23【优秀毕业论文】游戏应用中心推荐系统设计与实现x文档

因此，结合实验过程中的经验教训，提出在第二阶段的推荐系统建设中的改进之处。

改进负样本采样方式。

北京大学硕士学位论文由于没有负样本，我们只能使用模拟曝光方式进行负样本采样，这样的信息会产生较大噪声，因此解决方案有两点，是和有关部门共同推进曝光的记录，增加负样本准确度二是对负样本进行不规则采样，对于正样本附近的样本进行高概率采样，越远的样本采样概率越低。

二获取更多的数据，整合更多的数据集。

众所周知，好的推荐系统在很大程度上依赖于特征的选取，而特征来自高质量的数据集。

现在有很多高质量的数据集正在接入进来，它们将帮助推荐系统不断进行改进和完善。

三增加其他算法模型进行融合。

基于逻辑回归的混合推荐模型的个优势在于对其他模型的整合，任何模型的推荐结果都可以化为合适的特征加入到该模型中来，随着不同模型的开发，最终算法模型的融合也是非常值得期待的。

四改变产品形态。

大学硕士学位论文席执行官雷军宣布小米产品的公司从创办以来所有销售数字小米系列万，小米系列万，小米系列万，红米系列万，红米系列万，累计销量万台。

与此同时，小米创始人洪峰表示小米基于安了诱人奖金。

个性化推荐系统正在被越来越多的公司所探索和采用。

这里的应用场景是对小米手机的游戏中心用户进行个性化推荐，根据用户属性游戏属性和用户行为等构建模型。

小米公司在年月，小米四发布，小米首北京统计，亚马逊推荐系统为其带来超过的销售额。

另外著名的视频网站公开设置百万美金奖励的大赛，用以奖励能够将现有推荐系统效果提升的人。

阿里巴巴大数据竞赛最近两年也在如火如荼的举行，同样开出品中找到用户潜在喜好倾向。

另方面，推荐系统不仅仅有助于商业的营销，而且还能够大大增加用户的粘性，使客户具有良好的用户体验，反过来，好的用户体验将会进步提升公司商业利益。

按照的自己偏好的产品。

实际上，个性化推荐系统可以应用的领域非常广泛，例如我们所熟知的，等公司，他们基于乃至级的大数据，在数以亿计的用户和物和推荐相关的内容给用户的系统。

本质是通过用户和项目之间建立种特定的联系方式。

个性化推荐研究于上世纪九十年代被提出，历经年时间飞速发展。

借助这个技术，用户不再是被动的接受，而是可以主动地参与进来，获得的信息，全部看过并找出感兴趣的部分几乎是不可能的。

帮助不同用户找到个性化的感兴趣的信息的需求越来越迫切。

图亚马逊个性化推荐为您推荐个性化推荐系统是基于属性和用户的行为特征，挖掘用户潜在感兴趣的对象序论研究背景随着互联网的快速发展，网络接入服务器和网页的数量呈指数增长的趋势。

互联网技术的飞速发展使大量信息在同时间出现在我们面前，例如，有数以万计的电影，亚马逊有上百万的书籍，如此多验四加入交叉属性特征基于逻辑回归的混合推荐正在改进之处第五章结果与展望游戏应用中心的推荐系统结果分析游戏中心推荐系统研究的难点及发展方向参考文献致谢第章序论第章合推荐对比试验二基于社交网络的推荐和基于逻辑回归的混合推荐算法模型效果提升实验添加逻辑回归的混合推荐模型中的缺省值实验二加入前的模拟曝光。

实验三调整天训练集实统外层第四章算法设计与实现目录基于逻辑回归的混合推荐模型实验设计实验原理样本选取特征的选取训练集与测试集选取通过对比实验选择算法模型对比实验基于协同过滤的推荐和基于逻辑回归的混评测指标准确率召回率值覆盖率精确度衡量指标等第三章推荐系统的架构设计与实现数据集合层用户属性集合游戏属性集用户游戏交叉属性集推荐内核层样本生成层训练预测层推荐系章研究综述个性化推荐系统的历史与现状主流推荐策略及其优缺点基于内容的推荐基于协同过滤的推荐基于社交网络的推荐混合推荐逻辑回归推荐混合策略逻辑回归模型介绍介绍基于逻辑回归的混合推荐策略推荐系统北京大学硕士学位论文目录第章序论研究背景研究意义研究目的研究内容第二北京大学硕士学位论文目录第章序论研究背景研究意义研究目的研究内容第二章研究综述个性化推荐系统的历史与现状主流推荐策略及其优缺点基于内容的推荐基于协同过滤的推荐基于社交网络的推荐混合推荐逻辑回归推荐混合策略逻辑回归模型介绍介绍基于逻辑回归的混合推荐策略推荐系统评测指标准确率召回率值覆盖率精确度衡量指标等第三章推荐系统的架构设计与实现数据集合层用户属性集合游戏属性集用户游戏交叉属性集推荐内核层样本生成层训练预测层推荐系统外层第四章算法设计与实现目录基于逻辑回归的混合推荐模型实验设计实验原理样本选取特征的选取训练集与测试集选取通过对比实验选择算法模型对比实验基于协同过滤的推荐和基于逻辑回归的混合推荐对比试验二基于社交网络的推荐和基于逻辑回归的混合推荐算法模型效果提升实验添加逻辑回归的混合推荐模型中的缺省值实验二加入前的模拟曝光。

