面向用户偏好的MADM方法在个性化推荐中的应用

发布时间：2020-06-12 03:22

【摘要】：互联网信息技术发展迅猛,使得网络信息资源急剧增长。信息过载和信息迷失已严重制约了人们对网络信息的使用。个性化推荐服务既可以为用户提供所需商品推荐服务,使用户方便快捷的找到商品,顺利购买所需商品;又可以为商家提供客户信息,从而掌握用户情况,并进行进一步的推广活动,通过对用户偏好信息有效分析来提高信息推荐的准确度,进而增加用户对网站的忠诚度,因此,现存的电子商务个性化推荐越来越受到关注。本文研究将决策思想与个性化推荐服务相结合,运用基于模糊语言量词引导OWA算子的MADM方法,通过显性和隐性两种不同的方式获得用户不完全偏好信息,结合分析用户的个性化不完全偏好信息,来为用户提供符合用户个人偏好的决策推荐服务。本研究不需与其它用户信息相匹配,针对的是每个单个用户自身的偏好信息,通过与用户相互交互的过程,产生商品的属性和权重的不完全信息,进而推荐符合具体用户偏好需求的商品或服务,由此来提高用户满意度,使商家在日益激烈的电子商务竞争中提高商品推荐的准确率,帮助商家来提高用户的忠诚度。
【图文】：

层次结构图,层次结构图,层次分析

(1)层次分析结构模型AHP 可以将一个过于复杂的决策问题转化为一些小的子问题，因此，至关重要的步骤就是构造关于该决策问题的层次分析结构。结构由目标层高层，用于决策的目的、要解决的问题）、准则层（即中间层：考虑的因素的准则）、方案层（最低层：决策时的备选方案），，绘出层次结构图,如图 2-

层次图,客户

他的每个不同客户的新的潜在可能。可以在电子商务环境中建立这种定制的形式，使之与预定义的规则的结合。这些个人化的网站虽还达不到小商店的高质量，但它们有助于建立与客户的个人对话捆绑使之更接近用户的需求。此外，由客户端的时间“教”的系统导致增加转换成本。其基本前提是客户真正想亲自处理。
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：G353.1

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