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用戶特征協(xié)同過濾方法在個性化商品推薦中的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2017-12-02 09:14

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【摘要】:協(xié)同過濾推薦是目前個性化推薦中應(yīng)用最廣泛的推薦技術(shù),根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站中用戶的特征,重點分析了協(xié)同過濾推薦方法,發(fā)現(xiàn)目前協(xié)同過濾算法主要利用用戶評分數(shù)據(jù)進行推薦,數(shù)據(jù)單一且稀疏,因此在用戶評分數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對用戶屬性特征和用戶喜好特征數(shù)據(jù)加以利用,提出了一種基于用戶特征數(shù)據(jù)的協(xié)同過濾推薦方法,能夠緩解目前算法中存在的數(shù)據(jù)稀疏問題,通過實驗數(shù)據(jù)對比分析,證明了算法的合理與有效性。
【作者單位】: 北方工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【分類號】:TP391.3
【正文快照】: 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,電子商務(wù)也得到了飛速發(fā)展。電子商務(wù)規(guī)模的不斷擴大,使得用戶一方面可以方便地獲得豐富的信息,另一方面則要面臨過量信息伴隨著的信息過載問題[1]。在此背景下,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生,國內(nèi)外越來越多的電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)用推薦技術(shù)用戶進行個性化推薦。例如

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊風(fēng)召;;一種基于特征表的協(xié)同過濾算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2007年06期

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6 廖新考;;基于用戶特征和項目屬性的混合協(xié)同過濾推薦[J];福建電腦;2010年07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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9 羅喜軍;王韜丞;杜小勇;劉紅巖;何軍;;基于類別的推薦——一種解決協(xié)同推薦中冷啟動問題的方法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集(研究報告篇)[C];2007年

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

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2 程殿虎;基于協(xié)同過濾的社會網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國海洋大學(xué);2015年

3 于程遠;基于QoS的Web服務(wù)推薦技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2015年

4 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

5 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

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

7 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機制研究[D];天津大學(xué);2012年

8 高e,

本文編號:1244385


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