基于机器学习算法的在线推荐系统设计与性能优化研究

传统运营方式已经难以应对日益复杂的业务场景。特别是电商领域,采用个性化推荐系统对于改善用户体验、促进商品销售、提高广告点击率具有重要意义。文章以电商场景为例,设计了基于机器学习算法的在线推荐系统,并对该系统进行了性能优化。

一种基于BP神经网络的即时在线推荐系统

推荐系统是一种方便用户网上购物的辅助工具。通过向用户自动推荐其感兴趣的商品,推荐系统可以节省用户的商品搜索时间并增加网站销售额。提出一种基于BP神经网络的即时在线电子商务推荐系统,对用户近期购物信息进行隐式收集,并通过BP神经网络对用户近期的购物兴趣进行分类判断,最后根据兴趣判断结果进行相关商品推荐。实验平台上的测试表明基于神经网络的电子商务在线推荐系统是可行的。

在线课程推荐系统综述

在线教育的快速发展使得在线课程数量爆炸式增长,学习者很容易陷入“课程过载”带来的课程信息获取效率低下的问题,这推动了在线课程推荐系统的产生和发展。目前在线课程推荐系统已成为研究热点,并且在该领域中提出了大量方法,有必要对最新的研究进展进行系统的梳理分析。首先归纳总结在线课程推荐系统的基本框架和相关概念。然后重点对比分析现有在线课程推荐系统采用的各类核心推荐方法,其中包括基于关联规则挖掘、基于矩阵分解、基于概率模型、基于深度学习、基于智能优化、基于语义计算等类型的方法。最后介绍在线课程系统的各种评价指标和公开可用的数据集,并展望未来的发展方向。

突破智慧教育:基于图学习的课程推荐系统

近年来,随着互联网技术的迅猛发展,以慕课(MOOC)为代表的在线教育平台得到广泛普及.为助力“因材施教”的个性化智慧教育,以推荐算法为代表的人工智能技术受到了学术界与工业界的普遍关注.虽然在电子商务等领域获得了成功应用,但推荐算法与在线教育融合时仍面临严峻挑战:现有算法对隐式交互数据的挖掘不充足,推荐背后的知识指导作用不明显,面向实践的推荐系统软件有缺失.对此,设计了一套面向工业化场景的智慧课程推荐系统:(1)提出基于图卷积神经网络的推荐引擎,将“用户-课程”隐式交互数据建模为异构图;(2)将课程知识信息融入“用户-课程”异构图,深入挖掘了“用户-课程-知识”关联关系;(3)设计了高效的在线推荐系统,实现了“预处理-召回-离线排序-在线推荐-结果融合”的多段流水线原型,不仅能够快速响应课程推荐请求,更能有效缓解推荐算法落地的最大障碍——冷启动问题.最后,基于真实课程学习平台数据集,以对比实验表明了离线推荐引擎相比其他主流推荐算法的先进性,并基于两个典型用例分析验证了在线推荐系统面临工业场景需求的可用性.

一种优化的组合协同过滤算法

改进了传统协同过滤算法中最近邻搜索这一关键步骤,提出了一种结合概念层次和用户局部兴趣相似的协同过滤算法,使推荐系统在用户矩阵整体稀疏局部密集时依然能产生较好的推荐.该算法应用于基于iPhone平台开发的EatMe菜肴推荐系统,实验证明改进算法比传统协同过滤算法有更高的查全率.