基于情境聚类优化的移动电子商务协同过滤推荐研究

发布时间：2017-09-07 07:18

  本文关键词：基于情境聚类优化的移动电子商务协同过滤推荐研究

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【摘要】：在移动电子商务环境下,提出一种基于情境聚类优化的协同过滤算法,该方法结合了移动电子商务情境特点,采用K-means算法对移动电子商务用户进行情境聚类,并结合萤火虫算法对初始点进行改进,在此基础上进行协同过滤提高推荐结果的准确性。实验结果表明,该方法具有较好聚类结果和较高的推荐准确率。
【作者单位】： 哈尔滨理工大学管理学院;哈尔滨理工大学高新技术产业发展研究中心;
【关键词】： 移动电子商务 协同过滤 情境聚类 聚类优化
【基金】：国家自然科学基金项目“基于‘云环境’的IT产业联盟知识转移与共享机制研究”(项目编号:71272191) 黑龙江省自然科学基金项目“黑龙江省移动云计算联盟商业模式研究”(项目编号:G201301) 黑龙江省博士后基金项目“移动云计算联盟知识网络的构建及运行模式研究”(项目编号:LBH-Z14068)的成果
【分类号】：F724.6;G350
【正文快照】： 近年来,随着移动互联网和移动终端快速普及,使移动电子商务规模日益扩大。据CNNIC第36次统计报告指出,我国手机网民规模已达到5.94亿且呈稳步增长的趋势,移动电子商务规模进一步扩大,结构也越来越复杂[1]。与此同时,用户在狭小的移动终端屏幕上寻找商品变得越来越困难,因此,如

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 詹丽华;;移动环境中情景用户协同行为的概念框架构建[J];情报理论与实践;2015年10期

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 孙光明;王硕;李伟生;;基于相似云与复合因素度量的个性化推荐算法[J];计算机科学;2016年08期

3 樊姗;刘丹;;大数据生态下基于Apache Mahout的推荐系统研究[J];图书馆学刊;2016年07期

4 卢h，

本文编号：808154