为、兴趣、偏好等信息，利用数据挖掘、机器学习等技术，向用户提供符合其需求和喜好的商品、信息或服务。

个性化推荐系统的发展经历了从人工推荐到基于单一算法的自动推荐，再到协同过滤算法、内容推荐算法和混合推荐算法的发展。

目前，个性化推荐系统已经广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻和信息服务等领域。

通过个性化推荐系统，电商企业可以帮助用户更快地找到自己需要的产品，提高用户的购买转化率和消费体验。

社交媒体可以通过个性化推荐系统，提高用户分享、点赞和评论的积极性，增强用户黏性。

二、个性化推荐系统的技术原理个性化推荐系统的技术原理大致可以分为两个步骤：1.用户行为数据的收集和处理，包括用户登录信息、搜索记录、浏览记录等；2.利用机器学习或其他技术模型，对用户行为数据进行分析和处理，预测用户对物品的喜好和行为，最终为用户提供个性化推荐。

传统的个性化推荐系统主要采用协同过滤算法，即根据用户的历史行为和兴趣，找到与其行为模式相似的其他用户或商品。

同时，也有基于内容的推荐算法，即根据用户历史行为和兴趣，找到与用户兴趣爱好相似的内容或商品。

为了提高推荐系统的准确性，研究人员还开始尝试将深度学习或增强学习等技术引入推荐系统中，以期提高推荐系统的漏斗转化率和点击率。

三、联邦学习技术在个性化推荐系统中的应用联邦学习是一种构建分散式、可协同学习的机器学习模型的方法。

在个性化推荐系统中，联邦学习可以将用户的个人隐私数据保存在本地，只交换模型更新所需的权重等信息，从而保证了用户隐私的安全性。

大数据下的个性化推荐研究与实现

^m m m m2021年第05期(总第221期）大数据下的个性化推荐研宄与实现陈曦(西安明德理工学院，陕西西安710124)摘要:近年来，社会经济快速发展的同时，互联网信息技术更新与发展的速度不断加快，逐渐渗透到了人们生活中的方方面面,信息量呈爆炸式增长，而面对海量的信息数据,对人们而言，信息使用率也会逐渐下降。

个性化推荐是基于大数据的一种新型技术手段，受到了社会各界的广泛关注，其能够有效提升用户体验,满足用户的实际需求。

大数据技术的应用，能够深入挖掘用户的潜在需求以及购买倾向，并第一时间向用户推荐感兴趣的商品。

通过收集用户的信息数据，并对商品信息建模，融入大数据算法进行筛选、优化，为用户提供个性化推荐，科学的推荐系统能够快速挖掘与分析用户的消费偏好，并且为用户提供精准化推荐服务。

文章通过对大数据下的个性化推荐进行了深入分析，并进一步探讨了设计与实现策略。

关键词：大数据;个性化推荐;研究；实现中图分类号:TP391.3 文献标识码:B文章编号=2096-9759(2021)05-0197-03〇引言随着信息数据量逐年攀升，大数据技术的应用，能够为用户提供个性化推荐服务，针对海量大数据这一现状，通过构建个性化推荐引擎模型，主要包含离线数据以及在线推荐两个模块。

离线数据计算可对用户的偏好以及商品列表进行分析与计算，而在线推荐版块可对用户的行为进行实时分析，并优化离线计算具体结果，为用户提供精准化结果。

两者之间的有效结合，能够实现完整化与动态化的推荐服务。

基于算法改进的基础之上，文章通过构建推荐引擎平台模型，并且采用了分布式大数据框架，实现了对协同过滤算法的优化与改进，充分考虑到系统的整体性能，最后对关键性能进行实践测试, 从而最大程度上保障个性化推荐平台的整体性能需求。

1推荐引擎关键理论与技术分析1.1工作原理好的推荐弓丨擎能够为用户提供个性化推荐，将用户感兴趣的商品快速精准的推送到面前，从而大幅度提升商品的成交率,当前大数据推荐已经被广泛应用于各个领域当中，尤其是电商领域，个性化推荐服务通常会将用户个人的离线数据与在线行为进行综合分析,并产生推荐。

