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文檔簡介
1、電子商務(wù)是信息化時代中的重要應(yīng)用。隨著電子商務(wù)規(guī)模的擴大、產(chǎn)品的增多,用戶挑選產(chǎn)品變得越來越困難。產(chǎn)品推薦算法因其能夠自動挑選出用戶可能會選擇的產(chǎn)品而越來越受到學術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用的關(guān)注。
本文提出使用產(chǎn)品購買記錄中用戶群體產(chǎn)生的購買行為信息,對產(chǎn)品本身性質(zhì)進行度量的研究方法。在保留良好的操作性和擴展性的同時,又能夠?qū)Ξa(chǎn)品本身的性質(zhì)進行定量化的度量。并使用該種度量指標對現(xiàn)有的產(chǎn)品推薦算法進行改進。使用產(chǎn)品推薦研究中常用的現(xiàn)實
2、標桿數(shù)據(jù)集對改進前后的算法進行仿真檢驗和仿真結(jié)果比較,發(fā)現(xiàn)改進后的產(chǎn)品推薦算法能夠產(chǎn)生更準確的推薦結(jié)果。
具體包括以下四個方面:
1、創(chuàng)新地提出使用用戶群體行為信息(稱為協(xié)同信息)對產(chǎn)品性質(zhì)進行定量化度量,并使用該種協(xié)同式的度量指標改進產(chǎn)品推薦算法的研究思路。
用戶購買行為信息便于收集和統(tǒng)計,利用協(xié)同信息可保證可操作性;
而對產(chǎn)品性質(zhì)的定量化度量有助于改善產(chǎn)品推薦的效果。兩者的結(jié)合
3、則能夠以相對較低成本對產(chǎn)品的性質(zhì)進行刻畫和度量,從而改進產(chǎn)品推薦算法的推薦效果。
2、提出三種不同產(chǎn)品特性的協(xié)同式度量指標,并給出數(shù)學定義。
分別從時間、空間和不確定性三個方面,提出對產(chǎn)品特性進行協(xié)同式定量度量的三個指標,分別分析其現(xiàn)實意義,并進行數(shù)學定義。
3、使用其中產(chǎn)品市場持久性的度量指標對現(xiàn)有產(chǎn)品推薦算法進行改進,仿真檢驗結(jié)果證明比改進前算法有效。
使用產(chǎn)品推薦算法研究中常
4、用的現(xiàn)實標桿數(shù)據(jù)集對改進前后算法進行仿真檢驗。仿真結(jié)果證實該度量指標可以有效地提高改進后算法的推薦效果。
4、總結(jié)基于協(xié)同式產(chǎn)品特性度量的研究方法的一般性應(yīng)用流程。
應(yīng)用此種研究方法的流程包括數(shù)據(jù)收集與存儲,數(shù)據(jù)分析與定量結(jié)果生成,結(jié)果的整理、評估與發(fā)布三個階段。需要特別關(guān)注:從數(shù)據(jù)歸納協(xié)同對象行為特征的過程、協(xié)同信息與產(chǎn)品性質(zhì)的對應(yīng)關(guān)系、以及應(yīng)用中的成果發(fā)布和分享等方面。
本文創(chuàng)新地提出了使用
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