本文選題：電子商務(wù) + 推薦系統(tǒng)��； 參考：《華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年03期

【摘要】：對于迅速崛起的各種電子商務(wù)網(wǎng)站來說,為了促進(jìn)網(wǎng)站發(fā)展和增加經(jīng)濟(jì)效益,吸引新客戶并留住老客戶是一種有效的手段.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高效的商品推薦算法是各大網(wǎng)站最為關(guān)注的技術(shù)之一.在電子商務(wù)網(wǎng)站中常見的一種推薦方式是以廣告的形式在邊欄推薦商品.目前,商品推薦系統(tǒng)根據(jù)推薦算法分為基于內(nèi)容、協(xié)同過濾和混合的推薦系統(tǒng).然而,現(xiàn)有推薦算法在電子商務(wù)網(wǎng)站的實(shí)際應(yīng)用中正面臨挑戰(zhàn),包括推薦結(jié)果的多樣化、個(gè)性化和智能化以及時(shí)效化.現(xiàn)有算法需要不斷改進(jìn)來解決這些問題,從而完善電子商務(wù)推薦系統(tǒng).
[Abstract]:For the rapid rise of various e-commerce websites, in order to promote the development of websites and increase economic benefits, attracting new customers and retaining old customers is an effective means.The design and implementation of efficient commodity recommendation algorithms is one of the most concerned technologies in various websites.A common form of recommendation in e-commerce sites is to recommend goods in the sidebar by advertising.At present, commodity recommendation systems are classified into content-based, collaborative filtering and mixed recommendation systems according to recommendation algorithms.However, the existing recommendation algorithms are facing challenges in the practical application of e-commerce websites, including the diversification of recommendation results, personalization and intelligence, and aging.The existing algorithms need to be improved to solve these problems, so as to perfect the e-commerce recommendation system.
【作者單位】： 華東師范大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61232002);國家自然基金(61103039) 武漢大學(xué)開放研究基金(SKLSE2012-09-16)
【分類號】：TP311.52

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3 向述t，

本文編號：1751448