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学位毕业论文,可直接使用。 该资源是一篇基于协同过滤推荐算法的毕业论文。协同过滤是一种常用的推荐算法,通过分析用户的历史行为和兴趣,找到与其相似的其他用户或物品,从而进行个性化的推荐。本论文主要研究了协同过滤推荐算法的原理、实现方法以及在实际应用中的效果评估等方面。 适用人群: 该资源适用于计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的研究生、本科生以及对推荐算法感兴趣的学者和研究人员。 使用场景及目标: 该资源可用于学术研究、毕业论文撰写、算法实现和应用等场景。通过研究该论文,读者可以了解协同过滤推荐算法的基本原理和实现方法,并在实际应用中进行算法的优化和改进。目标是提供一个基于协同过滤的推荐算法类的研究框架,帮助读者深入理解和应用该算法。 其他说明: 该论文提供了详细的算法描述、实验设计和结果分析,以及对协同过滤算法的优缺点讨论。读者可以根据自己的需求和研究方向,参考该论文进行进一步的研究和实践。 关键词:协同过滤、推荐算法、毕业论文、个性化推荐、算法实现、效果评估
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西南财经大学
学士学位毕业论文
B 公司基于协同过滤算法的零售商品推荐系统研究
"A Study on Retail Product Recommendation System for
Company B based on Collaborative Filtering Algorithm"
目录
目录....................................................................................................................................................2
摘要....................................................................................................................................................3
关键词................................................................................................................................................4
第一章 引言......................................................................................................................................4
1.1 研究背景.............................................................................................................................4
1.2 研究目的.............................................................................................................................5
1.3 研究方法.............................................................................................................................7
1.4 论文结构.............................................................................................................................8
第二章 相关技术综述....................................................................................................................10
2.1 零售商品推荐系统概述...................................................................................................10
2.2 协同过滤算法原理...........................................................................................................12
2.3 协同过滤算法的应用.......................................................................................................13
2.4 相关研究综述...................................................................................................................14
第三章 B 公司的零售商品推荐系统设计 ....................................................................................16
3.1 系统架构...........................................................................................................................16
3.2 数据收集与预处理...........................................................................................................18
3.3 用户特征模型...................................................................................................................19
3.4 商品特征模型...................................................................................................................20
3.5 协同过滤算法实现...........................................................................................................21
第四章 实验及结果分析................................................................................................................23
4.1 实验设置...........................................................................................................................23
4.2 实验数据集.......................................................................................................................25
4.3 实验结果分析...................................................................................................................26
第五章 系统优化与改进................................................................................................................28
5.1 评估指标改进...................................................................................................................28
5.2 算法优化...........................................................................................................................29
5.3 系统性能改进...................................................................................................................31
第六章 总结与展望........................................................................................................................33
6.1 研究成果总结...................................................................................................................33
6.2 研究中的不足与展望.......................................................................................................34
参考文献..........................................................................................................................................36
摘要
本文主要研究了 B 公司基于协同过滤算法的零售商品推荐系统。
随着电子商务的快速发展,零售业正面临着日益激烈的竞争。为了提
升用户的购物体验和销售额,B 公司决定开发一个个性化的商品推荐
系统。该研究采用了协同过滤算法作为推荐方法。
首先,本文对协同过滤算法进行了深入分析和研究。协同过滤算法是
一种常用的推荐算法,它基于用户行为历史数据建立用户兴趣模型,
并根据用户之间的相似度进行商品推荐。本文详细介绍了协同过滤算
法的原理和算法流程,并对其优缺点进行了评价。
接下来,本文根据 B 公司的需求设计了基于协同过滤算法的零售商
品推荐系统。该系统首先收集用户的购买记录和评价信息,然后根据
这些数据计算用户之间的相似度,并利用相似度来预测用户的购买行
为。系统还提供了个性化的推荐功能,根据用户的历史购买行为和兴
趣偏好向用户推荐相关的商品。
最后,本文通过实验评估了该推荐系统的性能和效果。实验结果表明,
基于协同过滤算法的零售商品推荐系统能够有效地提高用户的购物
体验和销售额。同时,本文还讨论了该系统在实际应用中可能遇到的
问题和改进的方向。
综上所述,本文通过研究 B 公司基于协同过滤算法的零售商品推荐
系统,为改善用户体验和提高销售额提供了一种有效的解决方案。未
来可以进一步改进算法和系统设计,提高推荐的准确性和个性化程度,
以满足用户的不断变化的需求,并在实际应用中取得更好的效果。
关键词
B 公司, 协同过滤算法, 零售商品, 推荐系统, 研究
第一章 引言
1.1 研究背景
近年来,随着电子商务的快速发展,零售商品推荐系统成为了各
大电商平台提升用户购物体验、提高销售量的重要手段之一。随着用
户购买行为和消费习惯的多样化,为用户提供个性化的商品推荐已经
变得尤为重要。协同过滤算法作为一种常用的推荐算法,能够分析用
户行为和偏好,并根据用户之间的相似度进行商品推荐,被广泛应用
于零售业。
然而,传统的基于协同过滤算法的商品推荐系统存在一些问题。首先,
基于用户行为的推荐算法容易受到数据稀疏性和冷启动问题的影响,
导致推荐效果不佳。其次,由于用户和商品数量庞大,传统的协同过
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