一种基于知识树的推荐算法及其在移动电子商务上的应用

doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2011.06.013

摘要/Abstract

摘要：

本文提出了一种有别于传统方法的、新颖的基于知识树的文档推荐算法，首先利用互联网资源构建基于词的知识树，然后运用EM算法不断用待分类的新文档自动更新知识树，使得词分类和文档分类结果同时达到最优，该算法不依赖于标注好的训练语料，是一种半监督的机器学习算法。在实际应用中，根据用户在移动互联网的互动行为，映射到知识树的相关分类，将同类的商品推荐给用户。在移动电子商务网络社区项目中，实验表明了该算法具有较高的执行效率，推荐结果的用户满意度约为83%。

关键词: 移动电子商务, 个性化推荐, 知识树, EM算法

Abstract:

This paper presents a novel knowledge tree based recommendation algorithm，which is different from traditional approaches.At first we construct a word based knowledge tree using resources from the Internet，and then we employ EM algorithm to the tree.We automatically update the knowledge tree using unlabeled documents，making classification of both the terms and document optimized at the same time.Since the algorithm does not rely on any human annotations，it is an un-supervised machine learning algorithm.In real applications，user interactions in the mobile Internet are mapped to certain categories of the knowledge tree，and similar products are recommended to users according categories in the tree.Experiments in the mobile e-commerce network community project indicate the high efficiency of our algorithm，and the performance of user satisfaction achieves about 83%.

Key words: mobile e-commerce, personalized recommendation, knowledge tree, EM algorithm

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图/表 7

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表1

表2

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时间	符合	较符合	不太符合	完全不符合	一般
初始化阶段	0.373	0.137	0.118	0.059	0.314
第一周	0.503	0.324	0.036	0.012	0.124
第二周	0.584	0.254	0.015	0.002	0.145
第三周	0.578	0.295	0.025	0.002	0.099

时间	符合	较符合	不太符合	完全不符合	一般
初始化阶段	0.373	0.157	0.196	0.059	0.216
第一周	0.481	0.244	0.062	0.018	0.194
第二周	0.558	0.172	0.054	0.009	0.207
第三周	0.588	0.242	0.040	0.006	0.123

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