面向用戶偏好的MADM方法在個性化推薦中的應(yīng)用.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)發(fā)展迅猛,使得網(wǎng)絡(luò)信息資源急劇增長。信息過載和信息迷失已嚴(yán)重制約了人們對網(wǎng)絡(luò)信息的使用。個性化推薦服務(wù)既可以為用戶提供所需商品推薦服務(wù),使用戶方便快捷的找到商品,順利購買所需商品；又可以為商家提供客戶信息,從而掌握用戶情況,并進(jìn)行進(jìn)一步的推廣活動,通過對用戶偏好信息有效分析來提高信息推薦的準(zhǔn)確度,進(jìn)而增加用戶對網(wǎng)站的忠誠度,因此,現(xiàn)存的電子商務(wù)個性化推薦越來越受到關(guān)注。
　　 本文研究將決策思想與個性化推薦服務(wù)相結(jié)

2、合,運(yùn)用基于模糊語言量詞引導(dǎo)OWA算子的MADM方法,通過顯性和隱性兩種不同的方式獲得用戶不完全偏好信息,結(jié)合分析用戶的個性化不完全偏好信息,來為用戶提供符合用戶個人偏好的決策推薦服務(wù)。本研究不需與其它用戶信息相匹配,針對的是每個單個用戶自身的偏好信息,通過與用戶相互交互的過程,產(chǎn)生商品的屬性和權(quán)重的不完全信息,進(jìn)而推薦符合具體用戶偏好需求的商品或服務(wù),由此來提高用戶滿意度,使商家在日益激烈的電子商務(wù)競爭中提高商品推薦的準(zhǔn)確率,幫助商家