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  • 商品推荐1

    2021-06-17 09:29:31
    商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案,它可以根据用户的喜好,年龄,点击量,购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现...

    一、介绍

    商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案,它可以根据用户的喜好,年龄,点击量,购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示,我将会使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间相似性,最终将相似度较高的用户浏览的商品推荐给用户。

    二、目标

    商品推荐:根据不同用户之间的相似性来推荐给用户合适的商品
    一级类目管理:管理一级类目的相关功能
    二级类目管理:管理二级类目的相关功能
    商品管理:对商品进行上架,下架,修改信息
    管理员管理:管理管理员,用于商城后台的管理平台页面
    商城会员管理:管理商城会员,对商城页面的会员进行管理
    商城会员登录及注册:实现商城用户的登录功能以及注册

    springMVC-4.2.1表示层框架,负责匹配请求,处理请求,返回视图
    mybatis-3.3.1建立与数据库的会话
    druid-1.1.16为监控而生的数据库
    用户相似度计算功能
    其中的x和y是两个不同的维度,在向量直角坐标系中可以认为是距x和y轴的距离,但是在实际的应用中,可以是把它理解为一个物体的任何一个可以衡量它与其他物体不同之处的属性…咳咳,还是说人话吧,在商品推荐中可以把向量 a 和向量 b 理解为两个不同的用户,把 (x1,y1) 理解为 a 用户对 x 商品的点击次数和对 y 商品的点击次数,再把对应的值带入上述公式即可求出两个用户之间的相似性,越接近于 1 ,说明两个用户的浏览行为越相似,就可以把一个用户浏览过的商品推荐给另一个没有浏览过该商品的用户,从而完成商品推荐。

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  • 商品推荐系统

    2019-11-09 17:42:22
    在电商网站里进行商品推荐,可以提高整个网站商品销售的有效转化率,增加商品销量。通过用户已经浏览、收藏、购买的记录,更精准的理解用户需求,对用户进行聚类、打标签,推荐用户感兴趣的商品,帮助用户快速找到...

        在电商网站里进行商品推荐,可以提高整个网站商品销售的有效转化率,增加商品销量。通过用户已经浏览、收藏、购买的记录,更精准的理解用户需求,对用户进行聚类、打标签,推荐用户感兴趣的商品,帮助用户快速找到需要的商品,适时放大需求,售卖更加多样化的商品。甚至在站外推广时,能够做个性化营销。下面鼎海电商就来给大家详细的介绍一下。

      商品推荐分为常规推荐、个性化推荐。常规推荐是指商家选择一些固定商品放在推荐位,或者基于商品之间的关联性,进行相关的商品推荐。例如:在用户买了奶瓶之后推荐奶粉。个性化推荐指基于用户购物习惯,根据商品特性来进行推荐。例如“看过此商品后的顾客还购买的其他商品”推荐项。

      电商系统中的商品推荐位一般有:首页运营Banner最底部的位置(猜你喜欢/为你推荐)、购物车最底部的位置(猜你喜欢/为你推荐)、商品详情页中部(看了又看、买了又买、为你推荐等)、用户签到等位置。还有这两年兴起的内容电商,通过社区做内容来提高转化率。下面就来给大家详细的说一说常规推荐和个性化推荐。

      一:常规推荐

      常规推荐的商品不会因为用户不同产生差异,主要是运营配置的活动或固定商品(商品精选)。除了在固定推荐位选定某些商品进行配置,例如选取10件固定商品放在签到页进行推荐。还有一些固定规则的动态配置商品,例如图中商品销量排行榜、商品收藏排行榜、某品类的销量排行榜(例如图书会有许多排行榜),这类根据浏览、收藏、销售数据做的商品统计在常规推荐时会经常用到,对用户的消费决策影响也比较大。

     

      近两年崛起的内容电商也属于商品推荐的一种,很多平台都开始在内容上发力,越来越多的消费者在看直播、看自媒体文章、看帖子的过程中购买商品。例如淘宝的微淘、京东的觅生活(Meelife)、小红书等。

      在移动互联网形态下,用户的浏览减少,更倾向于浏览和推荐,但简单的商品列表和标语描述的冲击力已然不够,内容电商将商品嵌入到文案或者视频中,通过详细的描述消费感受和商品特点,激起用户的同理心,这样的购物消费更容易产生冲动性消费,而非计划性消费。

