本文關(guān)鍵詞：基于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 電子商務(wù) 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過(guò)濾 稀疏性

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)上購(gòu)物已逐漸成為人們的消費(fèi)行為之一。然而,隨著電子商務(wù)網(wǎng)站中商品數(shù)量和規(guī)模的急劇膨脹,面對(duì)海量數(shù)據(jù),客戶經(jīng)常無(wú)法及時(shí)找到自己滿意的商品。為了讓客戶能夠快速輕松地找到自己需求的商品,電子商務(wù)網(wǎng)站為客戶提供實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦顯得尤為重要,不僅能增加商品的銷售量,還能提高客戶對(duì)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度。 本文從介紹電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的基本概況著手,對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的總體框架、推薦流程、結(jié)構(gòu)以及分類等作出了闡述。然后,本文對(duì)個(gè)性化推薦技術(shù)進(jìn)行了探討,詳細(xì)介紹了協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的概念,重點(diǎn)分析了協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的原理、推薦處理過(guò)程以及協(xié)同過(guò)濾算法中的相似度計(jì)算方法,同時(shí)對(duì)協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和存在的不足進(jìn)行了描述。 本文對(duì)如何提高推薦質(zhì)量進(jìn)行了深入的研究,從協(xié)同過(guò)濾技術(shù)存在的不足入手,介紹了解決協(xié)同過(guò)濾技術(shù)中數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)題的常用方法,并提出了自己的研究方案,對(duì)如何有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)帶來(lái)的問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)分析,同時(shí)利用相關(guān)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試,證明了方案的可行性。 在對(duì)基于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的推薦系統(tǒng)進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建了一個(gè)基于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的推薦引擎,詳細(xì)闡述了推薦引擎的構(gòu)建流程和方法,并進(jìn)行了數(shù)據(jù)集的測(cè)試。最后,本文將構(gòu)建的推薦引擎應(yīng)用到了一個(gè)電子商務(wù)電影推薦系統(tǒng)上,實(shí)現(xiàn)了在線、實(shí)時(shí)的個(gè)性化推薦功能。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過(guò)濾 稀疏性
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)15-22
• 2.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)概述15-19
• 2.1.1 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的基本概念15
• 2.1.2 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的框架15-17
• 2.1.3 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦流程17
• 2.1.4 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)17-19
• 2.2 推薦系統(tǒng)的分類19-21
• 2.2.1 非個(gè)性化推薦系統(tǒng)19
• 2.2.2 個(gè)性化推薦系統(tǒng)19-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 電子商務(wù)個(gè)性化推薦技術(shù)22-33
• 3.1 集體智慧22-23
• 3.1.1 集體智慧的基本概念22
• 3.1.2 集體智慧的類型22-23
• 3.2 協(xié)同過(guò)濾技術(shù)23-30
• 3.2.1 協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的基本概念23
• 3.2.2 協(xié)同過(guò)濾技術(shù)原理23-25
• 3.2.3 協(xié)同過(guò)濾技術(shù)處理過(guò)程25-26
• 3.2.4 相似度計(jì)算26-29
• 3.2.5 協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)與不足29-30
• 3.3 其他推薦技術(shù)介紹30-32
• 3.3.1 基于內(nèi)容的推薦31
• 3.3.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦31
• 3.3.3 基于效用的推薦31-32
• 3.3.4 基于知識(shí)的推薦32
• 3.3.5 組合推薦32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第4章 提高推薦質(zhì)量的研究33-43
• 4.1 協(xié)同過(guò)濾推薦質(zhì)量改進(jìn)的研究方向33
• 4.2 數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題的研究33-39
• 4.2.1 數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題33-34
• 4.2.2 解決數(shù)據(jù)稀疏性常用方法34-36
• 4.2.3 利用專家智慧緩解數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題36-37
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析37-39
• 4.3 冷啟動(dòng)問(wèn)題研究39-42
• 4.3.1 冷啟動(dòng)問(wèn)題39
• 4.3.2 解決冷啟動(dòng)問(wèn)題常用方法39-40
• 4.3.3 利用信息熵法解決冷啟動(dòng)問(wèn)題40-41
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第5章 構(gòu)建電子商務(wù)推薦系統(tǒng)43-54
• 5.1 推薦系統(tǒng)的基本要求43
• 5.2 推薦系統(tǒng)的硬件平臺(tái)43
• 5.3 基于協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)構(gòu)建43-51
• 5.3.1 收集偏好43-45
• 5.3.2 尋找鄰居用戶45-46
• 5.3.3 尋找匹配結(jié)果46
• 5.3.4 作出推薦46-48
• 5.3.5 基于項(xiàng)目協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)構(gòu)建48-49
• 5.3.6 構(gòu)建真實(shí)數(shù)據(jù)集49-51
• 5.4 推薦系統(tǒng)應(yīng)用展示51-53
• 5.4.1 推薦資源管理51
• 5.4.2 推薦參數(shù)設(shè)置管理51-52
• 5.4.3 展示推薦結(jié)果52-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 第6章 結(jié)論與展望54-56
• 6.1 研究結(jié)論54
• 6.2 工作展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果59-60
• 致謝60

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：549162