本文關(guān)鍵詞：用戶特征協(xié)同過濾方法在個(gè)性化商品推薦中的應(yīng)用研究

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【摘要】：協(xié)同過濾推薦是目前個(gè)性化推薦中應(yīng)用最廣泛的推薦技術(shù),根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站中用戶的特征,重點(diǎn)分析了協(xié)同過濾推薦方法,發(fā)現(xiàn)目前協(xié)同過濾算法主要利用用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行推薦,數(shù)據(jù)單一且稀疏,因此在用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對(duì)用戶屬性特征和用戶喜好特征數(shù)據(jù)加以利用,提出了一種基于用戶特征數(shù)據(jù)的協(xié)同過濾推薦方法,能夠緩解目前算法中存在的數(shù)據(jù)稀疏問題,通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比分析,證明了算法的合理與有效性。
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,電子商務(wù)也得到了飛速發(fā)展。電子商務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,使得用戶一方面可以方便地獲得豐富的信息,另一方面則要面臨過量信息伴隨著的信息過載問題[1]。在此背景下,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,國(guó)內(nèi)外越來越多的電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)用推薦技術(shù)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦。例如

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 于程遠(yuǎn);基于QoS的Web服務(wù)推薦技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2015年

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8 高e，

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