基于深度学习的商品推荐系统研究

---

文档主要内容

基于深度学习的商品推荐系统研究，是一篇北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业论文，适合推荐系统研究者、数据挖掘从业者、电商平台算法工程师以及相关专业学生阅读参考。该论文聚焦于如何更快速、准确地为用户推荐感兴趣的商品，从传统算法、数据挖掘和深度学习三个方向展开对比研究，为实际推荐系统的算法选型提供了实证依据。

论文选取阿里巴巴2018年11月16日至12月16日期间8477个用户的商品行为数据，从用户和商品两个维度进行特征提取。分别使用R和Python实现了逻辑回归（LR）、梯度提升决策树（GBDT）和深度因子分解机（DeepFM）三种推荐算法。实验结果表明，DeepFM的预测效果优于LR和GBDT，能够更准确地判断是否向用户推荐某商品。论文还针对商家提出了优化建议，指出通过推荐系统预测可以精准触达对产品感兴趣的用户，从而提升收入。

该文档的核心价值在于：第一，提供了同一数据集下三种经典算法的横向对比，清晰展示了深度学习模型在商品推荐中的优势；第二，给出了从特征工程到模型实现再到效果评估的完整流程，可作为推荐系统入门或算法选型的参考案例；第三，实验数据来源于真实电商平台，结论具有实际应用意义。读者可快速了解LR、GBDT与DeepFM在推荐任务中的性能差异，并借鉴其数据处理与模型构建方法。

需要注意的是，论文仅基于特定时间段和用户群体数据，结论的泛化性需结合业务场景进一步验证。但整体而言，该研究为商品推荐系统的深度学习应用提供了扎实的实验支撑，对电商平台优化推荐策略、提升转化率具有参考价值。