隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,經(jīng)濟全球化的進程也日益加速,企業(yè)之間的競爭不斷加大,物流服務(wù)的競爭也在不斷加劇,物流服務(wù)推送系統(tǒng)也就隨之應(yīng)用而生。在服務(wù)全球化背景下,物流服務(wù)推送系統(tǒng)之間的市場競爭也日趨加劇,如何提供更加準(zhǔn)確、有意義的服務(wù)推送對于物流行業(yè)來說顯得極其重要。從客戶的個人基本信息,歷史記錄等構(gòu)建出客戶需求行為的客戶畫像,在此基礎(chǔ)上進行一系列的服務(wù)推送,這樣可以有效的解決以前的物流定制化服務(wù)推薦過程中存在的機械性和盲目性的問題,從而提高客戶的忠誠度與滿意度。本文采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析技術(shù)來處理物流客戶的相關(guān)數(shù)據(jù),得出客戶與商品的關(guān)聯(lián)度,并在此基礎(chǔ)上對物流客戶提供更好的推薦服務(wù)�；陉P(guān)聯(lián)規(guī)則分析和協(xié)同過濾算法在個性化推薦技術(shù)中是應(yīng)用較多的兩種方法,在傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法中存在著發(fā)現(xiàn)規(guī)則較難,占用不必要的系統(tǒng)資源,以及耗時較長等缺點,在協(xié)同過濾推薦算法中也存在著冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏性等不可忽視的問題。所以本文提出了一種將協(xié)同過濾算法加入到基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的改進算法中,兩者的結(jié)合可以彌補兩種基本算法存在的缺點。本文中我們將權(quán)值與高期望概率的思想加入到關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中,以此來提高規(guī)則提取的效率和準(zhǔn)確性,... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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同過濾推薦算法在稀疏數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳的情況，文獻[oder）和聚類結(jié)合的混合推薦算法。首先將用戶項目評分?jǐn)?shù)據(jù)作為自編碼機的輸入，計算出用戶特征數(shù)據(jù)。然后類操作，這樣便得到了用戶類別，從而使近鄰搜索范圍MAE）尋找到適用于同一類別用戶的推薦算法，最后組合的推薦模型。推薦階段，計算目標(biāo)用戶類別，并使用一種基于深度學(xué)習(xí)的混合興趣點推薦模型(MFM-HNN)與用戶簽到信息來提高興趣點推薦的性能。具體地，利表示，利用降噪自動編碼對用戶簽到信息進行初始化。評論信息特征和用戶簽到信息的初始值進行興趣點推薦果表明所提 MFM-HNN 模型相比其他先進的興趣點推薦

學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 系統(tǒng)總在下文的第四章詳細講解了改進算法的設(shè)計。功能模塊。推薦模塊的目的是為了將與客戶關(guān)聯(lián)后的商品信息通過的用戶。本模塊在下文的第五章講解了推薦系統(tǒng)算法的設(shè)計。術(shù)架構(gòu)服務(wù)推送系統(tǒng)主要是為了實現(xiàn)對用戶的個性化服務(wù)推送，通過處史行為等數(shù)據(jù)，找出其中隱含的、有意義的規(guī)則，達到符合用戶需

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3364178