【摘 要】
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近年来,随着电子商务的蓬勃发展,电商网站的结构更加复杂,规模更加庞大,商品的种类也在不断增加,如何在大量商品中为用户推荐合适的商品变成了服务提供商们亟待解决的问题。基于用户画像的商品推荐系统在收集用户的静态数据（用户的注册信息等）和动态数据（用户的浏览记录、购物清单等）后,对于静态数据使用统计的方法来确定信息画像,对于动态数据使用Text Rank算法来生成行为标签,使用TF-IDF算法计算行为标
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近年来,随着电子商务的蓬勃发展,电商网站的结构更加复杂,规模更加庞大,商品的种类也在不断增加,如何在大量商品中为用户推荐合适的商品变成了服务提供商们亟待解决的问题。基于用户画像的商品推荐系统在收集用户的静态数据（用户的注册信息等）和动态数据（用户的浏览记录、购物清单等）后,对于静态数据使用统计的方法来确定信息画像,对于动态数据使用Text Rank算法来生成行为标签,使用TF-IDF算法计算行为标签权重从而生成行为画像,通过信息画像和行为画像确定用户画像。而使用TF-IDF算法计算行为标签权重时仅仅考虑了用户与标签之间的关系,并未考虑标签之间的相关性对标签权重的影响,同时也未考虑电商场景的特殊性。所以本文提出了电商场景下的用户标签权重计算方法,其在TF-IDF算法的基础上通过相关系数矩阵来削减相关性对权重计算的影响,并且考虑到电商场景下用户行为类型对权重影响不同以及兴趣会随着时间衰减等情况,进一步对用户标签权重进行场景化处理,得到更加真实可靠的用户画像。最后通过用户画像定量计算用户对商品的兴趣程度,排序后得到推荐列表,并围绕用户画像和商品推荐设计并实现了系统。目前,优化后的标签权重计算方法在优化前的基础上NDCG值整体提升5个百分点,可以达到0.87。未来可以增加对评论信息的情感分析来使得建立的用户画像更加真实,更加具有代表性,从而得到用户更加满意的推荐列表。建立一个真实且有代表性的用户标签模型,能够发掘冷门的内容服务,挖掘“长尾”效益,提高用户的忠诚度。
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