本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾算法的研究與應(yīng)用

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和不斷完善,電子商務(wù)已經(jīng)覆蓋了整個(gè)營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò),成為一種新的商務(wù)通信通道,為了使用戶得到更好的購(gòu)買體驗(yàn),個(gè)性化的推薦系統(tǒng)漸漸興起。個(gè)性化推薦系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)站的歷史記錄進(jìn)行分析,挖掘用戶興趣,預(yù)測(cè)并推薦用戶可能感興趣的商品。協(xié)同過濾技術(shù)是個(gè)性化推薦系統(tǒng)中較常用的推薦技術(shù),但是隨著個(gè)性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用,該技術(shù)存在的稀疏性、冷啟動(dòng)、可擴(kuò)展性等問題日益成為推薦的瓶頸。 經(jīng)過深入的研究和分析,本文對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)的方法是首先在概念分層技術(shù)的基礎(chǔ)上,采用項(xiàng)目評(píng)分度等概念,對(duì)用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣進(jìn)行縮減,構(gòu)建用戶-項(xiàng)目評(píng)分候選集,提高推薦算法的可擴(kuò)展性；其次引入“項(xiàng)目客觀特征偏向”和“興趣偏向度”概念,并對(duì)稀疏的用戶-項(xiàng)目評(píng)分候選集進(jìn)行更加合理的填充,以緩解數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問題帶來(lái)的影響；最后在預(yù)測(cè)項(xiàng)目評(píng)分時(shí),使用用戶對(duì)一類項(xiàng)目的評(píng)分平均值來(lái)度量用戶的評(píng)分習(xí)慣,提出基于項(xiàng)目類評(píng)分尺度的推薦公式,以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。 經(jīng)過實(shí)驗(yàn)及各評(píng)價(jià)規(guī)則上的測(cè)試分析,改進(jìn)的協(xié)同過濾算法較傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法有更佳的推薦效果。最后本文選擇了電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的典型案例——圖書推薦系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)和實(shí)現(xiàn),將改進(jìn)的協(xié)同過濾算法應(yīng)用到圖書推薦服務(wù)中,進(jìn)一步核準(zhǔn)了此算法的實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.3;TP301.6

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本文編號(hào)：1214646