用户兴趣图谱的个性化推送研究【字数：16019】
摘 要现在的我们处于一个信息爆炸的时代，各种各样的信息向我们扑面而来，与之相伴的益处就是知识的获取十分的全面，但是，同样也产生一个显而易见的问题，就是信息的爆炸从而导致我们选择的困难，种类的繁多使我们眼花缭乱，真正需要找到适合的，明确的信息需要我们浪费大量的时间和精力。随着信息爆炸的来临，这种问题就愈发显而易见，为了解决这个问题，人们开始研究个性化推送信息的技术。就在近几年，这项技术愈发成熟，越来越多的公司凭借这项技术，在用户市场中占据了大量的份额，可以说，对于服务型企业来说，这项技术至关重要。为适应社会的发展和了解企业的潮流，我也展开了对个性化推送技术的研究。对于一项技术的研究并不能纸上谈兵，我需要选择一个现实中的媒介作为研究的平台，出于这个原因，我选择设计一个网络商城平台来进行个性化推送技术的研究。所设计的个性化商品推荐系统主要有三个模块前台商城模块，后台管理模块，推送算法模块。具体的设计与实现都是围绕着这三个模块而进行的，三者之间相互联系，相互影响，缺一不可，具体的研究也可以映射到实际生活的典型案例。总而言之，研究源于生活，并总结生活的规律，使之成为一个系统化，实际化和简单化的知识认知。 2
目 录
目 录 1
1. 绪论 3
1.1个性化商品推送的研究背景 3
1.2个性化推荐研究的综述 4
1.3研究的目的与意义 5
2. 个性化推荐系统的原理 6
2.1推荐算法原理的概述 6
2.2最近浏览（历史记录）的原理 6
2.3销量推荐算法原理 7
2.4流量推荐算法原理 7
2.5个性化推荐算法原理 8
3. 个性化商品推荐系统的设计与实现 9
3.1 需求分析 9
3.1.1 可行性分析 9
3.1.2方案的设计与比较 10
3.1.4 数据库需求分析 12
3.1.5设计的目标 12
3.2概要设计 12
3.2.1总体的设计 12
3.2.2 项目结构图 13
3.2.3数据库设计 15
3.2.4数据库逻辑结构设计 19 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
3.2.5数据库表的设计 19
3.3 前后端框架的详细设计与分析 22
3.4 推荐算法的详细设计与实现 23
3.4.1 最近浏览（历史记录）的实现与分析 23
3.4.2 销量推荐算法的实现与分析 24
3.4.3 流量推荐算法的实现与分析 26
3.4.4 个性化推荐算法的实现与分析 28
3.5前台模块设计实现 32
3.5.1 商品大类的实现 32
3.5.2 Tag标签的实现 34
3.5.3 二级目录的实现 35
3.5.4 今日特价的实现 37
3.5.5 新闻与公告的实现 38
3.5.6 商品搜索的实现 40
3.5.7 商品详情页面的实现 41
3.5.8 用户注册的实现 42
3.5.9 用户登录的实现 43
3.5.10 用户评论的实现 43
3.5.11 购物车的实现 45
3.5.12 用户个人中心的实现 46
3.5.13 当季热门的实现 48
3.6 后台模块设计实现 49
3.6.1 管理员登录界面 49
3.6.2 主界面的实现 49
3.6.3 用户管理的实现 51
3.6.4 商品管理的实现 52
3.6.5 订单管理的实现 55
3.6.6 评论管理的实现 56
3.6.7 公告和新闻管理的实现 57
3.6.8 标签管理的实现 58
3.6.9 系统管理的实现 59
个性化研究对于社会的影响 61
结论 64
参考文献 65
致谢 66
1. 绪论
1.1个性化商品推送的研究背景
现如今，网络作为人们日常生活所必不可少的部分，正在以一种前所未有的冲击力影响着人们的日常生活，网络的诞生与普及，改变我们日常的信息传播方式，改变了人类从物质到精神、从形式到内容，从生产到生活的各种活动，与此同时，也带来了更多的机遇与挑战。经过了多年的发展，现如今的网络已经成为一个信息的传播与接受的平台。同样因为网络，信息量快速发展，如同爆炸一样席卷全球，发展速度简直是日新月异。对照我们日常生活，就可以清晰的发现信息爆炸所带来的冲击的几个具体方面：①新闻信息飞速增加，②娱乐信息多彩多样，③广告信息随处可见，④科技信息飞速递增，⑤个人接受严重负荷。
如前文说到，网络的诞生与发展带来了机遇和挑战，同样也伴随着的是信息爆炸也带来了更多的机遇和挑战。众多的信息对于每个用户来说，是一种幸运，也是一种不幸。生活在这个充满信息的时代，以往的任何时代都无法与当代相提并论，无论你身在何方，处在何地，都不会缺失信息；信息的爆炸也同样带来一个显而易见的问题——冗多的无用信息。这些信息出现在你的日常生活中，无处不在，让你感到烦躁和厌恶，这些就是所谓的垃圾信息。其实，信息的泛滥，只是对于众多的信息，没有选择到合适的“主人”而已。
面对这样的情况，近几年衍生出了一项很重要的技术——信息推送。推送技术的出现给出了一种改变信息服务的方式，由原来被动的选取信息，改为信息的主动提供，为每一个用户提供优质，充分的信息。当然，信息的种类是各种各样的，十分庞大，所以我将选择一个信息的媒介——商品信息，并设计出一个完整的电子商城系统，以此来达到个性化信息推送的研究目的。
