【摘 要】
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随着智能产品在全球范围内普及,迎来了两个数量的巨大增长,一是网民数量的大幅上涨,二是数据与流量的暴增。想通过自己的力量从其中找到自己真正需要的信息,其难度堪比登天。在这种情形之下,不管是消费者还是服务的提供方都亟需一种可靠的技术或者工具,能够提供精准的信息筛选能力,行为分析则是满足双方需求的有机契合点。传统电商行业已经能给人们的日常生活提供相对高效的行为分析服务,但是如何集线上线下全渠道、线上服务
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随着智能产品在全球范围内普及,迎来了两个数量的巨大增长,一是网民数量的大幅上涨,二是数据与流量的暴增。想通过自己的力量从其中找到自己真正需要的信息,其难度堪比登天。在这种情形之下,不管是消费者还是服务的提供方都亟需一种可靠的技术或者工具,能够提供精准的信息筛选能力,行为分析则是满足双方需求的有机契合点。传统电商行业已经能给人们的日常生活提供相对高效的行为分析服务,但是如何集线上线下全渠道、线上服务线下体验,及现代物流于一体,新零售给出了比较好的答案,如何在新零售的背景下,设计一套成熟的用户行为分析系统,是时下比较热门的研究课题。本文的主要工作如下:1.分析比较经典的特征提取网络,基于Shuffle Net网络,提出一种改进的特征提取网络,核心思想是将Sequeze and Excitation block（SE bolck）模块引入Sheffule Net网络,采用三元组损失函数对整个网络模型进行训练,旨在使用较小的网络模型达到较高的识别精度,以证明该网络在小型嵌入式系统中的优越性,训练的数据集采用Labeled Faces in the Wild（LFW）和VGG（Visual Geometry Group）。2.针对常用推荐算法的不足,本文将提出一种改进的算法流程,算法将分为三个步骤进行,第一步,通过合适的算法对数据集中的项目进行聚类,第二步,本文将采用谷歌开源的电商数据集,考虑到开源数据集数据的部分缺失和疏散性,本文将对评分矩阵中的缺失部分进行数据的填充,最后将时间因子引入传统的传统的协同过滤算法,以证明该种推荐算法的优越性。3.对于整个系统的承载体,本文采用分布式的架构,提供了微服务接口,通过集群的方式,使服务的组件具有一定的高可用性,通过分布式锁和分布式事务等技术细节保证了多应用之间通信的数据一致性。
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