社會化環境下商品個性化推薦方法

內容簡介

（1）提出了社會化環境下商品推薦呈現的特徵，總結了傳統推薦方法的基本原理、推薦流程及優缺點，分析了基於深度學習的推薦方法、面向社會化環境的商品推薦方法的分類、研究進展和主要研究成果。（2）總結了基於記憶體的社會化推薦系統、基於模型的社會化推薦系統、基於社會化標籤的推薦系統的推薦原理、研究進展和主要研究成果。（3）總結了社會化商品推薦面臨的挑戰，歸納了傳統商品推薦存在的問題，分析了社會化標籤在商品推薦中套用可行性，提出了基於社會化標籤和多維信息特徵融合的商品推薦模型，給出了模型實現的主要方法。（4）針對社會化標籤在內容特徵上呈現語義缺失、在數量特徵上呈現出“長尾”現象，利用標籤信息表徵用戶興趣，提出了基於標籤間語義相關性的商品推薦方法。（5）針對目前社會化商品推薦方法存在的數據來源單一、推薦類型缺乏多樣性的問題，綜合考慮需求匹配、功能互補、情景相似、暢銷流行等多維信息特徵，設計了融合多維信息特徵的商品推薦方法。

作者簡介

梁晶，副教授，中國商業統計學會理事、湖北省市場行銷學會理事，湖北高校優秀教學團隊負責人、湖北省一流課程負責人，主持教育部產學合作協同育人項目2項，主持湖北省教育廳人文社科項目1項，主持校級課題6項，主編教材2部，發表論文10餘篇（含 2篇CSSCI）,申請軟著“基於大數據的產品智慧型推薦系統”1項，指導學生參加挑戰杯、創青春、全國大學生電子商務“三創”大賽、全國大學生市場調查與分析大賽等獲得*獎項3項、省級以上獎項近20項。

圖書目錄

1緒論/1

1.1選題背景和意義/1

1.1.1選題背景/1

1.1.2選題意義/4

1.2國內外研究現狀/6

1.2.1社會化推薦研究現狀/6

1.2.2標籤推薦研究現狀/10

1.2.3商品推薦研究現狀/16

1.2.4國內外研究述評/21

1.3研究方法/26

2社會化商品推薦相關理論與方法/28

2.1社會化商品推薦的概念與特徵/28

2.2社會化標籤系統概述/31

2.2.1標籤系統類型/31

2.2.2社會化標籤系統的特點/31

2.3傳統信息推薦理論與方法/33

2.3.1基於信息內容的信息推薦方法/33

2.3.2基於協同過濾的信息推薦方法/35

2.3.3基於規則的信息推薦方法/38

2.3.4混合推薦方法/39

2.4基於深度學習的推薦方法/40

2.4.1基於多層感知機的推薦方法/40

2.4.2基於卷積神經網路的推薦方法/41

2.4.3基於循環神經網路的推薦方法/41

2.5面向社會化環境的商品推薦方法/42

2.6社會化商品推薦技術基礎/45

社會化環境下商品個性化推薦方法

基本介紹

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