本文選題：J2EE + 馬爾可夫模型　； 參考：《內(nèi)蒙古大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：當(dāng)今社會(huì),計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)一個(gè)快速發(fā)展的狀態(tài),伴隨而來(lái)的是網(wǎng)絡(luò)信息以幾何級(jí)速度增長(zhǎng),越來(lái)越多的信息出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中,但是有價(jià)值的信息很難被用戶第一時(shí)間獲取,如何解決信息超載帶來(lái)的查找有用信息困難的情形,成為一個(gè)非常重要的問(wèn)題。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是解決信息超載的主要方式之一。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)方便了用戶,幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們所需要的商品,提高了營(yíng)銷效果,在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中,用戶的偏好信息可以被電商網(wǎng)站的推薦算法獲取到,然后推薦給用戶可能喜歡的商品,并已經(jīng)獲得了巨大的成功。但是,目前為止還有大量的問(wèn)題值得我們研究。在本論文工作中,一方面,我們對(duì)部分算法進(jìn)行了整合即對(duì)基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦,基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦,基于Slopone算法的推薦進(jìn)行了組合推薦;另一方面,根據(jù)以往的推薦算法,我們將馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)模型引入到推薦算法中,構(gòu)建推薦模型,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行了評(píng)估。同時(shí),本系統(tǒng)采用J2EE架構(gòu)技術(shù)和基于B/S的三層體系結(jié)構(gòu)模式來(lái)對(duì)整體框架進(jìn)行搭建,完成了電商網(wǎng)站各功能模塊的設(shè)計(jì)。
[Abstract]:In today's society, the computer technology and the network present a rapid development state, accompanying is the network information grows with the geometric level speed, more and more information appears in the network, However, it is difficult for users to obtain valuable information in the first place. How to solve the problem of finding useful information caused by information overload has become a very important problem. E-commerce recommendation system is one of the main ways to solve information overload. E-commerce recommendation system facilitates users, helps users to find the goods they need, and improves the marketing effect. In e-commerce recommendation system, users' preference information can be obtained by the recommendation algorithm of e-commerce websites. It then recommends items that the user may like and has achieved great success. However, so far there are still a large number of problems worthy of our study. In the work of this thesis, on the one hand, we integrate some algorithms, that is, the recommendation of collaborative filtering based on articles, the recommendation of collaborative filtering based on user, the recommendation of recommendation based on Slopone algorithm, on the other hand, According to the previous recommendation algorithms, we introduce the Markov logic network model into the recommendation algorithm, construct the recommendation model, and evaluate the algorithm through the experimental results. At the same time, the system uses J2EE architecture technology and three-tier architecture model based on B / S to build the whole framework, and completes the design of each functional module of e-commerce website.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1891313