混合用戶(hù)和項(xiàng)目協(xié)同過(guò)濾的電子商務(wù)個(gè)性化推薦算法
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更多相關(guān)文章: 協(xié)同過(guò)濾 電子商務(wù) 個(gè)性化推薦 聚類(lèi)
【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法在電子商務(wù)系統(tǒng)中存在數(shù)據(jù)稀疏性和擴(kuò)展性方面的問(wèn)題,提出了一種混合用戶(hù)和項(xiàng)目協(xié)同過(guò)濾的電子商務(wù)個(gè)性化推薦算法。該算法采用聚類(lèi)技術(shù),將基于用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾結(jié)合起來(lái)進(jìn)行雙重聚類(lèi),結(jié)合基于用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾和基于項(xiàng)目協(xié)同過(guò)濾兩方面的優(yōu)點(diǎn),從而獲得更好的性能。實(shí)驗(yàn)表明,通過(guò)與其他推薦算法的比較,文中算法具有較高的推薦質(zhì)量,更好的準(zhǔn)確率和召回率。
【作者單位】: 東莞理工學(xué)院城市學(xué)院計(jì)算機(jī)系;東莞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;惠州學(xué)院科研處;
【關(guān)鍵詞】: 協(xié)同過(guò)濾 電子商務(wù) 個(gè)性化推薦 聚類(lèi)
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61103037,61370185) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013010013432) 東莞市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014106101019) 東莞理工學(xué)院城市學(xué)院青年基金資助項(xiàng)目(2014QJZ002Z)
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.3
【正文快照】: 隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的快速發(fā)展,電子商務(wù)已經(jīng)滲入到了人們生活的各個(gè)領(lǐng)域。當(dāng)人們利用電子商務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行購(gòu)物時(shí),想方便快捷地從中挑選自己感興趣的商品卻是一件費(fèi)時(shí)又費(fèi)力的事情。因此,能夠根據(jù)用戶(hù)瀏覽商品的歷史記錄,挖掘出用戶(hù)的消費(fèi)偏好,并能主動(dòng)推薦給自己一些可能喜歡的商
【相似文獻(xiàn)】
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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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6 主雪梅;基于混合協(xié)同過(guò)濾推薦的圖書(shū)館管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];燕山大學(xué);2015年
7 李智;基于QoS信息的服務(wù)推薦[D];上海交通大學(xué);2015年
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10 劉登祥;基于分層策略的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];上海交通大學(xué);2015年
,本文編號(hào):809504
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