预览加载中，请您耐心等待几秒...

基于知识图谱的智能电商推荐系统设计与实现.pdf

预览
1/4
2/4
3/4
4/4

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示 文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

基于知识图谱的智能电商推荐系统设计与实 现 第一章：引言 电子商务已经成为当今社会的一种必要形式。随着互联网技术 的不断发展和普及，越来越多的人选择在电子商务平台上购物。 虽然电子商务平台为消费者和厂商带来了便利和机会，但是随着 市场规模的不断扩大，竞争日益激烈，如何在众多产品和商家中 找到适合自己的产品和商家变得越来越困难。在这种情况下，智 能推荐系统应运而生。 智能推荐系统基于用户的历史记录和行为，利用推荐算法来预 测用户的兴趣和需求，为用户提供个性化的推荐服务。基于知识 图谱的智能推荐系统能够更好地理解用户的兴趣和需求，帮助用 户更快地找到满足他们需求的产品和商家。 本文将介绍基于知识图谱的智能电商推荐系统的设计和实现。 首先，我们将探讨知识图谱和智能推荐系统的基本概念。然后， 我们将介绍如何将知识图谱和智能推荐系统相结合，提供更为准 确和个性化的推荐服务。最后，我们将给出系统的实现细节和性 能分析。 第二章：知识图谱与智能推荐系统的基本概念 2.1知识图谱 知识图谱是一种结构化、语义化的知识表示形式，它通过将知 识结构化地组织成一个图形网络，使得计算机可以理解和处理知 识。知识图谱由多个节点和边组成，节点表示实体或概念，边表 示节点之间的关系。 2.2智能推荐系统 智能推荐系统是一种利用推荐算法来预测用户兴趣和需求，并 提供个性化推荐服务的系统。传统的推荐算法包括基于内容的推 荐、协同过滤推荐等。 第三章：基于知识图谱的智能电商推荐系统的设计 3.1总体设计 基于知识图谱的智能电商推荐系统主要包括用户管理模块、知 识图谱构建模块、推荐模块、反馈模块和可视化模块。用户管理 模块主要处理用户的注册、登录、个人信息管理等功能。知识图 谱构建模块负责从不同来源获取数据，构建知识图谱。推荐模块 根据用户的个人信息和历史行为，基于知识图谱推荐适合的产品 和商家。反馈模块用于处理用户的反馈和投诉。可视化模块使用 户可以更直观地了解系统的运作。 3.2知识图谱构建模块 知识图谱构建模块主要包括数据采集，数据预处理，实体链接， 关系抽取等步骤。数据采集从不同的数据源收集电商领域的数据， 如商品信息、商家信息、用户信息等。数据预处理对数据进行去 重、标准化、清洗、归一化等预处理工作。实体链接将不同数据 源的实体进行链接，建立起知识图谱的基本框架。关系抽取发现 知识图谱中实体之间的关系，将不同实体之间的关联信息表示成 边。 3.3推荐模块 推荐模块是基于知识图谱的智能电商推荐系统的核心。推荐模 块使用推荐算法，结合知识图谱，根据用户的历史行为和个人信 息，预测他们感兴趣的商品和商家，并向他们推荐。具体来说， 推荐模块将用户的行为和个人信息抽象成一个用户向量，将商品 和商家的信息抽象成一个商品或商家向量，然后通过计算用户向 量和商品向量的相似度，给出推荐结果。在此基础上，推荐模块 还提供了不同推荐算法和推荐策略，以满足不同用户的需求。 第四章：基于知识图谱的智能电商推荐系统的实现 4.1技术架构 该系统的技术架构主要包括Web前端、应用服务层、中间件服 务、智能推荐引擎、知识图谱构建等。前端主要使用 HTML5+CSS3+JS等技术实现。应用服务层采用Java+SpringBoot 框架，中间件服务采用时下非常流行的消息队列系统Apache Kafka。智能推荐引擎采用Python语言来实现，使用了GitHub上 的开源数据挖掘框架PyTorch；而知识图谱构建则使用大数据处理 框架Hadoop。 4.2系统性能分析 系统的性能主要通过后期测试实现。在测试中，我们选择了 2000个用户进行测试。具体测试过程中，我们通过记录用户的行 为，包括用户进行搜索的关键词、查看的商品、查看的商家等， 分析出用户的兴趣和需求，然后根据用户的兴趣和需求，推荐出 系统中预测的的前100个商品和前50个商家，测试过程中可视化 的展示出来。 测试结果表明，该系统的推荐效果相较于传统的推荐系统有了 较大的提升。具体得分还有待客观考评之后评估。 第五章：总结与展望 基于知识图谱的智能电商推荐系统通过将电商数据结构化地组 织成知识图谱，结合推荐算法，提供了更为准确和个性化的推荐 服务。未来，我们将继续优化系统性能，并将系统应用于更广泛 的领域，如金融、医疗等。同时也需要注意隐私保护问题，构建 更加安全的知识图谱。