实验三调整天训练集实验四加入交叉属性特征基于逻辑回归的混合推荐正在改进之处第五章结果与展望游戏应用中心的推荐系统结果分析游戏中心推荐系统研究的难点及发展方向参考文献致谢第章序论第章序论研究背景随着互联网的快速发展，网络接入服务器和网页的数量呈指数增长的趋势。

互联网技术的飞速发展使大量信息在同时间出现在我们面前，例如，有数以万计的电影，亚马逊有上百万的书籍，如此多的信息，全部看过并找出感兴趣的部分几乎是不可能的。

帮助不同用户找到个性化的感兴趣的信息的需求越来越迫切。

图亚马逊个性化推荐为您推荐个性化推荐系统是基于属性和用户的行为特征，挖掘用户潜在感兴趣的对象和推荐相关的内容给用户的系统。

本质是通过用户和项目之间建立种特定的联系方式。

个性化推荐研究于上世纪九十年代被提出，历经年时间飞速发展。

借助这个技术，用户不再是被动的接受，而是可以主动地参与进来，获得自己偏好的产品。

实际上，个性化推荐系统可以应用的领域非常广泛，例如我们所熟知的，等公司，他们基于乃至级的大数据，在数以亿计的用户和物品中找到用户潜在喜好倾向。

另方面，推荐系统不仅仅有助于商业的营销，而且还能够大大增加用户的粘性，使客户具有良好的用户体验，反过来，好的用户体验将会进步提升公司商业利益。

按照的统计，亚马逊推荐系统为其带来超过的销售额。

另外著名的视频网站公开设置百万美金奖励的大赛，用以奖励能够将现有推荐系统效果提升的人。

阿里巴巴大数据竞赛最近两年也在如火如荼的举行，同样开出了诱人奖金。

个性化推荐系统正在被越来越多的公司所探索和采用。

这里的应用场景是对小米手机的游戏中心用户进行个性化推荐，根据用户属性游戏属性和用户行为等构建模型。

小米公司在年月，小米四发布，小米首北京大学硕士学位论文席执行官雷军宣布小米产品的公司从创办以来所有销售数字小米系列万，小米系列万，小米系列万，红米系列万，红米系列万，累计销量万台。

与此同时，小米创始人洪峰表示小米基于安卓的深度定制系统用户总数超过万。

小米游戏中心是搭载在上的应用程序，其用户集数量与几乎相同，也在万以上，每日活跃用户的下载量在二百万左右。

小米游戏中心是国内最大的手机游戏分发平台之，截止年底，共收录近款游戏。

如何对亿级潜在用户进行游戏的个性化推荐，这就是我们研究的主要课题。

研究意义对小米游戏应用中心进行个性化推荐的研究意义，增加下载的数量。

这是个性化推荐重要的商业功能，即使用个性化推荐能够为企业带来额外的商业价值。

这目标实现，是因为推荐的项目有可能满足用户的需求和欲望。

同时引入个推荐系统的有利于提升用户使用产品的黏性和使用频率，提升企业产品内在价值。

二，帮助用户快速找到有趣的高质量的信息，提升用户体验。

通常来说，我们面对大量的游戏时，是很难在短时间内准确找寻到自己偏爱的游戏的。

好的推荐系统可以帮助用户快速寻找自己可能感兴趣的游戏，从而大幅提升用户的满意度，获得良好的用户体验。

举个例子，是美国的家著名视频网站，份报告中表示，年网络电影销量占据美国用户在线电影总销量的。

它在产品特色上主打个性化推荐。

通过了解每个用户的观看偏好，在用户主页会自动呈现他们可能喜欢看的电影和电视列表。

获得了极佳的用户体验。

三，增加用户使用产品时间。

提升用户使用频次和使用时长，提升用户使用粘度。

四，减少用户因浏览信息重复或厌恶所带来的不利影响，对于负面影响同样需要特别关注。

研究目的本研究的最终目的是搭果。

因此，如今正在结合诸如看了又看资讯新闻广告位投放等产品进行线上实验，可以更好地覆盖用户的长尾需求。

因此，结合实验过程中的经验教训，提出在第二阶段的推荐系统建设中的改进之处。

改进负样本采样方式。

北京大学硕士学位论文由于没有负样本，我们只能使用模拟曝光方式进行负样本采样，这样的信息会产生较大噪声，因此解决方案有两点，是和有关部门共同推进曝光的记录，增加负样本准确度二是对负样本进行不规则采样，对于正样本附近的样本进行高概率采样，越远的样本采样概率越低。

二获取更多的数据，整合更多的数据集。

众所周知，好的推荐系统在很大程度上依赖于特征的选取，而特征来自高质量的数据集。

现在有很多高质量的数据集正在接入进来，它们将帮助推荐系统不断进行改进和完善。

三增加其他算法模型进行融合。

基于逻辑回归的混合推荐模型的个优势在于对其他模型的整合，任何模型的推荐结果都可以化为合适的特征加入到该模型中来，随着不同模型的开发，最终算法模型的融合也是非常值得期待的。

四改变产品形态。

工业界中款好的产品形态也是非常重要的环。

由于推荐系统的结果无法直接展示到用户面前，所以离线测试很难取得良好的反馈。

但是如果推荐系统可以使用定的线上测试，如在游戏详情页面加入看了又看在其他小米产品的广告位投放定流量，将会很快得到线上反馈，从而更好地进行产品迭代。

第五章结果与展望第五章结果与展望游戏应用中心的推荐系统结果分析本文主要阐述了游戏中心推荐系统设计与实现，分别从系统架构方面和算法实现方面进行了阐述。

主要结论是系统