【摘 要】
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随着信息网络技术的发展,电子商务得到了很好的发展,网上购物成为了人们生活中不可或缺的重要组成部分。而购物网站上商品如此繁多,如何可以找到自己喜欢的物品呢?正是基于此,推荐系统才诞生,它在为我们推荐个性化物品中起到了显著的作用。目前在电子商务系统中应用的推荐系统主要有以下几种:基于内容的推荐、协同过滤算法的推荐和混合推荐。本文主要介绍的是基于矩阵分解模型的协同过滤算法及其优化。协同过滤算法在电子商务
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随着信息网络技术的发展,电子商务得到了很好的发展,网上购物成为了人们生活中不可或缺的重要组成部分。而购物网站上商品如此繁多,如何可以找到自己喜欢的物品呢?正是基于此,推荐系统才诞生,它在为我们推荐个性化物品中起到了显著的作用。目前在电子商务系统中应用的推荐系统主要有以下几种:基于内容的推荐、协同过滤算法的推荐和混合推荐。本文主要介绍的是基于矩阵分解模型的协同过滤算法及其优化。协同过滤算法在电子商务中的应用最为普遍,它又分为基于邻域的协同过滤和基于矩阵分解模型的协同过滤,而矩阵分解技术在协同过滤算法中的研究也属于前沿的技术之一。低秩矩阵分解剔除了原有评分矩阵的冗余的信息和一些无效的信息,又在最大的程度上,保留了评分矩阵的有效信息,符合了矩阵降维的思想,在计算量上大大的减少,也节省了存储空间成本,因此,低秩矩阵分解在推荐系统这一领域有着不错的成绩。本文从分析低秩矩阵分解的协同过滤算法的研究入手,查阅了相关的资料,并比较了国内外的研究现状,确定了本文研究的方向及方法。本文研究的内容及创新如下:首先,本文在低秩矩阵分解的协同过滤算法下,融入k-means聚类算法。在评分矩阵使用低秩矩阵分解之后,使用K-means聚类算法将物品根据物品特征矩阵分为k个类别,再在每个类别里计算每个用户对这个类别的偏好,即类别偏好。用户常常购买某一个类别的物品,经常给某个类别的物品好评,这些反馈出来就是类别偏好。第二,考虑到用户的兴趣偏好会随着时间而会有所不同,因此加入了时间因子,以时间因子作为权重来限制时间较远的评分数据对模型的影响。第三,通过实验来验证本文的算法。实验结果表明,与传统的算法比较,优化后的协同过滤算法在推荐的准确度和推荐质量上都有明显的提高。最后,本文在此改进的算法基础上设计和实现了一个商场购买网站系统。系统的功能包括浏览商品、热销推荐、猜你喜欢、加入购物车、后台管理等等,加入了个性化推荐功能,可以给用户带来很好的体验。
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