【摘 要】
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电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展.但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,电子商务推荐系统也面临一系列挑战.有鉴于此,该文对电子商务推荐系统中推荐算法设
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电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展.但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,电子商务推荐系统也面临一系列挑战.有鉴于此,该文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究.首先,该文给出了推荐系统的分类,包括消费者的输入信息、向消费者提供推荐的方式、生成推荐的技术和推荐的个性化水平.该文分析了用于完成推荐的各种技术,包括信息过滤、数据挖掘和其他技术,介绍了各种技术产生推荐的思想,并指出了其优缺点.其次,该文分析了传统的协同过滤技术进行推荐时存在的缺陷,提出了使用Jaccard系数作为重要性加权因子控制与主动客户高度相关的,但是彼此之间共同评分的项的数目较少的邻居的数量,从而实现了对协同过滤算法的改进.该文进行了皮尔森相关系数和Cosine相关系数两种相似度算法的实验,同时比较了选择邻居的相关系数阈值和最好的k个邻居的两种方法.第三,该文研究了基于Web使用挖掘的推荐技术,这种技术将电子商务推荐应用问题分解为三个子问题,即数据预处理问题、模式发现问题、推荐生成问题.该文详细描述了一般Web使用挖掘的过程,同时在模式发现阶段尝试使用基于邻居和链接的ROCK聚类算法,利用其面向二进制数据和分类数据的属性,对使用二进制权值衡量重要性的页面视图进行聚类.通过实验分析了Web使用挖掘技术在电子商务推荐系统中的应用.最后,在上述工作的基础上,为了改善推荐系统性能,该文研究了组合传统的协同过滤和基于ROCK聚类的Web使用挖掘的混合推荐系统的体系结构,论述了系统运行的推荐策略,此外,该文还提出在推荐系统中采用即时通信技术,解决其处理客户反馈实时性差的问题.并分析了推荐系统的营销广告方案.论文研究成果部分解决了协同过滤技术对主观客户评分的依赖、缺乏可扩展性,以及面对高维度和稀疏数据时性能差的一些缺点.
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