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作为电子商务中最重要的技术之一,电子商务推荐系统能够向客户产生有价值的商品推荐,帮助客户在大量的商品中找到需要的商品,从而顺利完成购买过程。对电子商务推荐系统进行了分析,介绍了电子商务推荐系统的输入和输出以及电子商务推荐系统推荐算法。在此基础上,提出了五个电子商务推荐模型,并指出了电子商务推荐系统面临的主要挑战和研究方向。 相似文献
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电子商务中的个性化推荐方法评述 总被引：8，自引：0，他引：8
随着电子商务的不断发展,如何更好地了解用户需求以提供更令人满意的个性化服务变成了一个十分关键的问题,也就是电子商务推荐系统产生的动因.文章首先介绍了电子商务个性化推荐系统的概念和作用.然后对当前最主要推荐策略的原理、应用进行了描述,随后对这些推荐策略的优劣势进行了深入的分析、评价.接着评述了推荐算法评价的相关难题和研究,再就是对电子商务推荐系统的相关因子研究进行了介绍.在最后部分.文章对将来个性化推荐的研究方向进行了探讨,希望通过这样的探索能进一步推动个性化推荐的相关研究. 相似文献
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随着互联网的普及和电子商务的发展,商品推荐系统逐渐成为电子商务系统中的重要技术和研究内容之一,受到了越来越多研究者的关注,人们提出了各种商品推荐技术。文章详细的论述了各种推荐系统所采用的推荐技术及其优缺点,探讨电子商务系统的构成、研究内容、研究现状,分析了现有的推荐系统存在的缺陷和问题,最后讨论了电子商务中商品推荐系统面临的挑战和研究方向。 相似文献
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论文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和作用,然后分析了电子商务推荐系统的类型,最后在此基础上对基于用户的协同过滤推荐系统的实现进行了研究。 相似文献
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个性化推荐系统是电子商务运作过程中的重要组成部分,计算机网络信息化的不断发展和当今数据的爆炸式增长,使得人们很难在海量信息中找寻出适合自身需求的数据和信息,信息过载状况时有发生。阐述了我国电子商务个性化推荐系统的作用,分析了当前主流电子商务推荐技术,对基于协同过滤的电子商务个性推荐算法进行了研究。 相似文献
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介绍了目前国内外5个比较有影响力的个性化信息推荐系统,对其推荐策略及其优缺点进行比较分析,并从电子商务界与图书馆界、国外图书馆与国内图书馆的角度,分别对个性化推荐服务的状况进行比较分析,最后对目前国内图书馆个性信息推荐服务状态进行评价。 相似文献
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近年来,互联网和web技术的不断进步促进了电子商务推荐系统的快速发展,各种推荐系统的日益繁荣改变了传统的贸易行为,它的逐步建立和完善使传统的商务运作摆脱了已有规则的束缚,对相关的商业形态、交易形式、流通方式以及营销方式等都产生的巨大的影响。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战,对电子商务推荐系统推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究,对算法中影响推荐质量的稀疏性问题和影响用户满意度的推荐完整性问题进行深入分析,引入了基于聚类的最近邻查询技术对协同过滤算法进行改进,经分析新算法缓解了对特殊用户无法产生准确推荐的问题,能够带给用户各更准确的推荐。 相似文献
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电子商务中个性化信息服务研究 总被引：1，自引：0，他引：1
与传统信息服务相比,个性化信息服务能更好的满足用户的需求,是电子商务发展的方向。本文在介绍个性化信息服务的同时,并着重讨论了实现个性化信息服务的关键技术——个性化信息推荐系统,尝试地给出一个个性化信息服务推荐系统的体系结构。 相似文献
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基于情境感知的电子商务平台个性化推荐模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前电子商务平台商品推荐中存在的不足,提出借助于本体技术和Agent技术,实现基于情境感知的电子商务平台个性化商品的推荐.对电子商务平台的情境要素进行了分析,探讨了电子商务平台情境感知的内涵;构建基于情境感知的电子商务平台个性化商品推荐模型,分析模型的组成部分;对模型运行的基本流程进行了介绍,重点分析情境获取、情境处理和规则匹配的实现方法;并对情境本体和商品本体的构建思路进行了分析. 相似文献
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在分析目前电子商务推荐系统及传统的协同过滤推荐存在问题的基础上,提出了一种新的电子商务推荐算法。该算法利用客户对商品的历史评分记录中所隐含的客户相关信息和商品相关信息来为客户推荐商品,并且将模糊聚类技术运用于商品最近邻居和客户最近邻居的查找。实验结果表明该算法能够提供更好的推荐,聚类数对推荐质量有较大的影响。 相似文献
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基于多Agent的电子商务个性化推荐系统模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有推荐系统缺乏智能性、自适应性、主动性等处理能力的局限性,采用多Agent技术并结合Web日志挖掘技术,将传统的个性化推荐系统中的功能模块构建为智能体,提出了一个基于多Agent的电子商务个性化推荐系统（MAPRS）的整体架构模型,并讨论了模型中各组成部分的功能与系统的运作流程。 相似文献
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推荐系统在高校数字图书馆的应用研究 总被引：5，自引：0，他引：5
信息时代，数字图书馆连渐成为满足图书馆用户个性化服务的主要解决方案。本文在描述高校数字图书馆个性化服务的概念及其特点后，提出使用电子商务中的推荐系统采帮助实现高校数字图书馆的个性化服务的论点。文章中建立了高校数字图书馆推荐系统的框架模型．井在此基础上对高校数字图书馆推荐系统的组成、处理、以及推荐结果的形式进行了探讨，指出了适合本系统的推荐算法。 相似文献
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随着电子商务的迅速发展，推荐系统与算法已经成为理论研究的热点。支持向量机是一种强大的分类工具，由其衍生出的支持向量机回归方法能很好地解决非线性回归问题。文中以电影推荐为例，引入支持向量机回归方法来分析项目的内容，构建用户模型，进而给出推荐。实验结果和理论分析表明这种推荐算法与传统协同过滤算法相比，能够明显提高推荐精度，并显著缩短了推荐所需时间；在大样本量情况下也能同样高效。 相似文献