基于粗糙集的電子商務(wù)推薦及可視化研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計(jì)算機(jī)的普及和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電子商務(wù)逐漸興起并已經(jīng)在當(dāng)今社會零售業(yè)中占有較多的比重。圍繞電子商務(wù)進(jìn)行的各種研究方興未艾，推薦系統(tǒng)便是其中一個(gè)重要的研究方向，對于電子商務(wù)的發(fā)展具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 目前，幾乎所有大型的電子商務(wù)網(wǎng)站，如AmazoN,eBay，當(dāng)當(dāng)，卓越，京東商城等，都不同程度的使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。但當(dāng)前對電子商務(wù)系統(tǒng)的研究主要側(cè)重在各種推薦技術(shù)上面。對于電子商務(wù)網(wǎng)站推薦的可視化并沒有太多的研究。

2、r>　　 本文首先研究了電子商務(wù)網(wǎng)站推薦技術(shù)的現(xiàn)狀。對當(dāng)前的推薦技術(shù)做了分析比較，同時(shí)提出一種基于粗糙集的用戶購買傾向推薦機(jī)制，對推薦機(jī)制及算法做了研究和設(shè)計(jì)。通過對用戶瀏覽行為記錄的數(shù)據(jù)經(jīng)過粗糙集理論中的約簡，得出了用戶行為與購買傾向之間的聯(lián)系算法。
　　 其次本文通過對現(xiàn)有研究現(xiàn)狀的分析，對當(dāng)前主流電子商務(wù)網(wǎng)站做了以可用性測試技術(shù)為基礎(chǔ)的分析和測試。得出了當(dāng)前網(wǎng)站推薦可視化系統(tǒng)的不足之處。并設(shè)計(jì)了一個(gè)新的電子商務(wù)網(wǎng)站推薦系

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