引入策略偏好的个性化推荐技术研究

摘要

个性化推荐是电子商务领域的重要研究课题。针对个性化推荐中不同用户对不同推荐策略的偏好，本文研究引入用户策略偏好的推荐技术，设计引入用户策略偏好的推荐模型。
　　本文的主要工作有:
　　1)设计了引入策略偏好的推荐模型USPR。该模型由用户提供自身对推荐策略的偏好，并使用用户选择的推荐策略为用户产生推荐。
　　2)在推荐模型USPR基础上，设计了具有自适应机制及引入策略偏好的推荐模型SA-USPR。该模型考虑了用户的短期策略偏好与长期策略偏好，并通过用户反馈评分自适应地调整用户策略偏好。
　　3)以推荐模型SA-USPR为核心，设计并实现了推荐原型系统USPSys。
　　本文的主要成果是提出了基于用户反馈评分的用户策略偏好自适应调整机制。
　　本文工作对研究用户策略偏好及其推荐具有参考价值。

目录

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摘要

图目录

表目录

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 个性化推荐技术研究

1．2．2 用户策略偏好研究

1．3 研究目标与内容

1．4 研究方法与技术路线

1．5 论文组织结构

第二章 引入策略偏好的推荐模型USPR

2．1 个性化推荐模型

2．1．1 用户模型

2．1．2 推荐策略

2．2 引入策略偏好的推荐模型USPR设计

2．2．1 USPR模型设计

2．2．2 用户策略偏好获取模块设计

2．2．3 推荐模块设计

2．3 本章小结

第三章 具有自适应机制及引入策略偏好的推荐模型SA-USPR

3．1 具有自适应机制及引入策略偏好的推荐模型SA-USPR设计

3．1．1 SA-USPR模型设计

3．1．2 基于用户反馈评分的用户策略偏好自适应调整机制

3．1．3 用户策略偏好获取模块

3．1．4 推荐模块

3．2 SA-USPR模型实验分析

3．2．1 实验目的

3．2．2 实验环境与工具

3．2．3 实验数据集

3．2．4 评价指标与实验设计

3．2．5 实验结果与分析

3．3 本章小结

第四章 基于SA-USPR的推荐原型系统USPSys设计与实现

4．1 USPSys系统设计

4．1．1 USPSys系统架构设计

4．1．2 USPSys系统数据库设计

4．2 USPSys系统实现与界面展示

4．2．1 usPsys系统实现技术

4．2．2 USPSys系统界面展示

4．3 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 未来工作展望

致谢

参考文献

作者简介