2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,以及電子商務(wù)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)交易日漸流行,越來越多的商品從現(xiàn)實交易轉(zhuǎn)向虛擬交易,導(dǎo)致信息資源的數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)量迅速增長,推動了電子商務(wù)個性化推薦的研究與發(fā)展。目前,電子商務(wù)推薦的核心思想是基于各種相關(guān)關(guān)系,如用戶關(guān)系、商品關(guān)系、用戶與商品的關(guān)系。然而,當(dāng)用戶消費行為數(shù)據(jù)沒有或很少,或用戶共同的選擇較少,或某商品不在歷史行為數(shù)據(jù)中,相關(guān)關(guān)系將缺乏或不足,導(dǎo)致無法通過相似性進行預(yù)測,出現(xiàn)數(shù)據(jù)稀疏性問題或者冷啟動問題,降低推

2、薦準確性,難以恰當(dāng)?shù)叵蛴脩籼峁┩扑]服務(wù)。另外,用戶的消費偏好和消費性格特點,對其消費行為有重要的影響,當(dāng)商品的效用與用戶的消費性格相符,用戶才可能有消費行為,這為電子商務(wù)的個性化推薦提供了一個新的研究視角。
  因此,如何在減少或消除上述問題的同時,從海量的消費行為數(shù)據(jù)中挖掘出用戶感興趣或需要的商品,并精準的推薦給目標用戶,已成為個性化推薦相關(guān)研究的熱點。
  本文主要工作包括:(1)詳細分析了個性化推薦算法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)

3、構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法及其特點。(2)考慮到當(dāng)前個性化推薦系統(tǒng)對準確性的需求,選擇具代表性的CNM個性化推薦算法,通過引入點權(quán)、邊權(quán)、JSD距離計算項目相似度公式進行CNM算法優(yōu)化和驗證。(3)基于對用戶消費性格的分析,引入條件互信息和條件相對平均熵來獲取K2算法中初始節(jié)點輸入次序,然后利用CH評分函數(shù)和后驗概率函數(shù)對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí),分析出用戶消費性格。(4)使用學(xué)習(xí)好的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行推理,判斷用戶待推薦域的商品與用戶消費性格的聯(lián)系,得到最終的

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