基于社會網(wǎng)絡的產(chǎn)品推薦方法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著Facebook、Twitter和人人網(wǎng)等典型在線社會網(wǎng)絡站點的繁榮,在線社會網(wǎng)絡已經(jīng)成為新聞、消息、觀點等的重要傳播平臺。在線社會網(wǎng)絡平臺的開放性、其內(nèi)容和用戶交互信息的豐富性都促進了在線智能推薦技術(shù)和虛擬市場技術(shù)的繁榮。在線社會網(wǎng)絡已經(jīng)影響了人們對產(chǎn)品或服務的購買或使用。而如何從海量的產(chǎn)品信息中搜索到用戶感興趣的產(chǎn)品,或者說向用戶推薦符合其需求的產(chǎn)品也是一個難點問題。但現(xiàn)有的電子商務系統(tǒng)例如當當網(wǎng)和亞馬遜的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)只能在用戶

2、給出顯式或隱式偏好信息后才能給予推薦,都不能在用戶進入系統(tǒng)后主動且準確地給用戶推薦商品,且這些系統(tǒng)忽略了社會網(wǎng)絡信息對產(chǎn)品推薦結(jié)果的影響能力。本論文就是要針對這些問題研究一種基于社會網(wǎng)絡的產(chǎn)品推薦方法。具體包括以下幾方面內(nèi)容:
　　首先,分析了國內(nèi)外關(guān)于社會網(wǎng)絡和相關(guān)推薦方法以及現(xiàn)有推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,總結(jié)出存在的問題。
　　其次,提出了一種基于社會網(wǎng)絡的產(chǎn)品描述模型SNPDM,該模型充分地考慮了使用產(chǎn)品的用戶之間所構(gòu)成的社

3、會網(wǎng)絡的構(gòu)造特征和相關(guān)屬性,為實現(xiàn)個性化的產(chǎn)品推薦提供了更加豐富的信息,并為后續(xù)產(chǎn)品的推薦縮小了搜索空間。
　　再次,提出了基于SNPDM的產(chǎn)品推薦方法SPRM,能夠解決現(xiàn)有系統(tǒng)存在的推薦結(jié)果質(zhì)量較差和沒有考慮到社會網(wǎng)絡特征等問題。該方法具體包括:用戶和產(chǎn)品相似度計算方法,用戶購買可能性計算方法,最相鄰的鄰居選擇方法等。SPRM方法能夠集成到現(xiàn)有的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)中以改進產(chǎn)品推薦結(jié)果的準確性和用戶滿意度。
　　最后,設(shè)計和實現(xiàn)實