基于细粒度特征交互选择网络的农产品推荐算法

在数字化的时代里,越来越多人偏爱在电商平台购物,随着农产品电商平台的发展,消费者面对众多选择时难以找到适合自己的产品.为了提高用户满意度和购买意愿,农产品电商平台需要根据用户的兴趣偏好向其推荐合适的农产品.考虑到季节、地域、用户兴趣和农产品属性等多种农业特征,通过特征交互可以更好地捕捉用户需求.传统的点击通过率CTR (click through rate)预测模型只关注用户评分,以简单的方式计算特征交互,而忽略了特征交互的重要性.本文提出了一种名为细粒度特征交互选择网络FgFisNet (fine-grained feature interaction selection networks)的新模型.该模型通过引入细粒度交互层和特征交互选择层,组合内积和哈达玛积有效地学习特征交互,然后在训练过程中自动识别重要的特征交互,并删除冗余的特征交互,最后将重要的特征交互和一阶特征输入到深度神经网络,得到最终的CTR预测值.在农产品电商真实数据集上进行广泛的实验,FgFisNet方法取得了显著的经济效益.

基于协同过滤的个性化农产品推荐系统的设计与实现

随着信息技术的不断发展,农产品应用程序层出不穷,用户的需求也日渐增多。为了提高用户的满意度,文章将基于用户的协同过滤算法应用到个性化农产品推荐系统设计中,使得系统能够根据用户历史记录为其推荐可能喜欢的产品。采用B/S模式,以Java为开发语言,IDEA为开发工具,MySQL为数据管理平台,建立了用户、农户和管理员角色功能模块。通过协同过滤算法将用户购买的农产品推荐给其他相似用户,实现了个性化推荐,从而充分激发用户的购买欲。

基于农产品特征混合推荐的用户标签应用研究

随着互联网的发展,农产品在电子商务市场的竞争也愈演愈烈,用户无法从众多的农产品信息中找到适合自身的偏好。针对这一问题,本研究旨在分析农产品特征的本体知识的语义检索,构建农产品的具体特征知识体系,并深入解析用户标签的构建、用户画像刻画的维度与场景,在此基础上归纳用户标签、用户场景画像对于农产品特征因子的结合关联。考虑通过采集用户行为及运用活标签,提出基于协同过滤改进TF-IDF计算权重权值;注重用户兴趣偏好推荐算法的对农产品特征混合推荐系统框架进行设计,过滤出用户、物品的隐含关联内容,召回用户偏好的农产品,再以逻辑回归法LR推荐的农产品的特征排序,从而推荐给用户Top N的农产品。该算法融入农产品特征知识本体,结合内容与矩阵分解的混合推荐方法,以达到在最短时间内为消费者推荐更精准的农产品,为进一步深化促进农村第一产业的竞争力和效益、增加农户收入、扩大农产品信息化领域发展提供具有重要意义的应用借鉴。

电子商务中基于潜在类回归模型的农产品个性化推荐方案

针对现有电子商务中农产品个性化推荐方案精度较低的问题,提出一种基于潜在类回归模型(latent-class regression model,简称LCRM)和组群偏好的个性化推荐方案。首先,收集农产品的评价信息,进行预处理,提取出每个评价者的特征-意见值对。然后,利用LCRM根据整体与特征评价,将具有相同爱好的评价者进行分组,构建组群偏好,并计算单个评价者的偏好。最后,通过计算用户与组群偏好的相似度来定位组群,通过计算用户与该组群中评价者偏好的相似度来定位农产品,最终列出推荐表。结果表明,该方案能够准确为用户推荐所需的农产品,推荐列表中农产品的命中率达到了83%,同时具有较低的计算复杂度。

基于Spark的农产品智能推荐系统研究

本文设计开发了一种基于Spark的农产品智能推荐系统,系统使用EM聚类的协同过滤算法,根据用户行为数据构建用户兴趣模型,然后用EM聚类算法将用户分为不同的用户簇,在不同用户簇的基础上并行化实现基于物品的协同过滤。Spark作为一个分布式计算框架,它将计算数据与中间结果都储存在内存中,能大大节省I/O开销提高计算效率。通过对阿里巴巴天池大数据平台的数据集进行试验表明,在Spark大数据计算平台上使用基于EM聚类的协同过滤推荐算法能够有效减少推荐时间,该系统在一定程度上解决了推荐的实时性与数据稀疏性问题,对于农产品电商系统开发应用具有一定参考价值。

个性化推荐算法在农产品电商中的应用研究进展

个性化推荐算法在电子商务等领域产生了巨大影响,针对农产品电商领域的个性化推荐算法及其应用展开研究。首先,梳理各类推荐算法的算法流程、特征和应用优势;其次,分类分析个性化推荐算法在国内农产品电商领域的应用现状,及其评价性能指标;最后,指出个性化推荐算法在农产品电商应用中的不足与困境,以及进一步研究和应用的方向。以期为个性化推荐算法在国内农产品电子商务中的深入应用、普及提供借鉴。

农产品电子商务推荐系统设计与实现

为满足企业农产品营销需求,采用.NET、数据挖掘及混合推荐等技术,设计并实现农产品电子商务推荐系统。经测试,该系统实现了购物车、农产品浏览、农产品检索、农产品推荐、农产品管理、订单管理等多种功能,提高了企业农产品的销售量。