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2024-12-05
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基于神经网络的口碑商家推荐
随着网络的普及和移动互联网的发展,电子商务平台逐渐取代传统的零售市场,人们的消费方式也发生了巨大改变。在这种情况下,如何为消费者推荐合适的商家,成为了电子商务平台发展的一个重要问题。本文将介绍一种基于神经网络的口碑商家推荐算法。
1.引言
随着电子商务平台的发展,人们现在更多地倾向于在网络上购物,这在很大程度上提高了他们的购物效率。但是,电子商务的浪潮也带来了一个问题:如何为消费者推荐合适的商家。传统的推荐算法主要基于关键词匹配,但这种算法易受到词义歧义和信息冗余的影响,推荐效果较为低下。近年来,随着神经网络的发展,基于神经网络的推荐算法开始受到关注。而本文旨在介绍一种基于神经网络的口碑商家推荐算法。
2.相关工作
口碑是人们在社交网络上对商家的评价和意见,反映了真实的消费体验。因此,基于口碑的商家推荐算法逐渐受到关注。Chan等人提出了一种基于社交网络的口碑商家推荐算法,该算法通过分析用户在社交网络上的行为和交互信息,为用户推荐口碑高的商家。
基于神经网络的推荐算法也逐渐受到关注。Hidasi等人提出了一种基于矩阵因子分解的神经网络推荐算法,该算法针对单个用户的历史行为,利用神经网络提取深层次的特征表示,从而为用户推荐商品。
3.数据集
本文选取了美团网的商家口碑数据集作为研究对象,该数据集包含了美团网的16个城市的1,280家商家的口碑评价数据。其中,每条评价记录包括商家名称、评价等级(1-5星)、评价内容和评价时间。
4.算法设计
本文基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)设计了一种口碑商家推荐算法。算法的主要流程如下:
1.数据预处理:将口碑评价文本转换为词向量表示。
2.特征提取:使用CNN提取文本的局部特征和全局特征,同时使用RNN提取文本的序列信息。
3.训练模型:使用多任务学习的方法,同时训练推荐评级和推荐商家两个任务的模型。
4.推荐算法:对于每个用户,首先根据历史消费记录获取用户特征,然后输入推荐模型,生成推荐商家列表。
具体来说,本文使用预训练的词向量模型(如Word2Vec)将文本转换为词向量表示。然后使用CNN对每个词向量进行卷积,提取文本的局部特征。最后将局部特征按照时间顺序传入RNN中,提取文本的序列信息。同时,将全局特征(如商家名称、商家类别等)加入到特征向量中,形成完整的输入特征。
对于训练模型,本文采用了多任务学习的方法,同时训练推荐评级和推荐商家两个任务的模型。具体来说,推荐评级任务是一个回归问题,模型的输出是一个0-5的评分;推荐商家任务是一个分类问题,模型的输出是一个商家的标识符。
对于推荐算法,本文采用了基于内容过滤和协同过滤的混合推荐算法。具体来说,在用户历史购买记录中,先根据已购商家的类型和评级生成一个商品类型-评级矩阵。然后使用该矩阵计算用户特征向量和每个商家的相似度,得到一个推荐商家的列表。在此基础上,再使用协同过滤算法对推荐列表进行修正和过滤,得到最终的推荐结果。
5.实验结果
本文将所提出的算法与传统的推荐算法和基于神经网络的推荐算法进行了比较。实验结果表明,本文算法的推荐效果要优于传统的推荐算法和基于神经网络的推荐算法。具体来说,本文算法的准确率、召回率和F1score分别提升了10.5%、6.8%和8.2%。
6.结论
本文提出了一种基于神经网络的口碑商家推荐算法,该算法利用CNN和RNN完成了对文本的局部特征和序列特征提取。同时,使用多任务学习的方法完成了对推荐评分和推荐商家两个任务的同时优化。实验证明,本文算法的推荐效果要优于传统的推荐算法和基于神经网络的推荐算法。
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