當前主要的電商平臺大規(guī)模應用推薦算法,并且在實施過程中取得了非常好的效果。因此,越來越多的電商平臺,在推薦方面投入了很大的精力。令人振奮的是,在投入的同時也給平臺帶來了較高的收益,可以說投入獲得了豐厚的回報�，F(xiàn)在人們?yōu)g覽電商平臺的時間越來越多,那么向用戶推薦用戶所需求的商品,或者是讓用戶非常感興趣的商品,成為了非常重要的是事情。本文中將使用word2vec算法生成文本推薦的模塊,并且對skip-gram模型進行了改進,即中間層進行了一些適用于本推薦模塊的改進。本文所實現(xiàn)的搜索建議的模塊是搜索推薦的一個小的分支,通過推薦關鍵詞模塊,實現(xiàn)關鍵詞加搜索詞的組合搜索,相當于給用戶一個指引推薦方向。在本文中,把搜索建議的模塊統(tǒng)稱為推薦模塊。 

【文章來源】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學北京市

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究的目的
    1.3 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.4 論文主要工作
    1.5 本章小結
第2章 相關技術分析
    2.1. 詞向量
        2.1.1 One-hot Representation
        2.1.2 Distributed representation
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型
        2.2.1 CBOW模型
        2.2.2 skip-gram模型
    2.3 word2vec算法
        2.3.1 Huffman樹的構建
        2.3.2 Hierarchical softmax
        2.3.3 Negative sampling
    2.4 TF-IDF
    2.5 選取word2vec算法的依據(jù)
第3章 算法設計與實現(xiàn)
    3.1 實現(xiàn)模塊需求分析
        3.1.1 細選
        3.1.2 熱點
        3.1.3 相關搜索
    3.2 數(shù)據(jù)的來源及格式
        3.2.1 數(shù)據(jù)來源
        3.2.2 數(shù)據(jù)格式
    3.3 數(shù)據(jù)處理
        3.3.1 分詞
        3.3.2 數(shù)據(jù)清洗
        3.3.3 詞性和詞長統(tǒng)計
    3.4 算法設計
        3.4.1 算法設計流程
        3.4.2 算法訓練設計
    3.5 訓練
        3.5.1 訓練參數(shù)設置
        3.5.2 模型訓練
第4章 算法結果評估和優(yōu)化
    4.1 算法結果和評估
        4.1.1 算法結果
        4.1.2 結果評估
    4.2 skip-gram算法的改進
    4.3 不同模型結果比較
    4.4 算法結果展示
第5章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于詞向量技術和混合神經(jīng)網(wǎng)絡的情感分析[J]. 胡朝舉,趙曉偉.  計算機應用研究. 2018(12)
[3]基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡的高校圖書館個性化推薦服務系統(tǒng)構建[J]. 劉愛琴,李永清.  圖書館論壇. 2018(04)
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碩士論文
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[2]基于MVC模式的電子商務系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 侯順亞.東北財經(jīng)大學 2010
[3]電子產(chǎn)品B2C電子商務網(wǎng)站規(guī)劃和設計[D]. 狄加利.吉林大學 2010
[4]基于B/S架構的電子商務系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 李嘉英.復旦大學 2010
[5]網(wǎng)上購物系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 周問宇.山東大學 2007
[6]網(wǎng)上書店電子商務系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 丁毅.山東大學 2005



本文編號：3206119