智能推荐引擎

智能推荐引擎

本系统的意义在于：建立不同使用场景的推荐机制，实现推荐引擎从传统的大众化推荐向差异化推荐转变，并最终实现基于用户偏好的个性化推荐。本系统主要采用两种算法：关联和协同过滤。关联推荐算法是基于用户对产品的喜好关联，而协同过滤是基于用户和产品的聚类进行产品和用户的协同推荐。

智能推荐引擎可以在以下几个方面促进电子商务等业务的发

展：

- 建立用户、产品、消费行为之间的对应关系，把握用户偏好，加深对用户需求的理解和认知，作为智能推荐、用户关怀、客户运营等工作的基础信息；

- 基于客户偏好打造特色智能推荐模块，通过个性化推荐满足用户

多样化需求和偏好，提高客户粘性，提升用户下载转化率， 避免同质化竞争；

- 创新的营销手段，探索客户运营新模式，提升客户运营能力。

本系统的特点主要体现在：结合个性化的推荐算法和分布式计算技术，建立高性能的海量数据分析和处理平台，为各个行业的电子商务系统建立高附加值的个性化推荐系统。

- 理论创新：我们在研究当前各种推荐算法的基础上，构建了一种全新的推荐算法，能实现海量数据的推荐分析，并且适合分布式计算的技术要求，从而大大提高了推荐系统的精确性和时效性。

- 技术创新：支持分布式多层构架。分布式计算资源规模庞大，服务器数量众多，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供高性能的服务是巨大的挑战。分布式计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。

- 模式创新：我们的平台产品具有行业普适性。对大多数针对终端客户的电子商务企业，我们的平台可帮助其增强客户体验、帮助交叉销售，从而提高电子商务企业的核心竞争力和销售收入。

- 应用创新：有别于传统的我们的平台结合个性化的推荐算法和分布式计算技术，实现可扩展的分布式推荐系统，可处理 海量的交易数据和客户信息。

电子商务智能推荐

电子商务智能推荐——基于流行服饰方向 一、智能推荐背景： （基于二维码的网上订餐推荐系统的设计与实现_刘子强） 随着信息科技的飞速发展，互联网产业也得到了迅猛的发展，相应的互联网 服务也得到了广泛的的普及。伴随着一系列互联网、物联网产物的崛起，大量的信息相关资源出现在了网络，庞大无量的信息资源充斥着整个网络，随着而来的就是过量的信息资源大大的干扰了用户们对自己关心信息的精确选择，能够迅速锁定用户群体感兴趣的目标资源变成了一个困难之事，这就是通常所说的信息过载问题。信息检索技术和搜索引擎的出现在一定程度上缓解了这一问题，但也只是通过关键字等方法表面上完成了对信息的匹配，没有从根本上解决网络资源中的信息过载问题。 电子商务作为互联网产业下的产物目前已经日益收到了人们的重视和青睐， 它已经改变了人们的生活习惯和消费方式。但是同时，这种新兴的商务模式也随着信息过载问题的出现而面临到了一些干扰和阻碍。其一表现在用户群体不能够在短时间内找到符合自己意向的商品，另一方面表现在电扇平台不能够有效的具有针对性的向用户群体提出准群信息。基于上述两点，广大用户希望电商平台通过更加人性化、智能化、简单化的方法对用户群体感兴趣的商品进行推荐，从而使用户能够实现查看商品快速化、高效化、简洁化。 因此，为了解决电商平台下的商品信息过载这一问题，推荐系统应运而生。 在一个推荐系统中，我们利用用户的一些行为，通过数学模型的推演，我们可以推测出用户可能喜欢的东西。而推荐系统可以定义为是一种针对用户输入的信息，通过相应的算法来对推荐的信息进行自主分类，并最终将生成的推荐信息提供给目标用户的系统 [14][15] 。 二、推荐算法介绍： （基于二维码的网上订餐推荐系统的设计与实现_刘子强） 1、非个性化介绍：统一推荐 2、个性化介绍：四类方法 ①、协同过滤推荐算法 协同过滤推荐算法是目前电子商务领域最广泛，最流行，最成功的推荐算法，此种推荐算法是由Group Lens 于1994 年首次提出[18]。它的基本假设思想是：如果某一用户有感兴趣的内容和事物，算法就会匹配与之相同具有共同喜好的其他

一线互联网智能推荐系统架构演进

一线互联网智能推荐系统架构演进 作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》零，题记在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。随着业务的快速发展以及移动互联网的到来，多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐，逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。个性化推荐业务需求比较强烈，基于大数据和个性化推荐算法，实现向不同用户展示不同内容的效果。为此，团队于2015年底再次升级推荐系统。2016年618期间，个

性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”，实现了 活动会场的个性化分发，不仅带来GMV的明显提升，也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验，从而达到商家和用户双赢，此产品获得了2016年度的集团优秀 产品。为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向 发展。一、推荐产品用户从产生购买意向，到经历购买决策，直至最后下单的整个过程，在任何一个购物链路上的节点，推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。1.1、推荐产品发展过程推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。图1 推荐产品发展历程1.2、多屏多类型产品形态多类型主要指推荐类 型覆盖到多种类型，如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。在移动互联时代，多屏场景非常普遍，整合用户在多屏的信息，能使个性化推荐更精准。多屏整合的背后技术是通过前端埋点，用户行为触发埋点事件，通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好，从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序，达到个性化推荐的效果。京东多屏终端如图2所示。图2 京东多屏终端二、推荐系

