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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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推荐系统是进行个性化服务的重要手段,但是传统的推荐系统推荐效果受到冷启动、矩阵稀疏性、用户参与度等问题影响.在总结传统推荐系统基本工作原理和影响推荐效果问题产生的原因的基础上,认为以规范化和共享化的方式描述资源属性的元数据能够在一定程度上帮助解决推荐系统的相关问题,并结合书籍推荐的需要对都柏林核心元数据集进行了扩展,分析了填写这些数据元素的信息来源和填写的方式,给出扩展了的元数据集在书籍推荐中的作用机理和工作流程. 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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互联网时代,个性化推荐系统逐渐被应用到各个不同的领域,随之个性化推荐算法也成为目前研究的热点。然而,传统的推荐算法往往存在着冷启动、数据稀疏等问题。本文在对传统推荐算法研究的基础上,提出了一种基于相似传播和情景聚类的协同过滤推荐算法,根据计算用户间的情景相似度对用户进行聚类,然后根据相似传播原理找出目标用户更多的最近邻居,最后根据预测目标用户对项目的评分进行推荐。借助网上公共数据集在Matlab上实现了该算法并验证了算法的有效性。实验结果表明,本文所提算法的准确性相比传统算法有所提高,同时缓解了传统推荐算法存在的冷启动和数据稀疏性等问题。 相似文献
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由于网络用户数据呈现渐进性非线性特征分离,导致对网络用户的信任度评价控制不准,无法有效实现对用户的准确推荐。提出一种基于Lyapunov协同权重控制的电子商务用户信任度评价渐进控制模型,将未知扰动和语义建模误差转化为满足给定信任评价的约束矩阵,完成用户信任网络控制器设计,采用Lyapunov指数系统感知策略,对用户信任权重值进行自适应调整,构建用户推荐模型构建与网络信任度控制模型,设计用户信任权重值协同感知算法,基于Lyapunov协同权重的电子商务用户信任度评价渐进控制模型改进设计。实验结果表明,该算法实现电子商务用户信任度渐进控制,控制精度较高,地域的分布特性也更加均衡,真实反映电子商务用户信任度评价的动态性、自适应性和稳健性特征,展示了较好的应用性能。 相似文献
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由于网络用户数据呈现稀疏状导致对用户信任值评价控制不准确,难以实现有效推荐。传统方法中使用语义Web结合协同过滤方法进行用户信任网络控制,在协同过滤中由于冷启动和不确定时延导致相似用户发现较为困难。提出一种基于Lyapunov稳定性理论的用户信任度评价渐进控制算法,完成用户信任网络控制器设计,并进行用户推荐模型构建,实现对用户信任度的准确评价。仿真实验表明,使用该算法和模型进行网络交易用户信任评价,能解决评价系统中存在的不确定误差、干扰和时滞等问题,用户推荐模型鲁棒性好。 相似文献
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为了提高电子商务推荐系统的精度,提出了基于关联集合的协同过滤推荐算法,该算法通过频繁项集生成算法生成一系列频繁项集,然后通过合并处理过滤掉与用户关联很小的一些噪音项目,从而使协同过滤算法更加有效。该算法在推荐精度上比传统的方法优越。 相似文献
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