【摘要】： 隨著Internet的普及,電子商務也因其快捷方便、高效率、低成本等特點有了長足的發(fā)展。商務網(wǎng)站的規(guī)模不斷擴大,結構也變得更加復雜。對于客戶來說,面對大量的商品信息,經(jīng)常無法順利找到自己需要的商品;對于企業(yè)來說,如何有效地提高其網(wǎng)站的吸引力,提升客戶服務水平,獲取更多的商業(yè)效益,都是亟待解決的問題。電子商務推薦系統(tǒng)是解決這一問題的有效手段。 本文首先對目前的推薦系統(tǒng)相關理論及關鍵技術進行了深入的分析和研究,分析了現(xiàn)有推薦系統(tǒng)中存在的問題。建立了一個電子商務推薦系統(tǒng)體系結構,并詳細敘述了系統(tǒng)中各個模塊的功能、構造以及算法的實現(xiàn)。 為了提高個性化推薦系統(tǒng)的準確性,本文提出了基于客戶偏好的頁面隱式協(xié)同過濾算法(CPPICF),著重研究了協(xié)同過濾中的客戶近鄰問題,實現(xiàn)了信息的客觀評分,較好地解決了數(shù)據(jù)的稀疏性問題。 針對系統(tǒng)產(chǎn)生的推薦結果偏差,本文設計了推薦算法CRF,并對算法的可用性和有效性進行了評價,增強了客戶的滿意度,提高了推薦的質(zhì)量。 考慮到CPPICF算法在數(shù)據(jù)量很大時,運算的效率不高;在推薦結果方面的形式多采用超鏈接的推薦,個性化不明顯。所以,后續(xù)的工作一方面是對算法進行改進,將客戶瀏覽頁面的時間轉化為代表性強、數(shù)據(jù)量少的模型;另一方面是研究如何結合客戶的個人興趣特點,采用合適的界面形式(如浮動廣告等)為客戶提供推薦,以提高個性化程度。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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相關博士學位論文 前1條

1 鄧愛林;電子商務推薦系統(tǒng)關鍵技術研究[D];復旦大學;2003年

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1 黃小琴;多Agent電子商務推薦系統(tǒng)研究[D];重慶大學;2003年

2 萬宇文;用戶訪問模式在線挖掘推薦系統(tǒng)的研究[D];江西師范大學;2003年

本文編號：2722265