政府采購協(xié)議供貨平臺推薦系統(tǒng)研究及應(yīng)用.pdf

1、重慶市政府采購電子交易平臺，即重慶市政府采購協(xié)議供貨平臺自2012年開通以來，平臺上的商品數(shù)量增長迅猛。大量的商品給采購單位帶來諸多選擇的同時也帶來了困擾。如何采購一件質(zhì)量好，價格優(yōu)惠的商品，對于采購單位來說越來越難以抉擇。尤其是隨著平臺商品的快速增加，如何給采購單位推薦優(yōu)質(zhì)的目標(biāo)采購商品這一問題亟待解決。
　　為解決這一問題，論文從數(shù)據(jù)挖掘的角度，結(jié)合協(xié)同過濾推薦技術(shù)，討論了推薦系統(tǒng)在政府采購協(xié)議供貨平臺上的研究及應(yīng)用問題。

2、r>　　論文概述并分析了政府采購協(xié)議供貨平臺數(shù)據(jù)的特點，采購數(shù)據(jù)中沒有評分信息，但是采購單位具有明確的單位類型信息；協(xié)同過濾推薦算法中在計算相似度時需要評分信息，結(jié)合采購數(shù)據(jù)的特點，論文將采購單位的單位類型信息作為用戶屬性，并將用戶屬性信息和基于Jaccard系數(shù)的相似度計算方法融合在一起，改進(jìn)了用戶相似度計算方法；以改進(jìn)的用戶相似度計算方法為基礎(chǔ)，建立了融合用戶屬性的政府采購協(xié)議供貨平臺推薦系統(tǒng)的模型，并采用常用的準(zhǔn)確率、召回率和f-

3、score指標(biāo)對模型的推薦性能進(jìn)行評價；評價結(jié)果顯示融合用戶屬性的推薦模型效果不佳，對采購數(shù)據(jù)和相似度計算方法進(jìn)一步分析，發(fā)現(xiàn)可以通過用戶聚類提高目標(biāo)用戶近鄰用戶的質(zhì)量和通過加入用戶采購商品的數(shù)量差異作為權(quán)重因子來提高用戶相似度計算精確度這兩點出發(fā)對融合用戶屬性的模型進(jìn)行改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上提出并利用java語言構(gòu)建了基于用戶聚類的政府采購協(xié)議供貨平臺推薦系統(tǒng)模型；采用與融合用戶屬性的推薦模型相同的評價指標(biāo)對基于用戶聚類的推薦模型進(jìn)行評價，