本文關(guān)鍵詞：協(xié)同過濾的電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《電子科技大學(xué)》 2013年

協(xié)同過濾的電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)的研究

熊宇  

【摘要】：隨著Internet技術(shù)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)應(yīng)用不斷深入。隨著電子商務(wù)規(guī)模的進一步擴大，電子商務(wù)為用戶提供越來越多選擇的同時，其結(jié)構(gòu)也變得越來越復(fù)雜。人們在面對海量信息時往往顯得很迷茫，把握不住重點，這就導(dǎo)致了電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)。個性化推薦不僅能快速地幫助客戶在繁多復(fù)雜的信息中找到所需要的商品信息，而且還能將較多的商品信息進行比較從而幫助客戶進行判斷。然而，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)存在推薦個性不突出、推薦的關(guān)聯(lián)性不強與推薦的實時性不強等問題。 本文主要研究基于協(xié)同過濾的電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)。首先分析了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀；然后，對電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)進行需求分析；緊接著設(shè)計并實現(xiàn)了一個電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)，且重點研究了其中的協(xié)同過濾算法；最后，對所設(shè)計的算法和系統(tǒng)進行了詳細的測試。測試結(jié)論顯示，系統(tǒng)響應(yīng)達到相關(guān)標準的要求，，改進后的算法在稀疏水平上能提供了更好的服務(wù)質(zhì)量。本研究的主要工作如下： （1）針對現(xiàn)有協(xié)同過濾算法在稀疏性問題和擴展性方面不良造成推薦不夠準確和推薦實時性差等問題，對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法進行了改進，提出一種基于概念分層的協(xié)同過濾改進算法，通過該算法來實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的推薦策略； （2）推薦算法綜合分析服務(wù)器端的Web日志、用戶注冊信息、訂單信息和Cookies等數(shù)據(jù)，且對相關(guān)原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理，實現(xiàn)Web數(shù)據(jù)的挖掘。同時，在服務(wù)器端收集用戶評分相關(guān)數(shù)據(jù)建立用戶隱性個性化興趣模型，產(chǎn)生用戶特征數(shù)據(jù)庫，以挖掘的特征數(shù)據(jù)來實現(xiàn)個性化過濾； （3）基于改進的算法完成了電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，分析并設(shè)計了個性化推薦系統(tǒng)的整體框架及流程，且對算法進了功能測試與性能測試。 測試結(jié)果表明，改進后的過濾算法在推薦的準確性、推薦的關(guān)聯(lián)性與推薦的實時性等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，特別是在稀疏的用戶評價數(shù)據(jù)集上體現(xiàn)出了良好的推薦性能，有效地提高了電子商務(wù)推薦算法的推薦準確性、關(guān)聯(lián)性與實時性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

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1 李春;協(xié)同過濾推薦算法的研究[D];湘潭大學(xué);2010年

2 王小亮;基于協(xié)同過濾的個性化推薦算法的優(yōu)化和應(yīng)用[D];浙江工商大學(xué);2010年

3 曾小波;基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)的研究[D];電子科技大學(xué);2010年

4 白龍;融合數(shù)據(jù)檢測與用戶信任的協(xié)同過濾算法研究[D];燕山大學(xué);2010年

5 邵偉;基于領(lǐng)域知識的協(xié)同過濾推薦研究[D];河北大學(xué);2010年

6 王均波;協(xié)同過濾推薦算法及其改進研究[D];重慶大學(xué);2010年

7 袁先虎;基于混合用戶模型的協(xié)同過濾推薦算法研究[D];重慶大學(xué);2010年

8 胡福華;基于可信相似度傳遞的協(xié)同過濾算法研究與應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2011年

9 劉亭;隱私保持協(xié)同過濾推薦算法研究[D];燕山大學(xué);2010年

10 楊焱;基于項目聚類的協(xié)同過濾推薦算法的研究[D];東北師范大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：協(xié)同過濾的電子商務(wù)個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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