協(xié)同過濾推薦算法改進(jìn)研究.pdf

1、　　近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電子商務(wù)已經(jīng)逐漸的進(jìn)入人們的生活，并正在影響著人們的學(xué)習(xí)、工作和生活模式。在充分享受電子商務(wù)帶來的豐富信息和便捷服務(wù)的同時，人們也越來越被電子商務(wù)網(wǎng)站中急速增長的信息量所導(dǎo)致的用戶信息過載所煩惱。為了使客戶在數(shù)量龐大的信息海洋中快速準(zhǔn)確地找到自己需要的產(chǎn)品及信息，同時將深埋于電子商務(wù)網(wǎng)站海量信息中的產(chǎn)品及時準(zhǔn)確地推薦給對該產(chǎn)品感興趣的用戶，促進(jìn)商品的銷售，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在這樣的現(xiàn)實(shí)

2、要求背景之下應(yīng)運(yùn)而生。
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)有很多類型，在眾多的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾推薦是目前最流行、應(yīng)用最成功的推薦技術(shù)。本文針對協(xié)同過濾推薦算法在電子商務(wù)領(lǐng)域中面臨的數(shù)據(jù)稀疏性和推薦精確度低的問題展開了討論和改進(jìn)。本文首先對協(xié)同過濾的原理、分類和實(shí)施步驟進(jìn)行了詳細(xì)深入的介紹，重點(diǎn)介紹了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法及其目前在電子商務(wù)產(chǎn)品推薦應(yīng)用中存在的主要問題。之后提出了基于用戶的協(xié)同過濾和基于SlopeOne的協(xié)同過濾算法原