【摘 要】
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随着互联网和电子商务的高速发展,购物变得越来越方便。一方面网络上琳琅满目的商品满足了人们的各种需求,另一方面随着商品的增多,找到自己中意的商品也越来越难,从而很容易
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随着互联网和电子商务的高速发展,购物变得越来越方便。一方面网络上琳琅满目的商品满足了人们的各种需求,另一方面随着商品的增多,找到自己中意的商品也越来越难,从而很容易使得顾客产生疲劳直至失去购物兴趣,这就是“信息超载”。电子商务个性化推荐系统作为解决信息超载问题的一种方案,它让电子商务网站适应每一个消费者并为其提供具有个性化的商品展现平台和购物体验。本文主要研究电子商务个性化推荐系统。首先分析了个性化推荐系统在国内外的研究成果,并对常用的推荐技术进行分析。之后提出一种基于隐语义模型和聚类算法的协同过滤算法(CF-LFMC),并基于该方法设计了一种基于移动端的个性化推荐系统。本文所做的主要工作有以下三个方面:1.分析传统基于项目的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering,IBCF)中存在的数据稀疏性、时效性和冷启动问题,使用隐语义模型和聚类算法,并引入时间函数和项目初始属性填充的方法对传统IBCF算法进行改善,提出一种基于隐语义模型和聚类算法的协同过滤算法(CF-LFMC)。2.实验测试验证了提出的CF-LFMC算法,结果表明算法在准确率上优于传统算法,达到了预期的效果。3.设计了一种基于CF-LFMC算法的电子商务个性化推荐系统。本文描述了系统的架构,然后从客户端到服务器的角度描述了系统的设计,并对其中的模块进行了详细的分析与实现。
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