O2O服务推荐策略的计算实验比较

发布时间：2018-06-16 12:56

  本文选题：Online + To　； 参考：《计算机集成制造系统》2017年05期

【摘要】：为了在复杂环境中对各种服务推荐策略进行准确评估以选出最合适的服务策略、提高O2O服务推荐质量,运用计算实验方法,从3个方面对O2O服务推荐策略进行了深入研究,包括服务推荐策略的设计(协同过滤推荐策略、考虑情境的协同过滤推荐策略、综合考虑情境和服务状态的推荐策略)、实验系统构建、服务推荐策略的实验分析。实验结果表明,在需求量不同的场景下,综合考虑情境和服务状态的推荐策略表现最优。
[Abstract]:In order to accurately evaluate various service recommendation strategies in complex environment to select the most suitable service strategy and improve the quality of O2O service recommendation, this paper studies the O2O service recommendation strategy from three aspects by using the computational experiment method. It includes the design of service recommendation strategy (collaborative filtering recommendation strategy, collaborative filtering recommendation strategy considering situation, recommendation strategy considering situation and service state, experimental system construction and experimental analysis of service recommendation strategy. The experimental results show that the recommendation strategy with consideration of situation and service state is optimal in different demand scenarios.
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;河南理工大学现代物流服务河南省高校工程技术中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61175066,61379126) 河南省科技创新杰出青年支持计划资助项目(2017JQ0008) 河南省高校科技创新人才资助项目(2012HASTIT013) 河南省自然科学基金面上资助项目(162300410121,152300410212,162102310426) 河南省高校重点科研资助项目(16A520012,17A520034) 河南理工大学博士基金资助项目(B2014-043)~~
【分类号】：TP391.3

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8 高e，

本文编号：2026775