【摘 要】
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网络和信息技术的飞速发展导致信息过载的时期早已来临,如何从繁杂的信息里高效获取到有用的信息对于信息消费者而言是困难重重的。与此同时,信息生产者也期望其生产的信息可以适时准确地推送给被需要的信息消费者,引发关注。基于此,推荐系统应运而生。本文基于M公交云平台的业务场景,利用多种机器学习推荐算法结合物品属性和用户行为数据为公交云搭建公交云推荐系统。本研究的创新点有两个:1)首次将推荐系统融入公交云,搭
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网络和信息技术的飞速发展导致信息过载的时期早已来临,如何从繁杂的信息里高效获取到有用的信息对于信息消费者而言是困难重重的。与此同时,信息生产者也期望其生产的信息可以适时准确地推送给被需要的信息消费者,引发关注。基于此,推荐系统应运而生。本文基于M公交云平台的业务场景,利用多种机器学习推荐算法结合物品属性和用户行为数据为公交云搭建公交云推荐系统。本研究的创新点有两个:1)首次将推荐系统融入公交云,搭建了公交云推荐系统;2)引用牛顿冷却定律设计“时间衰减函数”,并在此基础上融入北极星指标提出“时间转移函数”,将其嵌入了传统的机器学习推荐算法,使算法能及时捕捉到当下用户的兴趣偏好和物品的热度。通过利用评价指标点击率均值和7日留存率均值对公交云推荐系统搭建前、用传统机器学习算法搭建公交云推荐系统和用嵌入“时间转移函数”的机器学习算法搭建公交云推荐系统三个阶段的推荐效果进行对比分析,结论如下:1)公交云推荐系统用传统机器学习算法搭建时比搭建前点击率均值在整体上升了8.545%,7日留存率均值上升了5.14%,证明公交云推荐系统的搭建是有意义的;2)公交云推荐系统用嵌入“时间转移函数”的机器学习算法搭建时比用传统机器学习算法搭建时点击率均值在整体上升了10.12%,7日留存率均值上升了9.4%,证明融入时间因素的机器学习推荐算法的推荐效果比传统机器学习算法要更好。
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