在我的研究中，信息的媒介是商品信息，个性化信息+推送技术的完美结合解决了用户被动选取信息的难度，同时，又可以给合适的用户推送合适的商品信息。总而言之，这一功能是根据用户的兴趣喜好来给用户提供优质，合口的商品信息。
1.2个性化推荐研究的综述
个性化推荐技术直到上个世纪九十年代才被作为一个独立的概念提出来[22]。随着web技术的逐渐成熟，个性化推荐技术也发展的愈加完善。通过这项技术，用户从信息的被动获取变成了系统的主动推荐。这种主被动的转变具有重大的意义，使得信息过滤拥有了科学意义上的初级智能[22]。
目 录
目 录 1
1. 绪论 3
1.1个性化商品推送的研究背景 3
1.2个性化推荐研究的综述 4
1.3研究的目的与意义 5
2. 个性化推荐系统的原理 6
2.1推荐算法原理的概述 6
2.2最近浏览（历史记录）的原理 6
2.3销量推荐算法原理 7
2.4流量推荐算法原理 7
2.5个性化推荐算法原理 8
3. 个性化商品推荐系统的设计与实现 9
3.1 需求分析 9
3.1.1 可行性分析 9
3.1.2方案的设计与比较 10
3.1.4 数据库需求分析 12
3.1.5设计的目标 12
3.2概要设计 12
3.2.1总体的设计 12
3.2.2 项目结构图 13
3.2.3数据库设计 15
3.2.4数据库逻辑结构设计 19 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
3.2.5数据库表的设计 19
3.3 前后端框架的详细设计与分析 22
3.4 推荐算法的详细设计与实现 23
3.4.1 最近浏览（历史记录）的实现与分析 23
3.4.2 销量推荐算法的实现与分析 24
3.4.3 流量推荐算法的实现与分析 26
3.4.4 个性化推荐算法的实现与分析 28
3.5前台模块设计实现 32
3.5.1 商品大类的实现 32
3.5.2 Tag标签的实现 34
3.5.3 二级目录的实现 35
3.5.4 今日特价的实现 37
3.5.5 新闻与公告的实现 38
3.5.6 商品搜索的实现 40
3.5.7 商品详情页面的实现 41
3.5.8 用户注册的实现 42
3.5.9 用户登录的实现 43
3.5.10 用户评论的实现 43
3.5.11 购物车的实现 45
3.5.12 用户个人中心的实现 46
3.5.13 当季热门的实现 48
3.6 后台模块设计实现 49
3.6.1 管理员登录界面 49
3.6.2 主界面的实现 49
3.6.3 用户管理的实现 51
3.6.4 商品管理的实现 52
3.6.5 订单管理的实现 55
3.6.6 评论管理的实现 56
3.6.7 公告和新闻管理的实现 57
3.6.8 标签管理的实现 58
3.6.9 系统管理的实现 59
个性化研究对于社会的影响 61
结论 64
参考文献 65
致谢 66
1. 绪论
1.1个性化商品推送的研究背景
现如今，网络作为人们日常生活所必不可少的部分，正在以一种前所未有的冲击力影响着人们的日常生活，网络的诞生与普及，改变我们日常的信息传播方式，改变了人类从物质到精神、从形式到内容，从生产到生活的各种活动，与此同时，也带来了更多的机遇与挑战。经过了多年的发展，现如今的网络已经成为一个信息的传播与接受的平台。同样因为网络，信息量快速发展，如同爆炸一样席卷全球，发展速度简直是日新月异。对照我们日常生活，就可以清晰的发现信息爆炸所带来的冲击的几个具体方面：①新闻信息飞速增加，②娱乐信息多彩多样，③广告信息随处可见，④科技信息飞速递增，⑤个人接受严重负荷。
如前文说到，网络的诞生与发展带来了机遇和挑战，同样也伴随着的是信息爆炸也带来了更多的机遇和挑战。众多的信息对于每个用户来说，是一种幸运，也是一种不幸。生活在这个充满信息的时代，以往的任何时代都无法与当代相提并论，无论你身在何方，处在何地，都不会缺失信息；信息的爆炸也同样带来一个显而易见的问题——冗多的无用信息。这些信息出现在你的日常生活中，无处不在，让你感到烦躁和厌恶，这些就是所谓的垃圾信息。其实，信息的泛滥，只是对于众多的信息，没有选择到合适的“主人”而已。
面对这样的情况，近几年衍生出了一项很重要的技术——信息推送。推送技术的出现给出了一种改变信息服务的方式，由原来被动的选取信息，改为信息的主动提供，为每一个用户提供优质，充分的信息。当然，信息的种类是各种各样的，十分庞大，所以我将选择一个信息的媒介——商品信息，并设计出一个完整的电子商城系统，以此来达到个性化信息推送的研究目的。
在我的研究中，信息的媒介是商品信息，个性化信息+推送技术的完美结合解决了用户被动选取信息的难度，同时，又可以给合适的用户推送合适的商品信息。总而言之，这一功能是根据用户的兴趣喜好来给用户提供优质，合口的商品信息。
1.2个性化推荐研究的综述
个性化推荐技术直到上个世纪九十年代才被作为一个独立的概念提出来[22]。随着web技术的逐渐成熟，个性化推荐技术也发展的愈加完善。通过这项技术，用户从信息的被动获取变成了系统的主动推荐。这种主被动的转变具有重大的意义，使得信息过滤拥有了科学意义上的初级智能[22]。
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