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  本文关键词：电子商务推荐系统核心技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

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北京工业大学硕士学位论文电子商务推荐系统核心技术研究姓名:青海申请学位级别:硕士专业:管理科学与工程指导教师:蒋国瑞20090501摘要摘要随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多的选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统(mender System)直接与用户交互,模拟商店销售人员向用户提供商品推荐,帮助用户找到他们真正所需购买的商品。近年来虽然电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展,然而电子商务推荐系统仍面临着一系列挑战。针对电子商务推荐系统面临的主要问题,本文对电子商务推荐系统中推荐算法和推荐系统体系结构等核心技术进行探讨,主要创新如下:首先,提出基于关联集合的协同过滤推荐算法。在个性化推荐中,尽管用户评价了某些项目,但这些项目是用户在无意或其他偶然因素影响下评价的,与用户自身偏好并没有多大关联,这往往更符合实际情况。这些不相关的项目相当于噪音数据,往往会干扰协同过滤的效果。为了进一步提高推荐精度,我们提出基于关联集合的协同过滤推荐算法:利用Apfiofi算法得到频繁项集,取得关联集合,再进行协同过滤,真正的依据用户的偏好信息... 内容来自转载请标明出处.

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