發(fā)布時間：2017-11-22 12:11

  本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾算法的研究與應(yīng)用

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和不斷完善,電子商務(wù)已經(jīng)覆蓋了整個營銷網(wǎng)絡(luò),成為一種新的商務(wù)通信通道,為了使用戶得到更好的購買體驗,個性化的推薦系統(tǒng)漸漸興起。個性化推薦系統(tǒng)對網(wǎng)站的歷史記錄進行分析,挖掘用戶興趣,預(yù)測并推薦用戶可能感興趣的商品。協(xié)同過濾技術(shù)是個性化推薦系統(tǒng)中較常用的推薦技術(shù),但是隨著個性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用,該技術(shù)存在的稀疏性、冷啟動、可擴展性等問題日益成為推薦的瓶頸。 經(jīng)過深入的研究和分析,本文對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法進行了改進。改進的方法是首先在概念分層技術(shù)的基礎(chǔ)上,采用項目評分度等概念,對用戶-項目評分矩陣進行縮減,構(gòu)建用戶-項目評分候選集,提高推薦算法的可擴展性；其次引入“項目客觀特征偏向”和“興趣偏向度”概念,并對稀疏的用戶-項目評分候選集進行更加合理的填充,以緩解數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動問題帶來的影響；最后在預(yù)測項目評分時,使用用戶對一類項目的評分平均值來度量用戶的評分習(xí)慣,提出基于項目類評分尺度的推薦公式,以提高預(yù)測準確性。 經(jīng)過實驗及各評價規(guī)則上的測試分析,改進的協(xié)同過濾算法較傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法有更佳的推薦效果。最后本文選擇了電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的典型案例——圖書推薦系統(tǒng)進行開發(fā)和實現(xiàn),將改進的協(xié)同過濾算法應(yīng)用到圖書推薦服務(wù)中,進一步核準了此算法的實用性。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.3;TP301.6

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本文編號：1214646