推薦算法實施方案

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上推薦算法實施方案一、目的為了使平臺功能更加多樣化，多方面滿足平臺用戶的需求，配合目前流行的機器學(xué)習(xí)方法，增加推薦功能，使用python實現(xiàn)推薦算法，通過用戶的詳細信息和使用習(xí)慣，智能化推送平臺相關(guān)內(nèi)容，實現(xiàn)用戶個性化定制，帶動平臺發(fā)展，最大程度化推廣平臺。2、 運用場景場景1：基于超市平臺，根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營范圍、簡介、地域等相關(guān)信息，通過計算平臺上所有機構(gòu)與該企業(yè)相關(guān)信息的相似性，將匹配度高的服務(wù)機構(gòu)推薦給該企業(yè)。場景2：基于超市平臺，省平臺根據(jù)需求列表，通過計算需求的內(nèi)容和供給資源內(nèi)容的相似度，將相似度高的資源展示在該需求旁，同理技術(shù)資源也可如此展示。場景3：基于智能

2、制造平臺，為了推薦符合企業(yè)需求的政策服務(wù)，可以提供中文分詞技術(shù)，提取出政策中的關(guān)鍵詞，并將其和企業(yè)所需的政策內(nèi)容關(guān)鍵詞進行匹配，推薦其相似度高的政策。三、流程規(guī)劃1 數(shù)據(jù)收集：前期準(zhǔn)備工作，收集大量相關(guān)數(shù)據(jù)，大規(guī)模數(shù)據(jù)能增加自主學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率公司簡介（主要）用戶輸入 地域其他數(shù)據(jù)構(gòu)成 服務(wù)機構(gòu)（主要）平臺功能政策（主要）供需新聞、通知公告其他2 數(shù)據(jù)清洗：1）無效數(shù)據(jù)、空數(shù)據(jù)處理，格式標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一；2）挑選有分析價值的數(shù)據(jù)，以公司簡介為例，描述字符要大于25個，后期會根據(jù)實驗需求，對各類特征數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進行調(diào)整；3）jieba分詞：將收集好的中文數(shù)據(jù)進行分詞，此算法幫助去除一些無效字符，提取段落關(guān)鍵字，

3、初步為相關(guān)對象打上關(guān)鍵字標(biāo)簽。3 數(shù)據(jù)分析：根據(jù)處理好的信息，進行分析，比如地域分析，經(jīng)營狀況分析，還有分詞后的關(guān)鍵字分析，目的主要是為了模型的特征提取。特征的可靠性越高，模型評分更高，表示模型更優(yōu)化。4 模型導(dǎo)入：此處即導(dǎo)入算法模塊，選擇合適的算法，結(jié)合用到最終模型。此處會用到的算法：1） 詞袋模型：用一個向量來代表一個文檔2） 向量空間變換：TF-IDF模型和LSI模型3）推薦算法：前期主要是基于內(nèi)容的推薦，主要原因是前期的用戶行為數(shù)據(jù)不夠；后期可結(jié)合用戶行為和物品的相關(guān)數(shù)據(jù)運用協(xié)同過濾算法，做更貼切，精準(zhǔn)需求的推薦。5. 評估分析：根據(jù)分好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，將模型導(dǎo)入，從：用戶滿意度、預(yù)測準(zhǔn)確度、推薦物品的多樣化等方面觀察并評估結(jié)果。6. 應(yīng)用實踐：確定好模型，將模型與項目結(jié)合。四、實施環(huán)境1.編寫語言：python（模型），java（嵌入項目）2.工具：Anaconda3.環(huán)境：Window10，或Ubuntu系