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文檔簡介

1、精選優質文檔-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習方法，增加推薦功能，使用python實現推薦算法，通過用戶的詳細信息和使用習慣，智能化推送平臺相關內容，實現用戶個性化定制，帶動平臺發展，最大程度化推廣平臺。2、 運用場景場景1：基于超市平臺，根據企業的經營范圍、簡介、地域等相關信息，通過計算平臺上所有機構與該企業相關信息的相似性，將匹配度高的服務機構推薦給該企業。場景2：基于超市平臺，省平臺根據需求列表，通過計算需求的內容和供給資源內容的相似度，將相似度高的資源展示在該需求旁，同理技術資源也可如此展示。場景3：基于智能

2、制造平臺，為了推薦符合企業需求的政策服務，可以提供中文分詞技術，提取出政策中的關鍵詞，并將其和企業所需的政策內容關鍵詞進行匹配，推薦其相似度高的政策。三、流程規劃1 數據收集：前期準備工作，收集大量相關數據，大規模數據能增加自主學習的準確率公司簡介（主要）用戶輸入 地域其他數據構成 服務機構（主要）平臺功能政策（主要）供需新聞、通知公告其他2 數據清洗：1）無效數據、空數據處理，格式標準統一；2）挑選有分析價值的數據，以公司簡介為例，描述字符要大于25個，后期會根據實驗需求，對各類特征數據標準進行調整；3）jieba分詞：將收集好的中文數據進行分詞，此算法幫助去除一些無效字符，提取段落關鍵字，

3、初步為相關對象打上關鍵字標簽。3 數據分析：根據處理好的信息，進行分析，比如地域分析，經營狀況分析，還有分詞后的關鍵字分析，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，表示模型更優化。4 模型導入：此處即導入算法模塊，選擇合適的算法，結合用到最終模型。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：前期主要是基于內容的推薦，主要原因是前期的用戶行為數據不夠；后期可結合用戶行為和物品的相關數據運用協同過濾算法，做更貼切，精準需求的推薦。5. 評估分析：根據分好的訓練數據集和測試數據集，將模型導入，從：用戶滿意度、預測準確度、推薦物品的多樣化等方面觀察并評估結果。6. 應用實踐：確定好模型，將模型與項目結合。四、實施環境1.編寫語言：python（模型），java（嵌入項目）2.工具：Anaconda3.環境：Window10，或Ubuntu系

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