B公司基于协同过滤算法的零售商品推荐系统研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 2 相关理论综述 | 第19-29页 |
| 2.1 商品推荐系统 | 第19-22页 |
| 2.1.1 商品推荐系统定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 商品推荐系统分类 | 第20页 |
| 2.1.3 商品推荐系统评价 | 第20-22页 |
| 2.2 协同过滤算法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 基于用户的协同过滤算法(UBCF) | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于项目的协同过滤算法(IBCF) | 第24-25页 |
| 2.2.3 协同过滤算法优缺点分析 | 第25页 |
| 2.3 系统架构及关键技术 | 第25-28页 |
| 2.3.1 SOA架构 | 第26页 |
| 2.3.2 Dubbo框架 | 第26-27页 |
| 2.3.3 ZooKeeper | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 零售商品推荐算法模型构建 | 第29-45页 |
| 3.1 零售商品推荐系统关键问题分析 | 第29-30页 |
| 3.1.1 关键问题分析 | 第29页 |
| 3.1.2 解决思路 | 第29-30页 |
| 3.2 基于用户特征的用户相似度分析 | 第30-32页 |
| 3.2.1 用户特征提取 | 第31页 |
| 3.2.2 基于用户特征的用户相似度计算 | 第31-32页 |
| 3.3 基于历史评分的用户相似度分析 | 第32-35页 |
| 3.3.1 时间场景的选取和划分 | 第33-34页 |
| 3.3.2 用户-商品评分矩阵的构建 | 第34-35页 |
| 3.3.3 基于历史评分的用户相似度计算 | 第35页 |
| 3.4 模型构建 | 第35-39页 |
| 3.4.1 最终用户相似度矩阵计算 | 第36页 |
| 3.4.2 最近邻选取 | 第36-37页 |
| 3.4.3 产生推荐 | 第37-38页 |
| 3.4.4 算法描述 | 第38-39页 |
| 3.5 模型验证 | 第39-43页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第39-41页 |
| 3.5.2 对比实验 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 B公司零售商品推荐系统需求分析与设计 | 第45-57页 |
| 4.1 B公司零售商品推荐系统需求分析 | 第45-48页 |
| 4.1.1 业务需求 | 第45-46页 |
| 4.1.2 系统功能需求 | 第46页 |
| 4.1.3 系统活动图 | 第46-48页 |
| 4.2 B公司零售商品推荐系统概要设计 | 第48-50页 |
| 4.2.1 系统设计的目标和原则 | 第48页 |
| 4.2.2 B公司软件系统整体架构 | 第48-49页 |
| 4.2.3 B公司零售商品推荐系统详细结构 | 第49-50页 |
| 4.3 B公司零售商品推荐系统功能模块设计 | 第50-55页 |
| 4.3.1 用户特征记录模块设计 | 第50-51页 |
| 4.3.2 用户行为信息记录模块设计 | 第51-52页 |
| 4.3.3 推荐引擎模块设计 | 第52-54页 |
| 4.3.4 用户接口模块设计 | 第54-55页 |
| 4.4 数据库设计 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 B公司零售商品推荐系统的实现与测试 | 第57-66页 |
| 5.1 系统开发环境与框架配置 | 第57页 |
| 5.2 系统各功能模块的实现 | 第57-63页 |
| 5.2.1 用户特征记录模块功能实现 | 第57-59页 |
| 5.2.2 用户行为信息记录模块功能实现 | 第59页 |
| 5.2.3 推荐引擎模块功能实现 | 第59-61页 |
| 5.2.4 用户接口模块功能实现 | 第61-63页 |
| 5.3 系统测试 | 第63-65页 |
| 5.3.1 测试的软硬件环境 | 第63-64页 |
| 5.3.2 系统功能测试 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 结论 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录A | 第70-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
