基于用户行为的个性化推荐系统设计分析

"基于用户行为的个性化推荐系统设计与应用" 本文介绍了如何构建一个基于用户行为的个性化推荐系统，该系统旨在解决电子商务网站上普遍存在的信息过载问题，以更好地满足用户的个性化需求。系统主要分为两个核心子系统：用户聚类子系统和推荐子系统。 2.1 用户聚类子系统： 这个子系统主要通过对Web服务器日志中的用户行为数据进行分析，以实现用户行为的聚类。首先，通过数据清洗获取用户事务集，然后借助Apriori算法的思路，结合网站的层次结构，挖掘出用户的频繁访问路径序列。这些路径能够反映用户的兴趣偏好。接着，运用FCC（Fixed-length Cluster Clustering）路径聚类方法，将用户频繁访问路径进行聚类，使得同一簇内的用户行为具有高相似性，而不同簇间的相似性最小。最后，提取每个簇的聚类中心，建立用户行为模型库，以便后续推荐。 2.2 推荐子系统： 推荐子系统采用了改进的用户-商品类协同过滤推荐算法。它首先根据用户对商品类别的浏览和购买情况，建立用户-商品类评分矩阵。接着，利用修正的余弦相似性度量计算用户之间的相似度。相似度计算公式考虑了用户共同评分的商品集合，以更准确地评估用户之间的关联性。然后，基于相似度计算，选取目标用户最近邻用户，通过预测项目的评分公式来生成推荐。这个公式考虑了目标用户与邻居用户的评分差异，以及他们对商品类别的总体评分，以预测目标用户可能的评分，从而推荐评分较高的商品。 此外，文章指出，传统的协同过滤算法面临数据稀疏性和用户评分真实性的问题，而这个系统通过结合用户行为信息，提高了推荐的准确性和个性化程度。作者进行了实验验证，结果表明，该推荐系统在提高推荐质量方面表现良好，能够有效应对电子商务网站的信息过载问题，提供更加精准的个性化推荐服务。 关键词：电子商务网站；个性化推荐；协同过滤；用户行为；信息过载 这个系统设计和实现的目的是为了克服协同过滤算法的局限性，通过用户行为的深度分析，提升推荐的准确性和用户满意度，对于电子商务网站来说，这种推荐策略可以增强用户体验，促进用户黏性和转化率。