基于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的電子商務(wù)個(gè)性化推薦研究.pdf

1、隨著 Internet的迅速發(fā)展，電子商務(wù)蓬勃興起。電子商務(wù)站點(diǎn)在為用戶(hù)提供越來(lái)越多選擇的同時(shí)，其結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜，電子商務(wù)的發(fā)展面臨了新的挑戰(zhàn)：一方面，用戶(hù)對(duì)站點(diǎn)提供的眾多產(chǎn)品信息并非完全感興趣，通常需要經(jīng)過(guò)多次瀏覽才能找到滿(mǎn)足自己需求的產(chǎn)品;另一方面，站點(diǎn)沒(méi)有了解用戶(hù)的個(gè)人需求，提供給用戶(hù)的是千篇一律的界面，無(wú)法有效地提高其產(chǎn)品的吸引力，維護(hù)穩(wěn)定的客戶(hù)關(guān)系。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)能夠直接與用戶(hù)交互，模擬商店銷(xiāo)售人員向用戶(hù)提供商品推薦，幫

2、助用戶(hù)找到所需商品，從而順利完成購(gòu)買(mǎi)過(guò)程。在日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)能有效保留用戶(hù)、防止用戶(hù)流失，提高電子商務(wù)系統(tǒng)的銷(xiāo)售。推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)系統(tǒng)中具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，逐漸成為電子商務(wù)技術(shù)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，受到越來(lái)越多研究者的關(guān)注。向用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化的產(chǎn)品推薦是解決這個(gè)挑戰(zhàn)的最有效的方法。
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在理論和實(shí)踐中都得到了很大發(fā)展。協(xié)同過(guò)濾是目前在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中應(yīng)用較為成功的個(gè)性化推薦技術(shù)。但是隨著

3、站點(diǎn)結(jié)構(gòu)、內(nèi)容的復(fù)雜度和用戶(hù)人數(shù)的不斷增加，協(xié)同過(guò)濾算法也遇到了實(shí)時(shí)性、數(shù)據(jù)稀疏性、可擴(kuò)展性、冷啟動(dòng)等種種問(wèn)題。
　　本文針對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題，分析了協(xié)同過(guò)濾推薦中稀疏性問(wèn)題的根源，提出了一種結(jié)合分類(lèi)樹(shù)和協(xié)同過(guò)濾的個(gè)性化推薦技術(shù)的改進(jìn)算法。其基本思想是：首先利用分類(lèi)樹(shù)算法劃分項(xiàng)目矩陣，根據(jù)建立的分類(lèi)樹(shù)分別對(duì)目標(biāo)用戶(hù)和其他用戶(hù)進(jìn)行加權(quán)映射，得出項(xiàng)目的綜合評(píng)價(jià)。利用這些綜合評(píng)價(jià)計(jì)算目標(biāo)用戶(hù)與其他用戶(hù)的相似性，把偏好度較高的