个性化推荐引擎技术企业的营销模式研究

个性化推荐引擎技术企业的营销模式研究作者：彭亮杨杨杨浩东张皓杰罗春霞来源：《现代营销·理论》2020年第04期摘要：随着企业互联网信息搜索技术的普及与发展，推荐引擎这项新兴的企业网络信息搜索技术正在逐渐改变着现代人们的日常生活。

本文通过以字节跳动公司为案例，根据梳理的推荐引擎营销理论，对字节跳动公司的推荐引擎营销实施进行检测，发现字节跳动公司实施推荐引擎营销过程中存在的问题，提出相应对策，为企业的推荐引擎营销实践提供了一定的指导。

关键词：推荐引擎营销企业模式推荐引擎的营销，作为一种新兴的互联网技术和营销的模式，不仅从根本上满足了中小企业用户对获取有价值的产品和信息的基本需求，同时也为中小企业用户提供了一个展示有价值的企业产品和信息的空间和平台。

一、推荐引擎营销的界定Terrell将企业网站推荐引擎的營销策略体系定义为：推荐引擎企业网站营销的目的是指任何一个企业网站试图通过企业网站推荐引擎营销获得新鲜的网站访问者。

企业网站推荐引擎的营销策略体系是一个具有系统性的推荐引擎营销策略的体系，企业通过营销策略制定一个具有适合自身的企业和网站行业发展特征的网站作为推荐引擎的营销策略体系，以帮助企业达到有效提高自己企业网站的流量、提高自己企业网站品牌的知名度、并进而有效促进最终的交易顺利完成的企业战略目标。

二、字节跳动公司实施推荐引擎营销存在的问题（一）专业团队缺失在技术和团队建设方面，企业没有能力能够建立一个完善的对推荐引擎技术和营销的团队。

一个企业的对搜索和引擎的营销只是由企业的外贸营销经理直接指定自己营销部门的一个高级员工负责大体的更新：将自己网站上的相关产品重新的提交;对于阿里巴巴诚信通上的相关产品和报价相关信息在网站上进行了重置。

这并不一定能算是真正意义上的企业推荐引擎优化，但是由于企业的营销部门管理人员的专业技术和知识有限，并不一定他们懂得如何的去对于搜索和引擎友好，获得好的搜索自然引擎排名。

电商行业个性化推荐系统优化策略研究

电商行业个性化推荐系统优化策略研究第1章绪论 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (3)第2章个性化推荐系统概述 (4)2.1 个性化推荐系统定义 (4)2.2 个性化推荐系统分类 (4)2.2.1 基于内容的推荐系统 (4)2.2.2 协同过滤推荐系统 (4)2.2.3 混合推荐系统 (4)2.2.4 深度学习推荐系统 (4)2.3 个性化推荐系统关键技术 (4)2.3.1 用户行为数据采集与预处理 (5)2.3.2 用户兴趣模型构建 (5)2.3.3 推荐算法设计与优化 (5)2.3.4 推荐系统评估与优化 (5)第3章电商行业个性化推荐系统需求分析 (5)3.1 用户需求分析 (5)3.1.1 用户行为分析 (5)3.1.2 用户画像构建 (5)3.1.3 用户需求层次 (6)3.2 商品特征分析 (6)3.2.1 商品属性分析 (6)3.2.2 商品关联分析 (6)3.2.3 商品推荐策略 (6)3.3 电商行业个性化推荐系统需求 (6)3.3.1 系统功能需求 (6)3.3.2 系统功能需求 (7)第四章个性化推荐算法研究 (7)4.1 基于内容的推荐算法 (7)4.2 协同过滤推荐算法 (7)4.3 深度学习推荐算法 (8)第五章个性化推荐系统数据预处理 (8)5.1 数据清洗 (8)5.2 数据集成 (9)5.3 数据变换 (9)5.4 数据归一化 (9)第6章个性化推荐系统评价指标 (10)6.1 准确率与召回率 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 准确率计算方法 (10)6.1.3 召回率计算方法 (10)6.1.4 准确率与召回率的关系 (10)6.2 覆盖率与多样性 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 覆盖率计算方法 (11)6.2.3 多样性计算方法 (11)6.2.4 覆盖率与多样性的关系 (11)6.3 新颖度与惊喜度 (11)6.3.1 概述 (11)6.3.2 新颖度计算方法 (11)6.3.3 惊喜度计算方法 (11)6.3.4 新颖度与惊喜度的关系 (11)第7章个性化推荐系统优化策略 (12)7.1 基于用户行为的推荐优化策略 (12)7.2 基于商品属性的推荐优化策略 (12)7.3 基于时间因素的推荐优化策略 (13)第8章实验与评估 (13)8.1 实验设计 (13)8.2 实验结果分析 (14)8.3 评估与对比 (14)第9章个性化推荐系统在实际应用中的挑战 (15)9.1 冷启动问题 (15)9.2 系统可扩展性 (15)9.3 数据隐私与安全 (15)第10章结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限 (16)10.3 未来研究方向 (16)第1章绪论1.1 研究背景与意义互联网技术的飞速发展和电子商务的日益繁荣，个性化推荐系统在电商行业中的应用越来越广泛。

