電商平臺個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

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1、學校代號10532學號G132660568分類號密級公開工程碩士學位論文電商平臺個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)學位申請人姓名胡文俞培養(yǎng)單位軟件學院導師姓名及職稱彭祝斌教授黃偉高工學科專業(yè)軟件工程研究方向傳媒管理論文提交日期2016年10月10日湖南大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導師的指導下獨立進行研巧所取得的。研巧成果除了文中特別加從標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研巧做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。作者簽名：日期；〇＾／

2、備年（＾月八日學位論文版權使用授校書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權湖南大學可將本學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢、索，可采用影印縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于１、保密□，在年解密后適用本授權書。２、不保密ｉＺｌ。＂＂（請在上相應方框內(nèi)打Ｖ）心；妄＞＞日作者簽名＾日期：年／之月導師簽名＾日期《年＇＞月７日建ｋＶ學校代號：10532學號：G132660568密級：公開湖南

3、大學工程碩士學位論文電商平臺個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)學位申請人姓名：胡文俞導師姓名及職稱：彭祝斌教授黃偉高工培養(yǎng)單位：軟件學院專業(yè)名稱：軟件工程論文提交日期：2016年10月10日論文答辯日期：2016年12月4日答辯委員會主席：何祖健教授DesignandimplementationofpersonalizedrecommendationsystemonelectronicbusinessplatformbyWenyuHuB.E.(ShanghaiJiaoTongUniversity)2010Athesissubmittedinpartialsatisfactionofth

4、eRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinSoftwareEngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorZhubinPengSeniorEngineerWeiHuangOctober，2016電商平臺的個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)上購物也成為了一種非常流行的方式，如今基于網(wǎng)上購物的平臺越來越多，特別是淘寶這樣的C2C模式的出現(xiàn)，極大的推動了國內(nèi)網(wǎng)絡購物的發(fā)展。網(wǎng)絡購物實現(xiàn)了商品的另一種銷售方式，這種方式極大的避免的

5、傳統(tǒng)店面銷售模式的弊端，有效的解決了對長尾商品進行的銷售和展現(xiàn)。用戶通過網(wǎng)絡進行購物，將極大的節(jié)省了用戶時間，同時也提高了用戶的時間收益。但是網(wǎng)絡購物也會出現(xiàn)信息過載的情況，平臺將所有的商品信息進行展現(xiàn)，用戶可以通過搜索功能進行一定的信息過載處理，然而用戶在沒有明確目的的情況下無法處理信息過載的問題。如何利用推薦系統(tǒng)為用戶處理信息過載的問題成為了電商平臺急需解決的問題。本文正是在這樣的背景下提出了基于電商平臺的個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。通過個性化推薦可以有效提高用戶對商品信息的處理能力，從而提高整個平臺的購買轉化率。本文的主要內(nèi)容如下所示：對系統(tǒng)展開了詳細的需求分析，主要從系

6、統(tǒng)建設目標、系統(tǒng)的可行性分析、功能需求分析以及系統(tǒng)非功能需求等方面展開分析，其中功能需求分析主要從系統(tǒng)的總體需求分析和系統(tǒng)的功能需求分析兩個方面展開。在需求分析的基礎上對系統(tǒng)進行了設計和實現(xiàn)。系統(tǒng)設計主要包括系統(tǒng)的架構設計和系統(tǒng)的模塊設計，系統(tǒng)模塊主要包括數(shù)據(jù)處理模塊、個性化推薦算法模塊、推薦結果處理模塊、推薦請求處理模塊、商品管理模塊以及用戶管理模塊。在系統(tǒng)設計的基礎上對系統(tǒng)進行實現(xiàn)，本文采用Hadoop進行日志存儲和日志的ETL，其中日志的ETL過程采用了hive工具進行分析，并最終將數(shù)據(jù)存儲在HDFS上。接著著重實現(xiàn)了個性化推薦算法模塊，主要實現(xiàn)了協(xié)同過濾算法中基于用戶的

7、過濾和基于物品的過濾。其次對個性化推薦算法模塊計算的結果進行處理，包括過濾和排名處理，從而有效的提高了用戶個性化推薦列表的新穎度。最后系統(tǒng)需要通過http請求從推薦系統(tǒng)獲取用戶的推薦列表。關鍵詞：推薦算法；協(xié)同過濾算法；電商平臺；個性化推薦系統(tǒng)；新穎度II工程碩士學位論文AbstractWiththefastdevelopmentoftheInternet,online-shoppinghasalsobecomeverypopular;andnowthenumberofplatformsof