电子商务智能推荐服务

实现如下目标 ?按地域研究用户访问时间、访问内容和访问次数等分析主题，深入了解用户对访问网站的行为和目的及关心的内容。 ?借助大量用户访问记录，发现用户的访问行为习惯，对不同需求的用户进行相关的服务页面的推荐 分析 本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品之间（本案例指网页）之间建立联系。为了更好地帮助用户从海量的数据中快速发现感兴趣的网页，在目前相对单一的推荐系统上进行补充，采用协同过滤算法进行推荐。 由于用户访问网站的数据记录很多，如果对数据不进行分类处理，对所有记录直接采用推荐系统进行推荐，必然出现如下问题。 数据量太大意味着物品数与用户数很多，在模型构建用户与物品的稀疏矩阵时，出现设备内存空间不够的情况，并且模型计算需要消耗大量的时间。 用户区别很大，不同的用户关注的信息不一样，因此，即使能够得到推荐结果，其推荐效果也不会很好。 为了避免出现上述问题，需要进行分类处理与分析。正常的情况下，需要对用户的兴趣爱好以及需求进行分类。因为在用户访问记录中，没有记录用户访问网页时间的长短，因此不容易判断用户的兴趣爱好。因此，本文根据用户浏览的网页信息进行分类处理，主要采用以下方法处理：以用户浏览网页的类型进行分类，然后对每个类型中的内容进行推荐。 整个分析过程可以分为如下过程 从系统中获取用户访问网站的原始记录。 对数据进行多维度分析，包括用户访问内容，流失用户分析以及用户分类等分析。 对数据进行预处理，包含数据去重、数据变换和数据分类等处理过程。 以用户访问html后缀的网页为关键条件，对数据进行处理。 对比多种推荐算法进行推荐，通过模型评价，得到比较好的智能推荐模型。通过模型对样本数据进行预测，获得推荐结果。 处理过程 数据获取 因为本案例是以协同过滤算法为主导，其他的推荐算法为辅助，而协同过滤算法的特点就是通过历史数据找到相似的用户或者网页。因此，在数据抽取的过程中，尽可能选择大量的数据，这样可以降低推荐结果的随机性，提高推荐结果的准确性，能更好地发掘长尾网页中用户感兴趣的网页。 以用户的访问时间为条件，选取三个月内（2015-02-21~2015-04-29）用户的访问数据作为原始数据集。每个地区的用户访问习惯以及兴趣爱好存在差异性，本案例抽取广州地区数据进行分析，共837453条记录，所含属性见数据集。 处理过程为：建立数据库—>导入数据（导入方法自行查阅，一般使用mysql的source 命令）—>搭建Python的数据库操作环境—>对数据进行分析—>建立模型。其中，数据库为mariaDB（免费版本的MySQL）。安装数据库后导入案例的原始数据文件raw.sql就成功配置好了数据库平台。 # 访问MySQL数据库示例程序 # 加载RMySQL包 require(RMySQL)

智能推荐引擎

智能推荐引擎 本系统的意义在于：建立不同使用场景的推荐机制，实现推荐引擎从传统的大众化推荐向差异化推荐转变，并最终实现基于用户偏好的个性化推荐。本系统主要采用两种算法：关联和协同过滤。关联推荐算法是基于用户对产品的喜好关联，而协同过滤是基于用户和产品的聚类进行产品和用户的协同推荐。 智能推荐引擎可以在以下几个方面促进电子商务等业务的发 展： - 建立用户、产品、消费行为之间的对应关系，把握用户偏好，加深对用户需求的理解和认知，作为智能推荐、用户关怀、客户运营等工作的基础信息； - 基于客户偏好打造特色智能推荐模块，通过个性化推荐满足用户

多样化需求和偏好，提高客户粘性，提升用户下载转化率， 避免同质化竞争； - 创新的营销手段，探索客户运营新模式，提升客户运营能力。 本系统的特点主要体现在：结合个性化的推荐算法和分布式计算技术，建立高性能的海量数据分析和处理平台，为各个行业的电子商务系统建立高附加值的个性化推荐系统。 - 理论创新：我们在研究当前各种推荐算法的基础上，构建了一种全新的推荐算法，能实现海量数据的推荐分析，并且适合分布式计算的技术要求，从而大大提高了推荐系统的精确性和时效性。 - 技术创新：支持分布式多层构架。分布式计算资源规模庞大，服务器数量众多，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供高性能的服务是巨大的挑战。分布式计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。 - 模式创新：我们的平台产品具有行业普适性。对大多数针对终端客户的电子商务企业，我们的平台可帮助其增强客户体验、帮助交叉销售，从而提高电子商务企业的核心竞争力和销售收入。 - 应用创新：有别于传统的我们的平台结合个性化的推荐算法和分布式计算技术，实现可扩展的分布式推荐系统，可处理 海量的交易数据和客户信息。