基于人工智能的个性化推荐系统在电子商务中的应用

基于人工智能的个性化推荐系统在电子商务中的应用
赖小馨
【期刊名称】《知识经济》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】随着互联网行业的快速发展,网上购物已经成为人们必不可少的购物方式之一,但随之而来,信息超载、信息安全、信任度与接收度较低等问题格外突出,各大电商平台都相继构建个性化推荐系统。

以亚马逊(Amazon)电商平台为例,分析其在构建个性化推荐系统中,影响其发挥实际作用的主要因素,并优化数据分析、运行工具及算法等方面,最终构建出具有较强合理性、安全性以及严谨性的电商个性化推荐系统。

【总页数】3页(P37-39)
【作者】赖小馨
【作者单位】广州傲为实业有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于协同过滤在高校学习资源个性化推荐系统中应用研究
2.基于url关联规则的推荐系统在电子商务中的应用
3.个性化推荐系统在电子商务中的应用研究
4.个性化网页推荐系统在电子商务中的设计与应用
5.基于聚类事务的档案聚合技术在电子商务推荐系统中的应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现》

《基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现》一、引言随着信息技术的迅猛发展，文献情报大数据已成为科研、教育、企业等领域的重要资源。

如何有效地从海量文献中筛选出有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。

基于文献情报大数据的智能推荐系统应运而生，它通过深度学习和大数据分析技术，为用户提供个性化的文献推荐服务。

本文将介绍基于文献情报大数据的智能推荐系统的设计与实现过程。

二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先对用户需求进行深入分析。

用户需求主要包括：1. 文献资源的广泛覆盖：系统需要覆盖各个领域的文献资源，以满足不同用户的需求。

2. 个性化推荐：根据用户的兴趣、研究方向等因素，为用户提供个性化的文献推荐。

3. 高效检索：系统应提供高效的检索功能，帮助用户快速找到所需文献。

4. 实时更新：系统需要实时更新文献资源，以保证用户能够获取到最新的研究成果。

三、系统设计根据需求分析，我们设计了一个基于文献情报大数据的智能推荐系统，主要包括以下几个模块：1. 数据采集模块：负责从各个文献数据库中采集文献资源，形成文献大数据库。

2. 用户行为分析模块：通过分析用户的搜索历史、浏览记录等行为数据，挖掘用户的兴趣和需求。

3. 推荐算法模块：根据用户行为分析结果，采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，为用户生成个性化的推荐结果。

4. 推荐结果展示模块：将推荐结果以列表、图表等形式展示给用户。

5. 系统管理模块：负责系统的运行维护、数据更新等工作。

四、关键技术实现1. 数据采集与预处理：采用网络爬虫技术从各个文献数据库中采集文献资源，并进行预处理，形成结构化的文献数据。

2. 用户行为分析：通过日志分析、机器学习等技术，分析用户的搜索历史、浏览记录等行为数据，挖掘用户的兴趣和需求。

3. 推荐算法实现：采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，实现个性化的文献推荐。

其中，协同过滤算法通过分析用户之间的行为相似性，为用户推荐与其兴趣相似的其他用户的文献；内容过滤算法通过分析文献的内容特征，为用户推荐与其研究领域相关的文献；深度学习算法则通过训练大量的用户行为数据和文献数据，学习用户的兴趣和需求，为用户生成更准确的推荐结果。

