【摘 要】
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随着时代科技与技术的逐步发展,网络电商渐渐转变为我们国家高技术产业的骨干力量。但由于多种多样的压倒性信息出现,用户获取感兴趣的信息变得更加困难,这就造成了“信息过剩”情况的发生。用户在琳琅满目的商品面前,怎样可以精准、迅速地选中自己感兴趣的物品,这成为大众所关注的问题。在此背景下,涌现了许多推荐系统,推荐系统可以从众多商品中分析商品的关键信息,为新、老客户推荐最感兴趣的商品。然而,目前推荐系统仍存
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随着时代科技与技术的逐步发展,网络电商渐渐转变为我们国家高技术产业的骨干力量。但由于多种多样的压倒性信息出现,用户获取感兴趣的信息变得更加困难,这就造成了“信息过剩”情况的发生。用户在琳琅满目的商品面前,怎样可以精准、迅速地选中自己感兴趣的物品,这成为大众所关注的问题。在此背景下,涌现了许多推荐系统,推荐系统可以从众多商品中分析商品的关键信息,为新、老客户推荐最感兴趣的商品。然而,目前推荐系统仍存在诸多不足,本文针对这些不足作出了改进。本文首先提出了基于动态深度多任务的推荐模型（简称DDM推荐模型）,DDM推荐模型是基于卷积神经网络的改进,在CNN的基础上将卷积层和最大池化层组合成CM层,并在每一个CM层后加入BN层,设有设有静态特征网络和动态特征网络,分别训练用户的静态信息和动态信息,两个网络同时多任务的训练用户的信息,进行特征提取,有效的缓解了神经网络在提取特征的过程中,会出现梯度消失而导致特征提取的不准确的问题。同时在训练大众用户数据时,所有数据全部输入一个网络,由于数据量较大会导致网络的稳定性较差,且考虑的影响因素不够全面,训练出的特征也不够准确,不能精准的为用户推荐商品,该模型也能有效解决此问题。接着本文在DDM推荐模型的基础上提出了用户冷启动化妆品模型（简称NUCSC推荐模型）,针对化妆品这一应用场景的特殊性,综合全面的考虑了影响用户的因素,提出了长短期兴趣和残差结构,进一步的解决梯度消失和网络爆炸的问题,实现对新用户更加精准的推荐,得到最佳的相似用户列表,从而为新用户推荐最佳的化妆品。最后,本文对DDM推荐模型和NUCSC推荐模型的性能进行了实验,验证了DDM推荐模型在覆盖率、准确率、F1值上取得了较为不错的效果,NUCSC推荐模型在覆盖率、时间效率、平均绝对误差MAE上也均取得了较为不错的效果,且可有效解决新用户冷启动问题。
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