【摘 要】
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近年来线上购买商品的用户日益增加,同时推动着各大电子商务平台的发展,一个优秀的电商平台需要对用户的潜在需求进行深入挖掘,向用户推荐其感兴趣的商品。推荐系统需要通过庞大的数据量进行分析才能实现向用户推荐产品,但是如何管理数据和提高数据利用率是各电商平台面临的难题,一直没有合适的体系结构对这些海量数据进行管理并提供服务。就这些问题,本文基于面向数据的体系结构(DOA,Data-Oriented Arc
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0800600)“网络空间数字虚拟资产保护基础科学问题研究”
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近年来线上购买商品的用户日益增加,同时推动着各大电子商务平台的发展,一个优秀的电商平台需要对用户的潜在需求进行深入挖掘,向用户推荐其感兴趣的商品。推荐系统需要通过庞大的数据量进行分析才能实现向用户推荐产品,但是如何管理数据和提高数据利用率是各电商平台面临的难题,一直没有合适的体系结构对这些海量数据进行管理并提供服务。就这些问题,本文基于面向数据的体系结构(DOA,Data-Oriented Architecture)中的数据注册中心(DRC,Data Register Center),利用数据天生注册、统一化管理的特点,设计和实现了一种基于DRC的结合聚类算法和标签模型的商品推荐系统。主要研究内容:(1)研究商品数据与用户信息注册规范。利用DRC数据天生注册的原理,结合商品和用户的特性,研究和设计商品注册规范、用户数据注册规范以及用户线上线下行为数据注册规范。(2)研究混合聚类算法。针对K-Means聚类算法的不足进行改进和优化,研究基于K-Means结合Canopy和ABC人工蜂群算法的改进聚类算法(Improved Canopy and ABC colony clustering algorithm based on K-Means,简称“CAK均值算法”),通过实验验证CAK均值算法对数据聚类的效果。(3)研究用户-标签-商品模型。研究用户与商品的关系设计标签模型,通过实验验证标签模型的命中率。(4)设计用户行为商品推荐系统。研究、设计和实现商品的推荐系统,并通过实验验证商品推荐系统和DRC在数据管理方面的有效性。取得的研究成果和创新点:(1)提出了一种结合DRC和CAK均值算法的融合用户线下线上行为特征的混合推荐算法。通过DRC对商品数据和用户行为数据进行注册,结合K-Means混合Canopy算法和改进的ABC人工蜂群算法形成CAK均值算法,将用户每日线下行为数据进行聚类,以聚类结果分析用户的活动特征,了解用户的行为习惯,再通过用户-标签-商品模型分析用户线上行为数据,利用用户线上操作历史预测用户的偏好商品,结合两种用户行为分析生成混合推荐算法,实现用户商品推荐。(2)提出了一种用户和商品数据的注册规范以及基于DRC的用户商品推荐方法。设计数据库表字段规范,生成元数据表与真实数据表,按照规范注册入库。利用DRC实现数据输入输出、管理用户和商品数据,提供商品推荐的数据服务。
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