关于个性化搜索引擎中用户兴趣模型的研究

２建立用户兴趣模型
２．１用户兴趣模型建立方法
新网页，运用相同的方法，直至用户关闭搜索引擎，整个过程
就可以认为是一个有效的搜索行为．
从２０世纪７０年代末，Ａｌｌｅｎ、Ｃｏｈｅｎ等人就已经开始了用
户兴趣建模的研究，而现阶段为用户兴趣建模的技术主要有三种：用户手工定制、示例用户建模和自动用户建模．
２．４．１主题词和感兴趣网页文档的表示方法
根据已经得到的用户感兴趣的网页，对文档内容应用分
利用分词技术，提取出关键词Ｊ，即从Ｗｅｂ文档中提取一些
能代表该文档内容的特征项．利用改进的ＴＦ—ＩＤＦ公式，得
词技术提取特征词，选择能反映文本意思的词或短语，作为
２．２用户兴趣模型的表示方法
其中规定查看网页的停留时间超过５ｓ，点击滚动条的次数超过２次，保存书签，点击超链接，只要有以上的一个行为
就认为是对网页感兴趣；然后对符合要求的有效网页保存并进行分析，找到相关特征词，得到用户的兴趣点．２．４特征词权重的计算
特征词．然后对得到的特征词进行聚类，得到用户感兴趣的主题类别，这样就初步得到了用户的兴趣模型．又因为人的兴趣的不确定性，在一段时期内感兴趣的内容可能在另一阶段就不再感兴趣，根据时间的变化对用户的兴趣主题进行更新，所以我们加入更新时间因子，来表示兴趣的改变．采用三元组结构表示用户兴趣模型，：，＝（Ｓ，Ｋ，，Ｔ）．Ｋ就是特征词，是各特征词的权重，是更新时间因子，