探索推荐引擎内部的秘密,第 3 部分_ 深入推荐引擎相关算法 - 聚类

探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚类 (Clustering) 是一个数据挖掘的经典问题，它的目的是将数据分为多个簇 (Cluster)，在同一个簇中的对象之间有较高的相似度，而不同簇的对象差别较大。聚类被广泛的应用于数据处理和统计分析领域。Apache Mahout 是 ASF(Apache Software Foundation) 的一个较新的开源项目，它源于 Lucene，构建在 Hadoop 之上，关注海量数据上的机器学习经典算法的高效实现。本文主要介绍如何基于 Apache Mahout 实现高效的聚类算法，从而实现更高效的数据处理和分析的应用。 赵 晨婷, 软件工程师, IBM 马 春娥, 软件工程师, IBM 2011 年 3 月 24 日 内容 聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。 聚类同时也在 Web 应用中起到越来越重要的作用。最被广泛使用的既是对 Web 上的文档进行分类，组织信息的发布，给用户一个有效分类的内容浏览系统（门户网站），同时可以加入时间因素，进而发现各个类内容的信息发展，最近被大家关注的主题和话题，或者分析一段时间内人们对什么样的内容比较感兴趣，这些有趣的应用都得建立在聚类的基础之上。作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为独立

推荐引擎产品及应用方案介绍

目录 ?推荐引擎方法论及系统介绍 ?推荐引擎应用案例示例

项目背景 ?互联网时代的企业运营是一个多维度多层次的综合体系，可以归纳为三个层面：竞争 (Competition)、顾客(Customer)和公司(Company) ?互联网应用遍地开花，面 临着异常激烈的竞争。 电子商务：淘宝、京东、亚马逊、当当、凡客诚品 媒体服务：土豆网、优酷网、PPS、YOUTOBE 社交网络：新浪微博、FACEBOOK、开心网、人 人网 移动互联网：APP Store、 Android Store ?互联网时代，信息需要 “由搜索到发现” 数据大爆炸：web 2.0成为数据分享平台 信息获取越加困难：如App store有50万个应用，淘宝 有超过100万种商品。 由搜索到发现：帮助用户从“主动搜索信息”转向 “发现信息”

客户层面 ?互联网时代，客户需求更丰富和多样化，但面对越来越多的信息，获取有用的信息却越来越困难。 ?商家的推荐对客户的购买行为有明显的引导作用 App Store 应用 App Store 目前有50万个应用 用户最多安装148个应用 用户经常使用的应用不超过30个 应用分类 排行榜 本周最佳 专题 新品推荐 热门产品 员工最爱 智能推荐 App Store 通过以下8种方式帮助用户选择 京东商城 凡 客 商家对客户的引导

客户需求多样性，实现“智能推荐”迫在眉睫 微众市场 大众市场 小众市场 ?随着客户需求的多样化，以客户为中心进行精细化营销将成为系统运营的重点 ?从产品数量、产品集中度、产品分类、产品使用场景等各个维度的竞争来看，实现产品的“智能推荐”迫在眉睫

基于智能推荐引擎的就业信息管理系统设计与实现

基于智能推荐引擎的就业信息管理系统设计与实现 目录 学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书…………………………………Ｉ摘要…………………………………………………………………………………ＩＩＡｂｓｔｒａｃｔ……．………………………………………………………………………………………………．．ＩＩＩ插图索引…………………………………………………………………………．ＶＩＩＩ附表索引……………………………………………………………………………．Ｘ第ｌ章绪论…………………………………………………………………………．１１．１研究背景……………………………………………………………………．１１．２课题研究现状………………………………………………………………．１１．２．１智能推荐系统实例介绍…………………………………………………２Ｉ．２．２就业信息管理系统的研究现状…………………………………………３１．３智能推荐引擎研究的主要内容……………………………………………一４１．４本文的主要研究内容及结构………………………………………………一５第２章智能推荐引擎技术概述…………………………………………………一６２．１智能推荐引擎概述…………………………………………………………．６２．２智能推荐引擎框架结构……………………………………………………．６２．３推荐算法……………………………………………………………………．７２．３．１基于内容的推荐算法……………………………………………………７２．３．２协同过滤推荐算法………………………………………………………８２．４算法优缺点比较……………………………………………………………．９２．４．１基于内容过滤和基于协同过滤算法的比较……………………………９２．４．２稀疏矩阵填充方法……………………………………………………一１２２．５小结…………………………………………………………………………１３第３章系统开发技术及系统概要设计…………………………………………．１４３．１系统开发技术概述…………………………………………………………１４３．１．１Ｊ２ＥＥＷｅｂ技术……………………………………………………………………………．１４３．１．２ＭＶＣ模式………………………………………………………………１５３．１．３Ｗｅｂ框架……………………………………………………………………………………．１７３．２各子系统功能概要设计……………………………………………………１７３．２．１毕业生求职子系统……………………………………………………．１７３．２．２企业招聘子系统………………………………………………………．．１８３．２．３管理员子系统…………………………………………………………一１８ Ｖ