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经典的LSTM分类模型，一种是利用LSTM最后时刻的输出作为高一级的表示，而另一种是将所有时刻的LSTM输出求平均作为高一级的表示．这两种表示都存在一定的缺陷，第一种缺失了前面的输出信息，另一种没有体现每个时刻输出信息的不同重要程度．为了解决此问题，引入 Attention 机制，对 LSTM 模型进行改进，设计了 LSTM-Attention 模型．实验结果表明: LSTM 分类模型比传统的机器学习方法分类效果更好，而引入 Attention 机制后的 LSTM 模型相比于经典的文本分类模型，分类效果也有了一定程度的提升．

近几年中国在淘宝、京东、天猫等巨头电商公司带动下迅猛发展,电商在中国显示出了强大的生命力,每家电商公司的商品更是以指数级的数量增长,可是在商品增长的同时,也无形中增加了用户寻找商品的困难程度。这个问题在小型智能移动终端尤其明显,用户在小型智能移动终端浏览大量的商品不仅会占用客户的时间还会消耗大量的流量,这种欠佳的浏览体验是导致用户转移购物平台的一个主要因素。本文设计并实现基于“用户画像”的商品推送系统正是在上述问题的基础之上立项的,将用户画像与主动推送相结合,避免了用户在海量商品中苦苦寻求自己感兴趣的商品,不仅解决了商品过载的问题而且实现了对用户的精准营销。主要研究内容如下:首先介绍了基于“用户画像”的商品推送系统的立题意义以及相关的理论基础,对国内外推送系统的发展状况进行了深入调研,详细的阐述了所需要使用的技术。其次对基于“用户画像”的商品推送系统从需求、设计和实现的三个方面进行详细的说明,本系统主要构成为以下两个部分:(1)用户画像系统,首先以用户的个人历史行为为基础,通过评分矩阵模型构建用户兴趣模型,然后基于标签规则将用户兴趣模型转换为用户标签模型,用户画像系统则是以用户标签模型为基础生成的,并通过Echarts图表将用户画像进行展示。与传统推送系统相比,本系统将用户置于最重要的部分,对每个用户都实现精准营销。(2)商品个性化推送平台,调用本接口可以返回商品列表,返回的商品列表是在用户兴趣模型的基础上混合多种规则并加以过滤得到的最符合用户偏好的推送商品集合,以接口的形式给不同类型的小型智能移动终端提供数据。本接口应用Thrift框架编写,通过该框架进行系统之间的交互具有高性能、低延迟、支持同步和异步通信等优点。最后,为推送效果提供测试方案,商品推送系统的参数调优通过NDCG算法,NDCG表示归一化折损累积增益,该算法是当下比较流行的推荐系统评测指标之一,通过用户对推送商品的操作行为量化出用户对商品列表的满意程度,根据用户满意度进而对系统参数进行调整

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