一个电子商务网站商品推荐系统的设计与实现

一个电子商务网站商品推荐系统设计与实现作者：徐东来邮箱：[e-mail]二〇一三年八月版权声明任何收存和保管本文各种版本的单位和个人，未经本文作者同意，不得将本文转借他人，亦不得随意复制、抄录、拍照或以任何方式传播。否则，引起有碍作者著作权之问题，将可能承担法律责任。一个电子商务网站商品推荐系统的设计与实现摘要本文分析和设计了一个电子商务网站推荐系统的应用场景，结合电子商务应用场景介绍推荐系统的核心问题：用户、商品以及用户和商品的关联方法，对现有的推荐算法进行总结，分析各自的优缺点和适用场景，以及常用到的数据挖掘算法。在此基础上设计了一个电子商务网站中推荐系统的整体架构和实践中的技术选型，并采用多层软件体系结构的角度去分析推荐系统的整体架构，分为数据处理层、推荐算法层、应用接口层和应用层；推荐算法依据的用户行为数据来源于Web日志，本文对Web日志的意义、各个处理阶段的存储格式、处理方法和流程进行了设计和描述，提取出结构化的用户行为数据，并识别和关联用户，对用户的历史行为进行建模，形成用户偏好数据；在此基础上针对各个推荐应用场景设计了对应的全新改进的推荐算法，考虑了如何将用户行为和商品内容属性进行综合，以提供更好的TopN推荐排序结果，并重点考虑了如何在数据处理环节识别和存储噪声数据，如何在算法设计环节降低噪声数据的影响；最后设计了在电子商务网站中推荐系统的效果评估指标，并结合推荐系统运行后的指标数据分析了推荐系统在全站的整体效果和不同推荐位置的效果对比。本文是在一个实际的电子商务网站中设计和实现了推荐系统，并且达到了良好的效果，提升了网站整体的转化率和用户体验。关键词：推荐系统，电子商务推荐系统，Web日志分析，用户行为建模，噪声数据过滤，基于内容的推荐算法，协同过滤推荐一个电子商务网站商品推荐系统的设计与实现Thedesignandimplantationofacommodityrecommendersysteminae-commerceWebSiteXuDongLaiDirectedbyLiuXinAbstractThisPaperdesignedthescenesofrecommendersystemintheE-commercewebsite,studiedthecoreprobleminarecommendersystem,whichistheuser,thecommodityandtherelationbetweenthem.Listedtheusualrecommendalgorithmanddataminingalgorithmusedintheexistingrecommendersystem.Basedonthis,thispaperdesignedarecommendersystemandchosetheopensourceframeworksanddevelopinglanguageusedinpractice,designedsomenewrecommendalgorithm,whichconsideredtheuserbehaviorandthepropertycontentofcommoditytogether,thenitcanbethoughtasacombinedrecommendalgorithm.Thealgorithmputanemphasisonhowtodistinguishthenoisyuserbehaviordatafromthenormaldata,andreducetheimpactwhenit'srunningontheonlinesystem.Atlast,thispaperdesignedaseriesofevaluationindexesoftherecommenderalgorithm,andgaveadataanalysisontheindexes,whichindicatedthesalespercentageoftherecommendersysteminthewholesitecanbereachedto9%nearly,therecommendersystemplayedanimportantroleintheE-commercesite.Keywords:Recommender,E-commercerecommender,Webloganalysis,Users'behaviormodeling,Content-basedrecommender,Collaborativefilteringrecommender一个电子商务网站商品推荐系统的设计与实现I目录第1章绪论..................................................................................................................11.1背景....................................................................................................................11.2意义....................................................................................................................11.3内容....................................................................................................................2第2章推荐系统应用场景..........................................................................................42.1推荐系统的应用现状........................................................................................42.2本推荐系统应用场景........................................................................................52.2.1应用场景设计..........................................................................................52.2.2应用场景目标..........................................................................................8第3章现有推荐系统分析........................................................................................103.1推荐系统的核心问题......................................................................................103.2常见的推荐算法及其优缺点..........................................................................123.2.1协同过滤推荐算法................................................................................123.2.2基于内容的推荐算法............................................................................133.2.3基于知识的推荐算法............................................................................143.2.4组合推荐................................................................................................153.3推荐系统中常用的数据挖掘方法..................................................................153.3.1数据预处理............................................................................................153.3.2分类........................................................................................................153.3.3聚类........................................................................................................15第4章推荐系统整体架构........................................................................................174.1整体架构设计..................................................................................................174.2应用场景处理流程..........................................................................................184.3推荐数据生成流程..........................................................................................194.4推荐算法设计概述..........................................................................................204.4.1数据噪声处理........................................................................................204.4.2算法性能考虑........................................................................................214.5技术选型..........................................................................................................21一个电子商务网站商品推荐系统的设计与实现II4.5.1开发语言...................................................................................