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文檔簡介
1、隨著Internet和電子商務(wù)技術(shù)的迅猛發(fā)展,人們迫切需要一種個性化推薦技術(shù)幫助他們實現(xiàn)信息過濾和對商品的自動推薦。本文研究了電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)及主要的推薦技術(shù),特別是協(xié)同過濾技術(shù),包括基于用戶的協(xié)同過濾技術(shù)和基于項目的協(xié)同過濾技術(shù)。 基于用戶的協(xié)同過濾是一種應(yīng)用最成功的個性化推薦技術(shù),它在推薦效果和準(zhǔn)確性等方面顯示出了卓越的優(yōu)勢。但是,這種推薦技術(shù)中存在的冷開始和稀疏問題也嚴(yán)重影響了推薦系統(tǒng)的性能,使協(xié)同過濾的效果得不到充
2、分的發(fā)揮。 為了解決這些問題,本文運(yùn)用了一種基于用戶的協(xié)同過濾推薦和基于項目的協(xié)同過濾的組合推薦算法,利用基于項目協(xié)同過濾對相似項目的研究彌補(bǔ)傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦在新項目推薦方面的不足。這種組合算法先利用基于項目協(xié)同過濾技術(shù)預(yù)測該用戶對新項目的評分,最后使用基于用戶的協(xié)同過濾推薦在相似項目的范圍內(nèi)計算鄰居用戶并給出最終的預(yù)測評分,以此使新項目參與到推薦中,同時稀疏問題也迎刃而解。 本文討論了電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的組成和結(jié)構(gòu)
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