本文選題：電子商務 + 推薦系統(tǒng)�。� 參考：《現(xiàn)代情報》2016年03期

【摘要】：傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法依據(jù)共同評分項目計算用戶相似度,進而產生推薦項目。然而,隨著用戶和商品數(shù)量的不斷增加,用戶共同評分的項目會越來越少,甚至沒有,因此傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法對用戶之間相似度的衡量將會越來越不準確,從而影響推薦系統(tǒng)的性能。針對這一問題,本文對用戶相似度的計算方法進行了改進,提出直接相似度和間接相似度的概念,同時引入關鍵人物權重,進一步提高推薦系統(tǒng)的準確性。
[Abstract]:The traditional collaborative filtering recommendation algorithm calculates user similarity according to common score items, and then produces recommendation items. However, with the increasing number of users and products, the number of items that users score together will be less and less, so the traditional collaborative filtering recommendation algorithm will be more and more inaccurate to measure the similarity between users. This affects the performance of the recommendation system. To solve this problem, this paper improves the calculation method of user similarity, puts forward the concepts of direct similarity and indirect similarity, and introduces the weight of key person to further improve the accuracy of recommendation system.
【作者單位】： 河北農業(yè)大學信息科學與技術學院;
【基金】：保定市科學技術研究與發(fā)展指導計劃項目“基于協(xié)同過濾的農業(yè)信息推薦系統(tǒng)的研究與開發(fā)”(項目編號:14ZN019);“農網(wǎng)中工控網(wǎng)絡信息安全攻擊監(jiān)測方法的研究”(項目編號:14ZS005) 河北農業(yè)大學�；稹盎谥悄苁謾C的三農科技信息服務體系的關鍵技術研究”(項目編號:LG201308)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2088098