《电子商务推荐系统核心技术研究》.pdf文档全文免费阅读、在线看

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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 座机电话号码 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 Recommender 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来进行推荐，从而提高推荐精度。 试验结果表明，与传统协同过滤推荐算法想比，基于关联集合的协同过滤的推荐 算法可以有效地提高推荐精度。 其次，提出柔性电子商务推荐系统。目前大部分的电子商务推荐系统都是一 个单一的工具，只能提供一种推荐策略。在电子商务环境下，商品极其丰富，个

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