基于協(xié)同過濾技術(shù)的電子商務(wù)個性化推薦研究.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)站點在為用戶提供越來越多選擇的同時，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，用戶對站點提供的眾多產(chǎn)品信息并非完全感興趣，通常需要經(jīng)過多次瀏覽才能找到滿足自己需求的產(chǎn)品;另一方面，站點沒有了解用戶的個人需求，提供給用戶的是千篇一律的界面，無法有效地提高其產(chǎn)品的吸引力，維護穩(wěn)定的客戶關(guān)系。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)能夠直接與用戶交互，模擬商店銷售人員向用戶提供商品推薦，幫

2、助用戶找到所需商品，從而順利完成購買過程。在日趨激烈的競爭環(huán)境下，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)能有效保留用戶、防止用戶流失，提高電子商務(wù)系統(tǒng)的銷售。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)的一個重要研究內(nèi)容，受到越來越多研究者的關(guān)注。向用戶進行個性化的產(chǎn)品推薦是解決這個挑戰(zhàn)的最有效的方法。
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在理論和實踐中都得到了很大發(fā)展。協(xié)同過濾是目前在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中應(yīng)用較為成功的個性化推薦技術(shù)。但是隨著

3、站點結(jié)構(gòu)、內(nèi)容的復(fù)雜度和用戶人數(shù)的不斷增加，協(xié)同過濾算法也遇到了實時性、數(shù)據(jù)稀疏性、可擴展性、冷啟動等種種問題。
　　本文針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾的數(shù)據(jù)稀疏性問題，分析了協(xié)同過濾推薦中稀疏性問題的根源，提出了一種結(jié)合分類樹和協(xié)同過濾的個性化推薦技術(shù)的改進算法。其基本思想是：首先利用分類樹算法劃分項目矩陣，根據(jù)建立的分類樹分別對目標(biāo)用戶和其他用戶進行加權(quán)映射，得出項目的綜合評價。利用這些綜合評價計算目標(biāo)用戶與其他用戶的相似性，把偏好度較高的