数据挖掘类论文答辩问题，数据挖掘类论文答辩，基于深度学习的数据挖掘技术在智能推荐系统中的应用研究——以电商平台为例

本论文探讨了深度学习在智能推荐系统中的应用，以电商平台为例。通过研究，提出了一种基于深度学习的数据挖掘技术，以提高推荐系统的准确性和效率。该技术有望在电商平台等领域得到广泛应用。

本文目录导读：

1. 智能推荐系统概述
2. 实验与分析

随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，已成为各行各业关注的焦点，智能推荐系统作为数据挖掘技术在商业领域的应用之一，能够为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验，增加用户粘性，本文以电商平台为例，探讨基于深度学习的数据挖掘技术在智能推荐系统中的应用，旨在为相关领域的研究提供参考。

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智能推荐系统概述

1、智能推荐系统定义

智能推荐系统是指利用数据挖掘、机器学习等技术，从用户行为数据、商品信息等海量数据中挖掘出有价值的信息，为用户提供个性化的推荐服务。

2、智能推荐系统分类

（1）基于内容的推荐：根据用户的历史行为、兴趣爱好等，推荐与用户相似的商品。

（2）协同过滤推荐：根据用户之间的相似度，推荐用户可能感兴趣的商品。

（3）混合推荐：结合基于内容和协同过滤推荐的优势，提高推荐效果。

三、基于深度学习的数据挖掘技术在智能推荐系统中的应用

1、卷积神经网络（CNN）

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CNN在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，在智能推荐系统中，CNN可以用于提取商品特征，提高推荐效果，具体应用如下：

（1）商品图像识别：通过CNN对商品图像进行特征提取，将商品分为不同类别，为用户提供针对性的推荐。

（2）商品描述情感分析：利用CNN对商品描述进行情感分析，挖掘用户对商品的喜好，提高推荐准确性。

2、循环神经网络（RNN）

RNN在处理序列数据方面具有优势，可以用于分析用户行为序列，预测用户兴趣，在智能推荐系统中，RNN的应用如下：

（1）用户行为序列建模：利用RNN对用户行为序列进行建模，预测用户未来可能感兴趣的商品。

（2）商品序列推荐：根据用户历史购买行为，利用RNN推荐与用户购买序列相似的后续商品。

3、长短期记忆网络（LSTM）

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LSTM是RNN的一种改进模型，能够有效解决长序列依赖问题，在智能推荐系统中，LSTM的应用如下：

（1）用户兴趣演化分析：利用LSTM分析用户兴趣的演化过程，为用户提供个性化的推荐。

（2）商品关联规则挖掘：利用LSTM挖掘商品之间的关联规则，为用户提供更加精准的推荐。

实验与分析

本文以电商平台为背景，采用CNN、RNN、LSTM等深度学习模型，构建智能推荐系统，实验结果表明，基于深度学习的数据挖掘技术在智能推荐系统中的应用效果显著，能够有效提高推荐准确率和用户满意度。

本文针对智能推荐系统，探讨了基于深度学习的数据挖掘技术，通过实验验证，基于深度学习的数据挖掘技术在智能推荐系统中具有较好的应用效果，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的数据挖掘技术将在智能推荐系统等领域发挥更加重要的作用。

标签： #深度学习应用研究