浙江理工大學(xué)科研項(xiàng)目：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在線購(gòu)物已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠帧Ｈ欢?，傳統(tǒng)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)存在著推薦結(jié)果不準(zhǔn)確、用戶參與度低等問題。為了解決這些問題，浙江理工大學(xué)的研究人員提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。

該推薦系統(tǒng)采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)的分析和建模，來預(yù)測(cè)用戶未來的購(gòu)買行為和偏好。同時(shí)，系統(tǒng)還采用了多模態(tài)信息融合方法，將用戶的歷史行為數(shù)據(jù)與其他信息，如社交媒體、新聞等結(jié)合起來，來提高推薦的準(zhǔn)確性和用戶參與度。

該推薦系統(tǒng)已經(jīng)成功地應(yīng)用于浙江理工大學(xué)內(nèi)部的在線購(gòu)物平臺(tái)，取得了良好的效果。通過該系統(tǒng)，用戶可以根據(jù)自己的喜好進(jìn)行個(gè)性化推薦，提高了購(gòu)物的效率和滿意度。同時(shí)，該系統(tǒng)還具有一定的社會(huì)價(jià)值，為商家提供了一種新的營(yíng)銷策略，同時(shí)也為在線購(gòu)物平臺(tái)提供了更好的用戶體驗(yàn)。

未來，該推薦系統(tǒng)將繼續(xù)進(jìn)行深入研究，以提高推薦的準(zhǔn)確性和用戶參與度，為在線購(gòu)物領(lǐng)域的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。