基于知識重用的移動電子商務群推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和快速擴張，信息爆炸的時代來臨，網(wǎng)上各種各樣的信息層出不窮，用戶面對龐大的信息不可能去逐一甄別，隨之而來誕生了推薦系統(tǒng)。與此同時社交網(wǎng)絡開始步入生活的方方面面，越來越多的群體消費行為開始產(chǎn)生，尤其在移動端，聚會聚餐、團購、組團旅游等等只需要點擊幾下手機就行。目前針對個體用戶的推薦系統(tǒng)發(fā)展迅速，并應用于很多大型網(wǎng)站中，但是針對團體用戶的推薦研究較少，尚未有統(tǒng)一規(guī)范的算法和評價方法。本文通過采用知識重用的方法，來提高推薦系統(tǒng)

2、的表現(xiàn)結(jié)果，并應用于移動電子商務的群推薦系統(tǒng)當中。
　　本文實驗的數(shù)據(jù)為移動端的用戶的消費行為數(shù)據(jù)，采用群推薦的方式。群推薦一方面迎合了越來越多的集體消費活動行為，另一方面也會提高推薦系統(tǒng)的多樣性，覆蓋更廣的用戶需求。首先，本文針對隱含信息反饋的數(shù)據(jù)集，提出了獲取隱含信息的方法，來刻畫和描述用戶的偏好模型。并且提出了一種群推薦用戶分組的方式。通過基于項目推薦的方法，先將可能潛在偏好相同的用戶聚集到一個群里，從而提高群推薦的評價分數(shù)