基于大数据的个性化新闻推荐系统设计

基于大数据的个性化新闻推荐系统设计个性化新闻推荐系统是基于大数据技术的一种智能化应用。

它通过分析用户的历史浏览行为、兴趣偏好和社交媒体数据等信息，为用户提供符合其个性化需求的新闻内容。

本文将详细介绍基于大数据的个性化新闻推荐系统的设计原理和实现方式。

一、系统设计原理基于大数据的个性化新闻推荐系统设计原理主要包括数据收集、用户建模、新闻特征提取、推荐算法和实时推荐等几个关键步骤。

1. 数据收集：系统需要收集用户的浏览历史、点赞/分享/评论等行为以及社交媒体数据等信息。

这些数据可以通过用户注册和登录、第三方平台API接入、浏览器Cookie等方式进行收集。

2. 用户建模：系统根据用户的历史行为和个人信息来建模用户的兴趣偏好。

常见的用户建模方法包括协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等。

3. 新闻特征提取：系统需要对新闻进行特征提取，以便更好地了解新闻的内容和属性。

常见的新闻特征包括主题、情感倾向、关键词等。

4. 推荐算法：系统利用用户建模和新闻特征提取的结果，通过推荐算法生成个性化的推荐列表。

常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解等。

5. 实时推荐：为了提供更及时的推荐结果，系统可以利用实时数据更新用户建模和推荐算法。

例如，系统可以监控用户的即时行为，并在用户浏览新闻时实时调整推荐结果。

二、系统实现方式基于大数据的个性化新闻推荐系统可以使用分布式计算和云技术等方式来实现。

下面将介绍几种常见的实现方式。

1. 分布式计算：利用分布式计算平台（例如Hadoop、Spark 等），可以以并行化的方式处理大量的用户数据和新闻数据。

通过搭建分布式计算集群，系统可以高效地进行数据处理和推荐计算，提高系统的性能和可扩展性。

2. 云技术：可以通过使用云计算平台（例如阿里云、亚马逊AWS等），将系统部署在基础设施即服务（IaaS）或平台即服务（PaaS）环境中。

云技术可以提供高可用性、弹性伸缩和安全性等特性，减少系统的部署和维护成本。

基于深度学习的服装智能推荐系统设计与实现

基于深度学习的服装智能推荐系统设计与实现服装智能推荐系统是一种利用深度学习技术，为用户提供个性化、智能化服装推荐的系统。

该系统通过对用户的个体特征、服装属性以及用户行为等进行分析和学习，能够给出用户最合适的服装推荐，提高用户购物体验和购买意愿。

本文将详细介绍基于深度学习的服装智能推荐系统的设计与实现，并探讨其应用前景和挑战。

该系统的设计与实现主要包括以下几个方面：数据采集与预处理、特征提取与表示、推荐模型构建和推荐算法优化。

首先，数据采集与预处理是系统设计的第一步。

通过收集大量用户的服装数据，包括服装图片、用户的购买记录以及用户的个人喜好等，建立一个全面而丰富的数据集。

同时，对采集到的数据进行预处理，包括图片的去噪、裁剪和尺寸统一等，以确保数据的质量和一致性。

接下来，特征提取与表示是系统设计的关键环节。

深度学习技术可以自动从原始数据中提取高层次的特征表示，因此可以应用于服装推荐系统中。

在服装推荐系统中，可以使用卷积神经网络（CNN）模型来提取服装图片的特征表示，同时可以使用循环神经网络（RNN）模型来学习用户的行为序列特征。

然后，推荐模型的构建是系统设计的核心任务。

可以采用基于深度学习的推荐模型，如卷积神经网络-循环神经网络（CNN-RNN）模型或者生成对抗网络（GAN）模型等。

在构建推荐模型时，可以使用无监督学习的方法，如自编码器等，来从用户的数据中学习到表示用户的隐层特征，进而进行个性化的推荐。

最后，推荐算法的优化是系统设计的关键一环。

可以利用强化学习的方法来优化推荐算法，通过与用户进行交互，不断调整模型的参数和策略，从而使得推荐结果更加符合用户的需求和喜好。

同时，为了提高系统的性能和实时性，可以使用分布式计算和并行处理等技术来加速模型的训练和推荐过程。

基于深度学习的服装智能推荐系统具有较高的准确性和精确度，可以更好地满足用户的个性化需求。

它不仅可以提高用户的购物体验，还可以帮助商家优化运营策略，提高销售额和用户满意度。

拼多多：用用户洞察打造个性化推荐引擎

拼多多：用用户洞察打造个性化推荐引擎拼多多是中国一家知名的社交电商平台，致力于为用户提供更加个性化的购物体验。

作为拼多多的核心技术，个性化推荐引擎在平台的发展中扮演着重要的角色。

通过深入的用户洞察，拼多多成功地打造了一套切合用户需求的个性化推荐引擎。

首先，拼多多通过大数据分析和用户行为研究，深入了解用户的偏好和购物习惯。

