電子商務(wù)個性化推薦算法研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與成熟，使得電子商務(wù)（E-Commerce）出現(xiàn)并快速發(fā)展起來。電子商務(wù)的興起帶來了巨大的商業(yè)機(jī)會和市場價值。隨著電子商務(wù)的發(fā)展，各種電子商務(wù)的網(wǎng)站信息量不斷增大，結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜，這是計算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)“信息爆炸”問題在電子商務(wù)領(lǐng)域內(nèi)的體現(xiàn)。為了使得用戶能夠較為便捷地獲得相關(guān)項目信息，推薦系統(tǒng)（Recommendation System）應(yīng)運(yùn)而生，功能是為用戶提供適宜的推薦，對其的相關(guān)研究層出不窮。在實際應(yīng)用和學(xué)術(shù)探討領(lǐng)域

2、方面，有多種的算法和技術(shù)可以實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的一般功能。 本文總結(jié)了可以實現(xiàn)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的一般技術(shù)、典型的算法，分析比較了可以用于推薦系統(tǒng)的分類瀏覽、排序算法、數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)以及協(xié)同過濾等算法技術(shù)。研究認(rèn)為，實現(xiàn)電子商務(wù)的個性化推薦(personalizedrecommendation)，協(xié)同過濾（Collaborative Filtering，CF）是一種較為理想的推薦技術(shù)。本文的重點(diǎn)是對協(xié)同過濾算法技術(shù)進(jìn)行研究，對于