協(xié)同過(guò)濾算法及其在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來(lái)，在信息技術(shù)的推動(dòng)下，電子商務(wù)在全球范圍內(nèi)取得了迅猛的發(fā)展，特別是中國(guó)，在2009年全球經(jīng)濟(jì)一片萎靡之時(shí)，國(guó)內(nèi)網(wǎng)購(gòu)規(guī)模卻逆勢(shì)增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)2483.5億元，專(zhuān)家預(yù)測(cè)，該數(shù)字在2013年有望突破1萬(wàn)億元。但是，飛速發(fā)展的電子商務(wù)在不斷滿足人們?cè)诰€購(gòu)物需求的同時(shí)，同時(shí)將人們推進(jìn)了信息的海洋，因此，電子商務(wù)平臺(tái)迫切需要一種自動(dòng)化的購(gòu)物幫手幫助人們降低購(gòu)物成本，而推薦系統(tǒng)(recommender system)無(wú)疑是最佳的選

2、擇。協(xié)同過(guò)濾算法由于推薦的準(zhǔn)確性和結(jié)果的易于解釋性，在目前的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中得到了廣泛的采用。但是仍面臨著一些突出的問(wèn)題，對(duì)于這些問(wèn)題的研究和解決，將具有非常重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文首先就目前電子商務(wù)推薦系統(tǒng)主要涉及技術(shù)、所主要采用推薦技術(shù)和推薦效果評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行梳理總結(jié)，其次對(duì)協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行分類(lèi)整理，并就協(xié)同過(guò)濾算法目前存在的問(wèn)題和現(xiàn)存的解決辦法進(jìn)行梳理。在上述基礎(chǔ)上，就協(xié)同過(guò)濾算法和電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的框架模型進(jìn)行

3、了深入的探討和研究。
　　在協(xié)同過(guò)濾算法方面，本文針對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法搜索最近鄰策略中存在的可能不足，提出了基于遞歸的預(yù)測(cè)算法，通過(guò)將沒(méi)有進(jìn)行對(duì)對(duì)應(yīng)項(xiàng)進(jìn)行評(píng)分卻具有高相似度的用戶納入計(jì)算，有效地拓展了搜索范圍，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法的不足，并在一定程度上改善了算法的推薦預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。
　　在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的框架模型方面，結(jié)合有關(guān)協(xié)同過(guò)濾算法的研究結(jié)果，提出了一種改進(jìn)的綜合性框架模型，該模型對(duì)推薦的實(shí)時(shí)性、算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性以及整體的靈