協(xié)同過(guò)濾算法在商品個(gè)性化推薦中的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)普及和電子商務(wù)發(fā)展，推薦系統(tǒng)逐漸成為電子商務(wù)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，越來(lái)越多地受到研究者的關(guān)注。目前幾乎所有大型電子商務(wù)系統(tǒng)都不同程度地使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)是電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)的重要組成部分。它根據(jù)顧客以往購(gòu)買情況推測(cè)將要進(jìn)行的消費(fèi)行為，模擬銷售人員幫助其完成購(gòu)買過(guò)程。而這種具備獨(dú)特的、個(gè)性化服務(wù)網(wǎng)站將對(duì)客戶產(chǎn)生濃厚吸引力。 電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)中比較成熟的有協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)，但其存在一些諸如冷開(kāi)始、稀疏、

2、實(shí)時(shí)性差等一些明顯的缺陷，而且其他推薦系統(tǒng)也各有各的缺陷，到目前為止，還沒(méi)有一種非常完美的推薦技術(shù)。怎樣完善個(gè)性化推薦系統(tǒng)是電子商務(wù)一個(gè)重要研究課題，這方面的研究工作現(xiàn)在還處在較初級(jí)的階段。 在基于用戶的推薦算法和基于項(xiàng)目的推薦算法基礎(chǔ)上考慮冷開(kāi)始、稀疏、實(shí)時(shí)、奇異等問(wèn)題提出一種組合推薦算法，將兩種算法有機(jī)結(jié)合的這種算法可大大改善上述問(wèn)題。先利用基于項(xiàng)目的推薦算法按照項(xiàng)目向量之間相似性程度把項(xiàng)目歸類，然后借助相似的項(xiàng)目的評(píng)分預(yù)測(cè)