毕业设计：基于深度学习的商品个性化推荐系统

发布时间：2024-11-30 00:48

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前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 推荐算法

1.2 混合采样策略

二、数据集

三、实验及结果分析

最后

前言

大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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选题指导:

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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

基于深度学习的商品个性化推荐系统

课题背景和意义

随着电子商务的迅速发展，商品个性化推荐系统在提升用户购物体验和促进销售增长方面起着至关重要的作用。传统的推荐系统往往面临着信息过载和推荐准确性不高的挑战。而基于深度学习的商品个性化推荐系统则借助其强大的模式识别和学习能力，能够更好地理解用户的兴趣和需求，提供准确、个性化的推荐结果。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 推荐算法

协同过滤是一种常用的推荐系统算法，通过分析用户历史行为和物品之间的关联性，为用户提供个性化的推荐。然而，传统的协同过滤方法在面对OCCF问题时存在一些挑战。OCCF问题指的是在只有正反馈数据（用户喜欢的物品）而没有负反馈数据（用户不喜欢的物品）的情况下，如何准确地预测用户的兴趣。BPR算法通过引入基于物品对的训练策略，克服了OCCF问题带来的挑战。该算法假设用户对已喜欢物品的排序是用户自身的偏好排序，因此通过学习用户对物品之间的偏好关系，可以推断出用户对未喜欢物品的偏好程度。具体而言，BPR算法基于概率图模型，使用贝叶斯推理的思想，通过最大化用户对已喜欢物品的排序概率，来训练模型参数。

在BPR算法的改进工作中，有三个主要的算法针对用户偏好定义进行了改进，以提高推荐的精度。这三个改进算法分别是：

GBPR认为BPR假设并不总是成立，它考虑到用户对物品的偏好可能受到其他因素的影响，如用户可能更喜欢其他物品而没有对其进行行为反馈，或者用户之间的好友关系可能会相互影响偏好。为了解决这个问题，GBPR利用用户组的相对偏好进行推荐。用户组对物品的相对偏好是指对该物品有过行为反馈的所有用户对其他物品的平均偏好。GBPR认为用户组的平均偏好比个人偏好更可信。通过引入用户组平均偏好，GBPR将原本的偏好关系转化为用户组对物品的相对偏好关系。CoFiSet将用户对物品的相对偏好转变为用户对物品组的相对偏好。CoFiSet认为用户在单个物品层面上的偏好可以通过比较物品组与物品组之间的相对偏好来得到。它将物品与物品之间的相对偏好程度转化为物品组与物品组之间的相对偏好程度比较。PRIGP利用最近邻的思想，根据用户最相似的一组用户的正反馈数据统计，构造一个排好序的物品组集合，代表用户潜意识会感兴趣的物品组列表。它将基于物品与物品的相对偏好和基于物品组与物品组的相对偏好结合起来进行模型训练。PRIGP通过找出与目标用户最相似的一组用户，根据其行为数据构建物品组列表，从而更准确地建模用户的偏好关系。 1.2 混合采样策略

通过分析噪声样本对BPR算法的影响、衡量每个样本的信息价值、充分利用商品内容信息、考虑用户偏好的不确定性，并从采样策略角度提高推荐精度和收敛速度：

研究首先分析了噪声样本对BPR算法的影响，并通过理论和实验验证了其对推荐精度和收敛速度的影响。接着，引入商品对信息值的概念来衡量样本的质量，并提出了基于商品对信息值的采样策略BPRIV。该策略根据阈值判断样本对的信息值，从而重采样具有较大贡献的样本对，以提高算法的收敛速度。研究利用商品内容信息来衡量样本对的可比性，提出了基于商品内容的采样策略BPRc。该策略利用商品的名称、类目、品牌等信息来判断商品对的可比性，减少不可比对的噪声样本，从而提高推荐精度和加快收敛速度。考虑用户偏好的不确定性，从异构隐式反馈数据中挖掘出用户的潜在偏好，并将其应用于采样过程。结合商品对信息值和商品内容信息，提出了混合采样策略BPRycuPP，以提高采样的可信度和推荐精度。通过引入基于内容的混合采样策略，设计并提出了BPRcon算法。该算法综合考虑了商品对信息值、商品内容信息和用户偏好的不确定性，通过优化采样策略来改进BPR算法，提高推荐精度和收敛速度。

改进后的BPR算法，它综合考虑了商品对信息值、商品类目信息和用户潜在偏好程度三个因素来选择负反馈样本。该算法通过拒绝低质量的负反馈样本、选择高可比性和高可信度的负反馈样本来提高推荐精度和收敛速度。

BPRcon利用商品对信息值来排除低质量的正反馈样本，以提高算法的效率。对于样本对的信息值低于阈值的情况，认为这些样本对对模型的贡献较小，将其排除在候选集之外。根据用户已有的正反馈样本，BPRcon构建候选集，包括与用户有行为的商品所属的类目相同的其他商品。这样可以确保选取的负反馈样本与用户的兴趣相关。计算候选集中每个商品与已有正反馈样本的相似度。相似度计算基于商品的内容信息，例如商品的名称、类目、品牌等。相似度高表示该负反馈样本与已有正反馈样本具有较高的可比性。根据相似度高于阈值的负反馈样本将其加入采样集，作为高可比性的负反馈样本。这些样本与用户已有的正反馈样本具有相似的特征，更有可能反映用户的兴趣。

二、数据集

由于网络上没有现有的合适数据集，我决定自己进行网络爬取，收集了大量的商品相关数据，并制作了一个全新的数据集。该数据集包含了各种商品的详细信息、用户行为数据以及商品特征。通过网络爬取和数据整理，我能够获得真实的、多样化的商品数据，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据基础。

数据集划分在构建用户偏好量化模型和验证推荐算法中扮演重要角色。按照给定划分方法，数据集平均分为数据集A和数据集B，并按行为时间划分为训练集A、测试集A、训练集B和测试集B。数据集A用于训练和评估用户偏好量化模型，将训练好的模型应用于训练集B的隐式反馈数据，揭示用户潜在偏好。训练集B和学习到的用户潜在偏好作为输入数据，用于训练各类推荐模型。测试集B用于评估推荐算法的结果。这样的数据集划分支持推荐系统的开发、性能评估和改进。

三、实验及结果分析

个性化商品推荐模型的设计思路涉及多个关键步骤，包括特征提取、用户偏好量化、推荐模型构建和评估指标选择。步骤如下：

特征提取：对于基于内容的推荐模型，需要从商品的内容信息中提取特征，例如商品的标题、描述、标签等。这些特征将用于表示商品的内容信息。同时，还需要考虑用户的特征，例如用户的历史行为数据、个人信息等，以便将用户的偏好纳入推荐模型。用户偏好量化：将用户的行为数据转化为对商品偏好程度的量化表示。这可以通过构建用户偏好量化模型实现。该模型可以使用训练集A进行训练和评估，以准确地量化用户的偏好。训练好的用户偏好量化模型将应用于训练集B中的隐式反馈数据，以揭示用户的潜在偏好。模型构建：商品推荐模型可以采用多种算法和技术，如协同过滤、深度学习、图神经网络等。这些模型将结合训练集B的数据和学习到的用户潜在偏好来训练，以生成个性化的推荐结果。在模型构建过程中，可以考虑融合商品内容特征和用户特征，以更好地捕捉用户的兴趣和偏好。评估指标：选择了多个常用的评估指标来评估推荐模型的性能，包括Precision、Recall、AUC、MAP、NDCG和MRR等。这些指标能够评估模型的准确性、召回率、排序质量等关键方面，帮助评估模型的推荐效果和性能。