【摘 要】
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随着互联网行业的发展,推荐算法已经广泛应用到电商平台之中。由于新技术的发展,商品种类极大繁荣,如何在众多的商品中精确的挑选并推荐给用户,提高点击转化率,是所有电商平台面临的一个挑战。针对现有算法对相同商品的不同图片识别较差,影响推荐算法计算和推荐展示效果的问题,本文提出一种具有旋转不变性的差异哈希算法。算法可以识别不同角度旋转拍摄的同一商品的图像,相比同类算法能够更有效地降低重复商品数量,优化推荐
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随着互联网行业的发展,推荐算法已经广泛应用到电商平台之中。由于新技术的发展,商品种类极大繁荣,如何在众多的商品中精确的挑选并推荐给用户,提高点击转化率,是所有电商平台面临的一个挑战。针对现有算法对相同商品的不同图片识别较差,影响推荐算法计算和推荐展示效果的问题,本文提出一种具有旋转不变性的差异哈希算法。算法可以识别不同角度旋转拍摄的同一商品的图像,相比同类算法能够更有效地降低重复商品数量,优化推荐结果。针对传统算法面对高维数据时分类困难、分类效果差,影响推荐效果的问题,本文提出基于矩阵分解的稀疏子空间聚类算法。算法使用稀疏子空间聚类对分解矩阵聚类,根据数据特征重建基向量,从而实现较好的分类效果。算法能够有效过滤冗余特征,降低数据维度,更高效地收敛到最优解。针对冷启动和推荐结果过度聚焦某几类商品的问题,本文在上文算法的基础上提出一种改进的随机游走推荐算法,以用户-用户类别中心-商品类别中心-商品作为节点,通过计算节点之间的余弦相似度并转化为转移概率进行游走。通过随机游走,可以为新用户/商品提供一条相关链上的商品作为推荐,保证相关性的同时,避免了推荐商品不足的问题;同时,随机游走算法有一定概率推荐与用户相关性稍低的商品,避免了推荐结果过度聚焦于与用户最相关的几类商品的情况。
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