基于深度学习的家政服务推荐平台研究与应用.pdfVIP

目录

摘要I

ABSTRACTIII

第一章绪论1

1.1研究背景及意义1

1.2国内外研究现状2

1.2.1传统推荐算法研究现状2

1.2.2深度学习推荐模型研究现状3

1.3课题研究内容4

1.4论文组织结构4

第二章相关技术理论基础7

2.1推荐系统概述7

2.2传统的推荐算法7

2.2.1基于内容的推荐算法7

2.2.2基于协同过滤的推荐算法8

2.2.3矩阵分解10

2.3深度学习推荐算法10

2.3.1深度神经网络10

2.3.2深度结构语义模型12

2.3.3DeepFM13

2.3.4注意力机制13

2.4深度学习的相关算法知识14

2.4.1特征工程14

2.4.2Embedding14

2.5评价指标15

2.6平台搭建相关技术16

2.6.1Python介绍16

2.6.2Django框架介绍16

2.6.3数据库介绍17

2.7本章小结17

第三章基于深度学习的家政服务推荐模型19

3.1基于DSSM双塔模型的召回层算法研究19

3.1.1问题引入19

3.1.2模型整体设计19

3.1.3模型详细设计21

3.1.4实验与结果分析23

3.2基于DeepFM模型的排序层算法研究25

3.2.1问题引入25

3.2.2模型整体设计25

3.2.3模型详细设计25

3.2.4实验与结果分析28

3.3本章小结31

第四章家政服务推荐平台分析与设计33

4.1可行性分析33

4.1.1技术可行性分析33

4.1.2经济可行性分析33

4.2平台需求分析34

4.2.1功能性需求分析34

4.2.2非功能性需求分析35

4.3系统架构设计35

4.4系统功能模块设计36

4.4.1用户功能模块流程设计37

4.4.2管理员模块流程设计38

4.4.3推荐功能模块设计39

4.5数据库设计40

4.5.1数据库E-R图40

4.5.2数据库表结构41

4.6本章小结44

第五章家政服务推荐平台实现45

5.1平台开发环境45

5.2平台功能实现45

5.2.1用户功能实现45

5.2.2管理员功能实现47

5.2.3服务人员功能实现48

5.3平台测试48

5.3.1平台功能测试49

5.3.2平台性能测试50

5.4本章小结51

第六章总结与展望53

6.1工作总结53

6.2未来展望53

参考文献55

在学期间取得的科研成果59

致谢61

摘要

随着社会发展，人们的生活节奏加快，家庭对家政服务的需求呈增长趋势，越

来越多的年轻人也倾向于通过购买家政服务以提高生活质量，家政服务业正逐渐成

为一个热门行业。同时，随着互联网技术的发展，家政服务行业由传统的线下门店

逐渐转到互联网平台，向着智能化方向发展。通过调研发现，目前家政服务网络平

台数量较少，且推荐功能是基于服务种类、发布时间等特征实现的，不能满足用户

个性化需求。为了能够向用户快速推送符合需求的家政服务项目，减少用户查询时

间，本文设计并开发了基于深度学习的家政服务推荐平台。基于此，主要完成了以

下三点工作：

首先，提出改进用户侧嵌入向量的双塔模型。原始双塔模型在用户塔侧生成嵌

入向量时，将用户所有信息混合输入到一个深度神经网络，用户强行为特征会影响

用户基本属性在嵌入向量中的表达能力，但是如果将行为特征直接输入到另外一个

神经网络，又会出现用户兴趣表