平台通过数据挖掘和机器学习技术，收集用户在平台上的浏览、点击、购买等行为数据，建立用户画像。

通过对用户在不同时间段、不同地域的购物偏好进行分析，拼多多能够准确地预测用户可能感兴趣的商品种类和价格区间，为用户提供更加个性化的商品推荐。

其次，拼多多注重用户的互动和反馈。

平台通过社交元素的引入，鼓励用户在平台上进行互动和分享体验。

用户在浏览商品、下单、支付等环节中，可以选择与他人进行分享，评论或点赞。

同时，拼多多还鼓励用户主动评价商品，并对用户的评价进行情感分析。

通过用户的互动和反馈，拼多多能够进一步了解用户的购物需求和体验感受，从而更好地为用户提供个性化的推荐。

此外，拼多多还与商家合作，通过商家提供的额外信息来完善个性化推荐。

商家可以在平台上提供商品的详细描述、图片、视频等素材，这些内容能够帮助用户更好地了解商品的特性。

拼多多通过分析商家提供的素材和用户的行为数据，结合用户的活动时间和地理位置等因素，对推荐商品进行精准匹配。

这种通过商家提供的信息来完善个性化推荐的做法，不仅能够提高用户的购买体验，还能够促进商家的销售。

最后，拼多多还通过不断优化和创新个性化推荐算法，提高推荐的精确度和效果。

平台结合机器学习技术和深度学习技术，不断探索新的推荐算法和模型。

通过将用户行为数据与商品特征数据相结合，拼多多能够从海量数据中挖掘出用户的隐含兴趣和购物需求，提供更加精准的个性化推荐。

此外，拼多多还不断进行A/B测试和实时反馈，对推荐算法进行调优和优化，确保推荐的准确性和实用性。

在拼多多的个性化推荐引擎的支持下，用户能够在平台上享受到更加贴合自己需求的购物体验。

32. 如何利用数据分析实现个性化推荐？

32. 如何利用数据分析实现个性化推荐？《32、如何利用数据分析实现个性化推荐？》在当今数字化的时代，个性化推荐已经成为了各种平台和服务的重要组成部分。

无论是电商网站、社交媒体，还是在线视频和音乐平台，都在努力通过个性化推荐来提升用户体验，增加用户的参与度和忠诚度。

那么，如何利用数据分析来实现个性化推荐呢？首先，我们需要明确什么是数据分析。

简单来说，数据分析就是对大量的数据进行收集、整理、分析和解释，以获取有价值的信息和见解。

在个性化推荐的场景中，数据分析的目的就是要理解用户的行为、偏好和需求，从而为每个用户提供最符合他们兴趣的推荐。

为了实现这一目标，第一步是数据的收集。

这包括收集用户的各种信息，如浏览历史、购买记录、搜索行为、评价和打分等。

此外，还可以收集用户的基本信息，如年龄、性别、地理位置等，这些信息可能会对用户的偏好产生影响。

以电商平台为例，当用户浏览商品页面、将商品加入购物车、购买商品或者留下评论时，这些行为都会被记录下来成为数据的一部分。

有了大量的数据之后，接下来就是数据的清理和预处理。

这一步骤非常重要，因为原始数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题。

例如，用户可能因为误操作而点击了某个商品，或者由于网络问题导致数据记录不完整。

通过数据清理，可以去除这些异常和错误的数据，确保后续分析的准确性。

同时，还需要对数据进行标准化和归一化处理，以便不同类型的数据能够在同一尺度上进行比较和分析。

在完成数据的预处理之后，就可以进行数据分析和建模了。

这是实现个性化推荐的核心步骤。

常见的方法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。

基于内容的推荐是根据用户过去喜欢的物品的特征，来推荐具有相似特征的其他物品。

比如，如果用户经常购买科幻小说，那么基于内容的推荐系统就会推荐其他具有科幻元素的小说给用户。

这种方法的关键是如何准确地提取物品的特征，并建立有效的特征模型。

这通常需要使用自然语言处理、图像识别等技术来对文本、图片等内容进行分析和理解。

个性化图书推荐系统研究

其中 Ti 表示文本 i 的特
征向量，T1，i表示文本 1 的第 i 个特征词对应的权重。四图书推荐当用户浏览网页时，我们可以根据用户历史的浏览记录，计
算出用户的可能的兴趣爱好，并把用户的图书浏览记录利用特征抽取技术抽取成特征向量，然后和网络图书相比较，通过计算图书之间的文本相似度，把最相似的前 5 本图书推荐给用户。至此，我们的图书推荐系统构建完毕。图书推荐系统流程图如下图。
河南科技
2013.NO.05 Journal of Henan
Science
and
Technology
电子信息与计算机科学
个性化图书推荐系统研究