      在内容电商中,除了平台商家自己产生内容,还应允许用户产生内容(UGC),并且对UGC内容进行激励。内容形式有长图文、视频推荐、直播推荐等多种形式,在内容中嵌入商品购买入口,在浏览时可以直达商品,增加购买转化率。对内容进行分类打标,可以缩短用户查找的路径。建立内容社区,提供评论、关注、种草、赞赏等多种互动方式,增加用户粘性,提供其他社交平台(微信、微博等)的功能。在内容中尽量推荐统一风格或同一场景的商品,增加商品之间的关联性。

      随着货架式电商时代逐渐过去,内容电商推荐的优势逐步凸显,特别在垂直行业,如美妆、母婴等,内容电商为中小型电商公司突破流量黑洞提供了机会。

      二:个性化推荐

      电商推荐系统将收集的用户信息、产品信息及用户画像分类作为系统输入,利用适当的推荐算法和推荐方式,根据用户设定的个性化程度和信息发送方式,给用户提供个性化商品推荐。用户对推荐结果的点击浏览、购买的反馈结果,又可以作为优化系统推荐的参考。

      完善的推荐系统一般由四部分组成,按照收集 → 分析 → 推荐的步骤,收集用户信息的用户行为记录模块、分析用户喜好的分析模型模块、分析商品特征的商品分析模块和推荐算法模块。

      1.用户行为记录模块负责搜集能反映用户喜好的行为,例如浏览、购买、评论、问答等;

      2.用户行为分析模块通过用户的行为记录,分析用户对商品的潜在喜好及喜欢程度,建立用户偏好模型;

      3.商品分析模块主要对商品进行商品相似度、商品搭配度、目标用户标签进行分析;

      推荐算法根据一定的规则从备选商品集合中筛选出目标用户最可能感兴趣的商品进行推荐。

      如图所示:

     

      用户画像是根据用户特征(性别、年纪、地域等)、消费行为习惯(浏览、购买、评论、问答等)等信息进行抽象化,建立标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户行为记录分析而来的高度精炼的特征标识。推荐系统的难点,其中很大一部分就在于用户画像的积累过程极其艰难。其次用户画像与业务本身密切相关。在用户标签足够丰富并且多的时候,就可以对用户聚类,例如用A/B/C/D等四种典型用户画像来代表商城的目标用户,还可以将新用户进行归类这些典型用户画像中。

      商品分析模块主要根据商品的类目品牌、商品属性、产品评论、库存、销售记录、订单数据、浏览收藏、价格等数据来分析商品相似度、商品搭配度(可人工调整),并且对商品贴上目标用户标签。

      用户画像、商品分析模块的数据都是为推荐算法提供基础数据。商品推荐的算法有很多种,需要根据推荐结果反馈,不断优化模型。有时候还需要考虑人工因素的权重,例自营商品排在前面、评分高的店铺优先推荐等。在推荐时,还用一些特殊推荐:购买此商品的顾客也同时购买、看过此商品后顾客购买的其他商品、经常一起购买的商品,都是基于商品进行的推荐。

      如果完全按照用户行为数据进行推荐,就会使得推荐结果的候选集永远只在一个比较小的范围内,在保证推荐结果相对准确的前提下,按照一定的策略,去逐渐拓宽推荐结果的范围,给予推荐结果一定的多样性。

      在大数据时代,商品推荐模块虽然一定程度上进行了精准营销,提高商品转化率。但是与推荐的准确性有些相悖的,是推荐的多样性。有时候会出现推荐混乱的情况,并且引起用户反感。譬如曾经浏览过某款电视,连续一个月都推荐这款电视;甚至购买过手机之后,还不断推荐其他手机。主要是因为推荐算法做得不够到位,很多用户行为数据没有收集处理,商品关联度没做好就盲目推荐商品。

    温馨提示:无论进行各种推广一定要考虑到推荐算法的精准性,多样性等问题。

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  • 购物网站商品推荐算法论文,购物网站商品推荐算法论文
  • #商品推荐系统 结果展示 此工程用来展示《商品推荐系统》的分析结果。 采用JQuery技术,使用D3.js进行表格的绘制。由于采用csv格式保存数据,在D3中,若要使用相应的csv转化功能,需要搭建http服务器,搭建服务器...
  • 大数据商品推荐项目

    2020-07-10 18:21:42
    大数据商品推荐项目 项目介绍: 商品推荐可以根据用户的喜好,年龄,点击量,购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示...

