代码编织梦想

目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、协同过滤算法

二、面向农产品的协同过滤推荐算法应用

三、协同过滤推荐算法存在的问题及挑战

四、总结

实现效果图样例

最后


前言


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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

🎯毕业设计-基于协同过滤算法的农产品智能推荐系统

课题背景和意义

近年来,随着经济持续快速发展,电子商务平台 也越来越迎合了人们的消费需求,网上销售也成了目 前最受欢迎的农产品销售方式。中国的电子商务市 场在2015年已达3.9万亿元,其中农产品的销售额在 整个电子商务市场中占据了5%的份额。截至2015年 底,阿里电商平台拥有 90 万多个销售渠道,实现了 695.50亿元的农产品销售。如何在浩瀚的 信息资源里快速找到自己想要的东西,利用推荐系统 可以解决实际应用难题。农产品电子商务推荐系统 可以从大量的信息中快速寻找到所需要的产品,并向 消费者推荐,从而使消费者能够顺利地进行购买。当 前,尽管在理论和实践上已经取得了长足的进步,但 仍有许多缺陷。推荐系统主要有两类:一类是主动式 信息过滤,将信息过滤的流程从“使用者主动搜寻”转 为“系统主动推荐”;另一类是个性化的双边匹配,协 助使用者找出自己喜欢的或所需的小众、非主流的商 品,将使用者感兴趣的商品呈现在他们面前。

实现技术思路

一、协同过滤算法

协同过滤(Collaborative Filtering)算法是推荐系 统中影响最大、应用最广泛的算法。协同过滤就是协 同大家的反馈、评价和意见一起对海量信息进行过 滤,从中筛选出目标用户可能感兴趣的信息的推荐过 程。基于邻域的协同过滤主要分为两类,分别是基于 用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。

基于用户的协同过滤算法(User CF)

基于用户的协同过滤算法是根据用户对项目的历 史行为寻找相邻或相似的用户,并向用户推荐邻居或 相似用户所喜爱的商品。通过用户的历史行为数据可 以了解用户对产品的偏好,并对这些喜好进行度量和 打分。通过分析不同用户对同一产品的态度及喜好程 度,计算用户之间的关系,在有共同爱好的消费者之 间进行产品推荐。总的来说,假设与某人兴趣相似的 用户喜欢的商品,某人也会喜欢,关键是寻找相似用 户、用户相似度度量。这里我们用一个简单的例子来 说明一下,假设用户a喜欢物品A和物品C,用户c喜 欢物品 A、物品 C 及物品 D,这个时候用户 a 与用户 c 相似,就会把物品D推荐给用户a,如图所示

基于项目的协同过滤算法(Item CF)

基于项目的协同过滤算法是通过用户对项目的反馈或偏好寻找相似或相关的项目,并依据用户的 历史反馈和项目相似程度为用户推荐项目。基于项 目的协同过滤推荐的基本原理与基于用户的协同过 滤算法类似,通过用户对产品的喜好,找到产品的相 似性,并根据用户的历史偏好,向用户推荐类似的产 品。这里同样简单举例说明一下,假设用户 a喜欢物 品A和物品C,用户c喜欢物品A,那么物品A与物品 C相似,就会把物品C推荐给用户c,如图所示。

基于模型的协同过滤推荐

基于模型的协同过滤推荐就是基于样本的用户 喜好信息,训练一个推荐模型,并根据其对用户喜好 的实时信息进行预测,计算推荐。基于模型的推荐 算法,依托于一些机器学习的模型,通过离线进行训 练、在线进行推荐。该方法的不足之处在于离线模型 的训练时间较长,但其预测精度较高。基于模型的推 荐系统的优势是节省训练空间和预测速度快。

相似度计算

农产品电子商务领域中的协同过滤推荐算法的关 键在于算法能够准确地确定目标用户的最近邻居,而 确定最近邻居的前提是先计算出各用户之间的相似 性,目前研究者们研究使用的相似度计算主要有:余 弦相似度,杰卡德(Jaccard)相似度,皮尔森相关系数, 欧氏距离,基于云模型的相似度,修正的余弦相似度 和相关相似度。

二、面向农产品的协同过滤推荐算法应用

目前,国内外关于农产品推荐应用最多的算法 是协同过滤算法,并对其进行了改进。通过 分析农产品电子商务交易的特征选定基于项目的协 同过滤算法作为基础算法,提出 IPSS 项目相似性度 量方法,有效地改进了冷启动问题;对于可扩展性问 题,对算法进行改进,提出融合项目谱聚类的协同过 滤算法,该方法可以有效地实现农产品的推荐,推荐 效果优于传统算法。

面向农产品的协同过滤推荐中,大部分的研究都 是基于协同过滤算法的相似性计算,并针对农产品自 身特性,对其冷启动、稀疏性等问题进行优化。面向 农产品的推荐系统还采用了基于 Spark 的研究、混合 推荐技术、农产品推荐模型、基于时间效应的农产品 推荐方法等。

三、协同过滤推荐算法存在的问题及挑战

冷启动问题

冷启动问题包含两个层面,分别为新用户冷启 动和新物品冷启动。在基于用户的协同过滤推荐中, 对于一个新用户来讲,其没有在商品上留下浏览、收 藏、添加购物车或购买等行为数据,因此无法知道新 用户的偏好,从而无法向新用户进行推荐。在基于物 品的协同过滤推荐中,因为新项目没有用户的行为数 据,自然也就没有办法通过协同过滤的方式进行推 荐。

数据稀疏性问题

稀疏性问题是影响推荐的很大一个因素,稀疏性 问题是指一个推荐系统中与特定或特定相似组的用 户输入发生过交互的数据集在整个数据集中占比过 低。随着农产品电子商务规模的不断扩大,大量的农 产品涌现,用户评价的项目只是大型网站的一小部 分,用户的评价矩阵中的数据非常稀少。

目前,人们对稀疏性问题的 求解方法有多种,常用的方法有聚类、矩阵分解、矩 阵填充、结合内容协同过滤等。

四、总结

随着互联网与信息技术迅猛发展,网络上的信息 量正爆炸式增长。在此情况下,智能推荐技术为互联 网使用者快速找到自己需要的东西提供了一种方便 快捷的途径。目前,农产品智能推荐系统中普遍采用 协作过滤技术,但随着互联网普及率日益提高,网络 规模不断扩大,其应用也面临着一定的困难和挑战。

实现效果图样例

农产品智能推荐系统:

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最后

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