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文檔簡介
1、推薦技術是電子商務常用的技術,主要作用是為用戶提供導購幫助,以提高企業(yè)效益。協(xié)同過濾是目前電子商務推薦系統(tǒng)較為成功的個性化推薦技術,但是隨著電子商務規(guī)模的擴大,協(xié)同過濾面臨一系列挑戰(zhàn)。在實際應用中,協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)往往缺乏對各種用戶信息的綜合利用;在信息挖掘方面還要解決用戶評分數(shù)據(jù)的極端稀疏問題。為了使推薦更有成效,多種信息過濾技術的配合使用成為趨勢?;趦?nèi)容的過濾與協(xié)同過濾的配合使用,對信息內(nèi)容和用戶之間的聯(lián)系都可得到.較為充分的利用
2、。 在介紹了電子商務推薦系統(tǒng)及有關技術的基礎上,著重分析了協(xié)同過濾技術和基于內(nèi)容過濾技術在網(wǎng)上書店推薦系統(tǒng)的應用,建立了一個網(wǎng)上書籍推薦系統(tǒng)原型。在協(xié)同過濾的應用中,討論了獲取綜合評分信息的方法,其中還利用層次分析法分析用戶顯性評分信息。針對評分數(shù)據(jù)的極端稀疏問題,分析了利用項目關聯(lián)來預測項目評分的方法,以提高用戶相似性度量的準確性。在基于內(nèi)容過濾的應用中,給出了根據(jù)項目屬性的相似性對項目進行聚類的方法。最后對網(wǎng)上書籍推薦系統(tǒng)進
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