    大数据商品推荐项目

    项目介绍:
    商品推荐可以根据用户的喜好,年龄,点击量,购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示。

    使用技术:
    MapReduce+HDFS+Hadoop

    项目流程:
    1.将用户作为自变量,统计每个用户购买的商品,制作为用户购买商品的列表
    2.根据第一步,将商品共同出现在同一个用户购买记录里的数据制作为商品的共现关系
    3.根基第二步,将共现关系转化为共现矩阵
    4.根据原始,以商品作为自变量,计算出每种商品出现在不同用户购物清单里的列表,制为商品的共现向量
    5.将第三步与第四步的结果相乘,形成临时的推荐结果
    6.将第五步的计算的零散结果进行求和
    7.数据去重,在推荐结果中去掉用户已购买的商品信息
    在这里插入图片描述

    核心代码:

    第五步,获取第三步与第四步的结果,进行乘法计算

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
    		throws IOException, InterruptedException {
    
    	String[] split = value.toString().split("\t");
    	
    	context.write(new Text(split[0]), new Text("A:"+split[1]));
    }
    
    
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
    		throws IOException, InterruptedException {
    	
    	String[] split = value.toString().split("\t");
    	
    	context.write(new Text(split[0]), new Text("B:"+split[1]));
    	
    }
    
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {
    	//提取A部分数据
    	String a = "";
    	//提取B部分数据
    	String b = "";
    	
    	for(Text t: values){
    		String ts = t.toString();
    		if(ts.indexOf("A:")!=-1){
    			a = ts.replace("A:", "");
    		}else if(ts.indexOf("B:")!=-1){
    			b = ts.replace("B:", "");
    		}
    	}//for end
    	//a : //10001:1,10003:1,10006:1
    	//b : //20001:1,20002:2,20004:1,20005:1,20006:1,20007:3
    	
    	String[] arra = a.split(",");//a的数组
    	String[] arrb = b.split(",");//b的数组
    	
    	//需要的结果	10001,20001	2
    	for(String v1 : arra){//v1 === 10001:1
    		String[] v1s = v1.split(":");
    		for(String v2 : arrb){//v2 === 20001:1
    			String[] v2s = v2.split(":");
    			System.out.println("------------"+Arrays.toString(v2s));
    			String endKey = v1s[0]+","+v2s[0];
    			int endValue = Integer.parseInt(v1s[1])*Integer.parseInt(v2s[1]);
    			
    			context.write(new Text(endKey), new Text(""+endValue));
    		}
    	}
    }
    
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  • 韩国购物网商品推荐代码
  • 简单商品推荐

    2017-08-21 23:52:13
    本次简单商品推荐只考虑购买两种商品的情况。即希望得到:如果一个人购买了商品A,那么他很有可能购买B。这样的规则。 首先导入我们的数据集,并查看用来训练的数据集类型。 import numpy as np from __future__ ...

    本次简单商品推荐只考虑购买两种商品的情况。即希望得到:如果一个人购买了商品A,那么他很有可能购买B。这样的规则。

    首先导入我们的数据集,并查看用来训练的数据集类型。

    import numpy as np
    from __future__ import division
    
    dataSet_fileName = "affinity_dataset.txt"
    X = np.loadtxt(dataSet_fileName)
    print X[:5]
    我们取前五个会得到如下数组。
    [[ 0.  1.  0.  0.  0.]
     [ 1.  1.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  1.  0.  1.]
     [ 1.  1.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  1.  1.  1.]]

