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電子商務(wù)應(yīng)用中的協(xié)同過濾算法綜述

發(fā)布時間:2017-08-16 20:25

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【摘要】:電子商務(wù)的迅猛發(fā)展為用戶提供了大量的信息,網(wǎng)購已經(jīng)成為潮流,各種網(wǎng)購平臺為用戶提供了大量的信息,而如何在眾多的電子商務(wù)網(wǎng)站和海量的商品中快速地找到用戶需求的產(chǎn)品成為一個研究的重點(diǎn)。在此,推薦算法應(yīng)運(yùn)而生,,協(xié)同過濾推薦算法在電子商務(wù)系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。本文主要介紹兩種協(xié)同過濾推薦技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)站中的應(yīng)用現(xiàn)狀,并在此基礎(chǔ)上介紹了一些改進(jìn)的協(xié)同過濾算法的研究現(xiàn)狀和推薦效果,以及算法未來可能的研究方向。
【作者單位】: 山東科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】協(xié)同過濾 電子商務(wù) 稀疏性 相似性
【分類號】:F724.6;TP391.3
【正文快照】: 1概述互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展為電子商務(wù)網(wǎng)站提供了平臺,依據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第38次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》可知截止到2016年6月,我國的網(wǎng)民規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大,網(wǎng)民人數(shù)已經(jīng)達(dá)到了7.1億,網(wǎng)民規(guī)模較去年持續(xù)增長,其中網(wǎng)購用戶的規(guī)模達(dá)到4.48億。個性化推薦[1]逐漸

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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4 張富國;;用戶多興趣下基于信任的協(xié)同過濾算法研究[J];小型微型計算機(jī)系統(tǒng);2008年08期

5 侯翠琴;焦李成;張文革;;一種壓縮稀疏用戶評分矩陣的協(xié)同過濾算法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報;2009年04期

6 廖新考;;基于用戶特征和項(xiàng)目屬性的混合協(xié)同過濾推薦[J];福建電腦;2010年07期

7 沈磊;周一民;李舟軍;;基于心理學(xué)模型的協(xié)同過濾推薦方法[J];計算機(jī)工程;2010年20期

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2 周軍鋒;湯顯;郭景峰;;一種優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集(研究報告篇)[C];2004年

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10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集A輯一[C];2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 紀(jì)科;融合上下文信息的混合協(xié)同過濾推薦算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

2 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾瓶頸問題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

3 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

4 羅恒;基于協(xié)同過濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

5 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進(jìn)機(jī)制研究[D];天津大學(xué);2012年

6 高e,

本文編號:685371


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