基于协同过滤技术的电子商务推荐系统的研究与实现

• 作 者: 张恒玮
• 发表日期: 2012年期
• 关键词: 电子商务 推荐系统 协同过滤 稀疏性

随着互联网的快速发展,网上购物已逐渐成为人们的消费行为之一。然而,随着电子商务网站中商品数量和规模的急剧膨胀,面对海量数据,客户经常无法及时找到自己满意的商品。为了让客户能够快速轻松地找到自己需求的商品,电子商务网站为客户提供实时的个性化推荐显得尤为重要,不仅能增加商品的销售量,还能提高客户对网站的忠诚度。本文从介绍电子商务个性化推荐系统的基本概况着手,对电子商务推荐系统的总体框架、推荐流程、结构以及分类等作出了阐述。然后,本文对个性化推荐技术进行了探讨,详细介绍了协同过滤技术的概念,重点分析了协同过滤技术的原理、推荐处理过程以及协同过滤算法中的相似度计算方法,同时对协同过滤技术的优点和存在的不足进行了描述。本文对如何提高推荐质量进行了深入的研究,从协同过滤技术存在的不足入手,介绍了解决协同过滤技术中数据稀疏性和冷启动问题的常用方法,并提出了自己的研究方案,对如何有效缓解数据稀疏性和冷启动带来的问题进行了详细分析,同时利用相关数据集进行了实验测试,证明了方案的可行性。在对基于协同过滤技术的推荐系统进行深入研究的基础上,本文构建了一个基于协同过滤技术的推荐引擎,详细阐述了推荐引擎的构建流程和方法,并进行了数据集的测试。最后,本文将构建的推荐引擎应用到了一个电子商务电影推荐系统上,实现了在线、实时的个性化推荐功能。