    以下是我们使用的数据代表的含义。

    features = ["bread", "milk", "cheese", "apples", "bananas"]

    每一行代表一条记录,1代表买了该水果,0代表没买该水果,我们的目的就是根据已知的买水果搭配,推测当用户买水果时,他还可能买什么其他水果?

    num_apple_purchases = 0
    for example in X:
        if example[3] ==1:
            num_apple_purchases +=1
    print '{0} people bought apple'.format(num_apple_purchases)

    我们先初始化一个购买苹果数量的变量,然后打印有多少个人购买了苹果。


    from collections import defaultdict as dfd
    
    valid_rules = dfd(int)
    invalid_rules = dfd(int)
    num_same = dfd(int)
    
    features = ["bread", "milk", "cheese", "apples", "bananas"]
    
    for example in X:
        for premise in range(4):
            if example[premise] ==0:
                continue
            num_same[premise] += 1
            n_example,n_features =X.shape
            
            for conclusion in range(n_features):
                if premise == conclusion: continue   #跳过本次循环
                    
                if example[conclusion] == 1:
                    valid_rules[(premise,conclusion)] +=1
                else:
                    invalid_rules[(premise,conclusion)] +=1
    
    
    


    defaultddict 的第一个引数是一个factory function,用来替defaultdict里头不存在的key 设定value预设值,上面分别设定规则应验和规则无效,以及条件相同的规则数量,因为key值是条件和结论组成的元组,所以如果不存在时,可以给value(特征在特征列表中的索引值)。

    利用两个循环,分别循环每个个体和每个个体的特征,如果条件满足(为1),则该条件加1.。shape输出行数(交易记录)和列数(特征)。

    为了提高准确度,需要跳过条件和结论相同的情况,比如顾客买了香蕉,他们也买了香蕉。

    如果适用于个体,则规则应验加1.否则 不应验加1。


    support = valid_rules
    confidence = dfd(float)
    for premise,conclusion in valid_rules.keys():
        rule = (premise,conclusion)
        confidence[rule] = valid_rules[rule]/num_same[premise]
    
    
    for premise, conclusion in confidence:
        premise_name = features[premise]
        conclusion_name = features[conclusion]
        print("Rule: If a person buys {0} they will also buy {1}".format(premise_name, conclusion_name))
        print(" - Confidence: {0:.3f}".format(confidence[(premise, conclusion)]))
        print(" - Support: {0}".format(support[(premise, conclusion)]))
        print("")
    

    支持度即有效规则次数,初始化一个置信度,规则应验的键值是由条件和结论组成的,这里采用函数keys来循环条件和结论。他的置信度就是规则应验数除以总数。

    #计算置信度的时候,需要导入from __future__ import division,代表了精确除法。当我们没有导入时,/执行的是截断除法。比如1/4,在没有导入时,会出现0,导入后,才会出现0.25.

    最后所得结果如下:

    Rule: If a person buys bread they will also buy milk
     - Confidence: 0.464
     - Support: 13
    
    Rule: If a person buys milk they will also buy cheese
     - Confidence: 0.212
     - Support: 11
    
    Rule: If a person buys apples they will also buy cheese
     - Confidence: 0.512
     - Support: 22
    
    Rule: If a person buys milk they will also buy apples
     - Confidence: 0.346
     - Support: 18
    
    Rule: If a person buys apples they will also buy bread
     - Confidence: 0.209
     - Support: 9
    
    Rule: If a person buys apples they will also buy milk
     - Confidence: 0.419
     - Support: 18
    
    Rule: If a person buys milk they will also buy bananas
     - Confidence: 0.519
     - Support: 27
    
    Rule: If a person buys cheese they will also buy bananas
     - Confidence: 0.513
     - Support: 20
    
    Rule: If a person buys cheese they will also buy bread
     - Confidence: 0.128
     - Support: 5
    
    Rule: If a person buys cheese they will also buy apples
     - Confidence: 0.564
     - Support: 22
    
    Rule: If a person buys cheese they will also buy milk
     - Confidence: 0.282
     - Support: 11
    
    Rule: If a person buys bread they will also buy bananas
     - Confidence: 0.571
     - Support: 16
    
    Rule: If a person buys milk they will also buy bread
     - Confidence: 0.250
     - Support: 13
    
    Rule: If a person buys bread they will also buy apples
     - Confidence: 0.321
     - Support: 9
    
    Rule: If a person buys apples they will also buy bananas
     - Confidence: 0.628
     - Support: 27
    
    Rule: If a person buys bread they will also buy cheese
     - Confidence: 0.179
     - Support: 5







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