一種混合模式電子商務(wù)推薦技術(shù)的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展,電子商務(wù)逐漸融入到人們的日常生活中,人們可以足不出戶的買到自己想要的產(chǎn)品。但是電子商務(wù)網(wǎng)站上存在大量的商品信息,客戶在紛繁的商品中尋找有用的信息非常困難。在這種情況下電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生,逐漸成為電子商務(wù)技術(shù)的一項重要研究內(nèi)容,相關(guān)技術(shù)越來越多地得到研究者的關(guān)注。本文針對推薦系統(tǒng)中存在的一些問題,做了如下研究內(nèi)容:
　　 首先,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中涉及到一個重要的技術(shù)是挖掘頻繁項集。在實際應(yīng)用中,隨著日

2、志不斷更新,事務(wù)數(shù)據(jù)庫處于變化之中,從而改變了挖掘出的原有模式。本文通過引入次頻繁項對應(yīng)原事務(wù)標(biāo)識符的索引來確定需要處理原數(shù)據(jù)庫的哪些事務(wù),減少了這一過程所消耗的時間,并用基于壓縮FP-tree和矩陣技術(shù)代替原始FP-growth挖掘出頻繁模式。
　　 第二,協(xié)同過濾技術(shù)是電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中應(yīng)用得比較成功的技術(shù)之一。本文通過把項目的類型相似度引入到項目相似度的計算中,從而更加準(zhǔn)確地得到項目的最近鄰居和用戶之間的相似度,最終更加有

3、效地推薦出用戶感興趣的商品。
　　 第三,本文根據(jù)由頻繁模式作出的商品推薦和由協(xié)同過濾作出的商品推薦各自的優(yōu)點,將兩種方法進(jìn)行了有效的整合,發(fā)揮出各自的優(yōu)點。實驗表明,組合后的算法比單獨使用兩種技術(shù)有著更好的推薦效果。
　　 最后,本文采用MovieLens站點提供的數(shù)據(jù)集作為測試數(shù)據(jù),驗證了混合模式推薦技術(shù)的有效性。
　　 綜上所述,本文實現(xiàn)了由頻繁模式挖掘和協(xié)同過濾技術(shù)組合而成的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)。有效解決了由