李春秋 1，2 （1.合肥工业大学，安徽合肥 230002；2.安徽商贸职业技术学院，安徽芜湖 241002）摘要：随着互联网技术的飞速发展，网络信息资源越来越多，人们通过利用传统的搜索引擎很难获取自己感兴趣的资源，如何快速的获取用户感兴趣图书信息，成为当前急需解决的问题，本文采用基于内容的个性化推荐技术，对用户浏览的图书进行特征提取，并通过相似度计算，把用户最可能感兴趣的图书资源推荐给用户。关键词：文本预处理；图书；推荐系统中图分类号：G252 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2013）09-0002-01
毋庸置疑，一个好的推荐系统一定要有好的推荐技术作为支撑，但是除此之外，如何获取大量的、准确的用户信息也是十分重要的。准确的用户信息对于提高推荐系统的准确性有着很重要的意义。因此，如何获得有效的、准确的用户信息就成为一个优秀的推荐系统的首要问题。只有获得准确的、有效的用户信息并结合一个好的推荐技术才能为用户最佳推荐。
一用户数据获取获得用户信息有两种方法：一种是显示获取，一种是隐式获取；其中第一种方式获取用户信息是目前最常用的一种方法。显示获取就是通过用户注册信息和用户对网络资源的显示评分来获取用户可能感兴趣的信息特征。隐式获取就是以 web 数据挖掘、人工智能等技术辅助获取用户浏览网页的相关信息。通过用户浏览记录提取用户的兴趣和爱好，并将用户的偏好转化为结构化数据并存储在数据库中。信息获取过程，用户无需参与，能够获取很多用户兴趣偏好的反馈信息。但是隐式获取用户信息，由于没有用户的主动参与，所以存在很多随机性和不确定性。豆瓣是中国最富盛名的评论和社交网站，上面有大量用户的读书行为数据。对于一个用户来讲，其有关读书的行为数据包括已读、浏览等类型，一旦某本图书出现在已读、浏览两者之一的列表中，我们就认为用户对这本书感兴趣，我们的目的就是获取用户这样的行为数据，并利用这样的数据来衡量推荐系统的质量。我们利用网络爬虫从豆瓣上抓取用户以及该用户的读书记录，并将结果保存到数据库当中。二图书文本预处理当前，在处理文本信息的过程中，一般情况下，选取词作为文本的特征项表现要优于选择词组或者字。因此，本文选择使用词作为文本的特征项。我们首先将小说文本分成词，由这些词组成向量元素来表示文本。但是，我们使用中文分词器切分词条时，经常含有大量的单个独立字，这些独立字不仅携带信息量较少，而且对文本分类的准确性和处理效率产生极大影响。因此，我们在进行文本分词时，首先要过滤单个独立字。此外，一些数学符号以及英文字符对文本分类贡献极小，可以忽略。最后，需要过滤掉纯英文词条。经过上述预处理过程，可以有效地降低文本词条向量的维数。提高文本特征向量的中文纯度。图书文本预处理实现过程如图 1。图书文本预处理后，就可以把表示为相应的特征向量，假设我们通过特征抽取技术抽取到的特征词个数为 M，第 i 个特征词表示为 Ti，那么一本图书文本表示为：{WT1，WT2，…，WTM}，其中 WTi 表示特征词的权重。权重计算通常采用 TF-IDF 方法。三图书文本相似度计算本文采用向量空间模型来计算图书之间的相似性。向量空间模型(VSM)是由 Salton 等人于上个世纪 60 年代提出的，目前

百度正研发跨领域推荐引擎：让计算机读懂你心

人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台正研发跨领域推荐引擎：让计算机读懂你心
Бай”的搜索技术，可更智能精准感知用，所谓“跨领域推荐”引擎技术，就是“能够聪明地理解和感知不同用户对于信息的需求，并跨越产品、平台的局限，调用全网资源去努力满足这些不同类型的需求。” 通过这种新搜索技术，用户不用繁琐地查询或者邮件订阅，就能及时获得偶像最新演出信息；输入一句简单的“怎么向女友求婚”，能找到一套针对自己及女友量身打造的求婚方案，甚至连道具、路线、天气，乃至如何讨得她家小狗欢心的方专攻跨领域推荐技术，以“每天至少更新升级了各种奇思妙想的推荐需求，并尝试用技术手段进行解决和评估。例如尝试为单身工程师们推荐“最佳女友”，或者为闲暇娱乐活动进行推荐技术分析。工程师们甚至开发出一款基于推荐的小分析软件，用于他们喜爱的“杀人游戏”里，通过分析游戏中每个人的发言，以帮助他们判断和寻找“杀手”。据介绍，要研发跨领域推荐引擎技术，关键要有足够规模的用户数据和技术积累积累，在复杂语义分析、自然语言处理、人工智能到被推为深受网民欢迎的应用，在其背后，是每天超过 1.5PB的数据挖掘量。这些数据打印出来超过5千亿张A4 纸，全部摞起来超过4 万公里高，接近地球同步卫星轨道，平铺可以铺满海南岛。此外，跨领域推荐引擎在移动互联网领域也有应用。廖若雪说，在移动互联网时代，由于终端局限性，网民们不搜即得的需求变得更加重要和明显。比如说，当上千个APP挤在狭小的手机屏幕里，跨领域推荐技术，可根据每个用户的不同兴趣，习惯来为他们推荐最适合的APP，也更有可能针对用户的位置、时间等信息所反映的生活场景变化，来进行实时的个性化推荐。