基于Phrase-LDA主题模型的茶产品群组推荐研究

摘要

随着网络和信息技术的进步，农产品电子商务也飞速发展。根据国家商务部的数据显示，2014年全国涉农电子商务平台正在蓬勃发展，目前已超三万家。以茶叶为代表的特色农产品，也正在抓住机遇，从线下迈向线上，通过网络走向千家万户。由于涉农电子商务的爆发式增长，网购人群的迅速增加，如何在海量信息中找到符合用户兴趣的商品和如何向一群有相同兴趣爱好的用户推荐商品，成为亟待解决的问题。
　　推荐系统，利用消费者在电商平台上的隐性或者显性的行为，分析其偏好，在过载的信息中，推荐满足其偏好的商品。目前的推荐系统主要都是针对个人的，考虑用户和商品数量的急剧增加，一对一的推荐的成本过高，如何向群组进行推荐是非常的热门研究方向。
　　本文通过介绍现有群组推荐的相关理论，分析了目前电子商务环境下茶叶推荐存在的问题和基于评分推荐的不足，提出了基于 Phrase-LDA模型的茶产品的群组推荐模型。具体研究内容如下:
　　(1)基于茶产品的评论信息，提取用户和茶产品评论中的主题，去表示用户偏好和茶产品的主题特征。分析了目前传统的用户偏好的表示方法的优点和不足，综合其他方法的优点，提出主题信息表示法。
　　(2)针对传统的LDA是基于单词的，单词相对短语没有明确的语义。本文提出Phrase-LDA，并用其去融合群组用户偏好。Phrase-LDA主题模型一方面融合了群组用户的偏好，另一方面在主题表示时，短语的明确语义更细致的描述了用户偏好。
　　(3)利用京东商城部分茶叶的数据进行实验仿真，验证所提Phrase-LDA主题模型的有效性，并实现了一个基于Phrase-LDA茶产品的群组推荐原型系统。
　　本文的研究成果，进一步细化了用户偏好的研究。另外在群偏好的聚合策略方面，本文的方法有一定的新颖性，具有一定的借鉴意义。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

1 引言

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外相关研究概况

1.3 本文的研究内容

1.4 本章小结

2 推荐的相关理论和技术

2.1 个性化推荐的相关理论和技术

2.2 群组推荐的相关理论和技术

2.3 群体决策理论

2.4 相似度的计算方法

2.5 目前群组推荐系统的局限性分析

2.6 本章小结

3 茶产品的推荐

3.1 茶产品的推荐现状

3.2 茶产品的分类及特性

3.3 目前茶产品推荐的不足

3.4 茶产品的语义推荐

3.5 本章小结

4 LDA主题模型

4.1 主题模型

4.2 隐含狄利克雷分配模型

4.3 基于LDA主题模型的推荐

4.4 LDA的改进

4.5 本章小结

5 基于Phrase-LDA的茶产品群组推荐模型的构建

5.1 茶叶的主题建模

5.2 群组用户偏好主题建模

5.3 推荐生成

5.4 本章小结

6 基于Phrase-LDA模型的验证与评价

6.1 实验与分析

6.2 本章小结

7 基于Phrase-LDA群组推荐原型系统的设计和实现

7.1 各功能模块设计

7.2 各功能模块实现

7.3 本章小结

8 总结与展望

参考文献

致谢

个人简介

在学期间发表的论著及科研成果