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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,基于web的網(wǎng)上書(shū)店應(yīng)運(yùn)而生。實(shí)體書(shū)店網(wǎng)絡(luò)化降低了經(jīng)營(yíng)商的人力成本和銷(xiāo)售成本,吸引了不同地域的顧客。但它也減弱了用戶(hù)與網(wǎng)站之間的交互性,不利于銷(xiāo)售商更好的為用戶(hù)推薦圖書(shū)、促進(jìn)銷(xiāo)售。同時(shí)圖書(shū)種類(lèi)的繁多,用戶(hù)無(wú)目的的瀏覽,將會(huì)大大加大了網(wǎng)站對(duì)用戶(hù)興趣愛(ài)好把握的難度。因此如何有效的分析把握用戶(hù)的興趣愛(ài)好,為用戶(hù)更快、更好的推薦它可能感興趣的圖書(shū),對(duì)于網(wǎng)站銷(xiāo)售的起到至關(guān)重要的作用。
本文通過(guò)對(duì)個(gè)性化推薦的開(kāi)發(fā)
2、背景與研究現(xiàn)狀進(jìn)行論述,詳細(xì)調(diào)研了鐵塔網(wǎng)上書(shū)城對(duì)個(gè)性化推薦的需求分析,對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了概要設(shè)計(jì)與詳細(xì)設(shè)計(jì)。本系統(tǒng)將采用SSH架構(gòu),并使用ExtJS作為表現(xiàn)層呈現(xiàn)技術(shù),用以實(shí)現(xiàn)圖書(shū)的推薦與管理功能。圖書(shū)推薦主要分為實(shí)時(shí)推薦和線下推薦兩部分,它們將分別采用協(xié)同過(guò)濾與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的功能。其中實(shí)時(shí)推薦部分,系統(tǒng)首先將圖書(shū)用關(guān)鍵詞集合表示,然后為每一個(gè)訪問(wèn)用戶(hù)建立用戶(hù)興趣模型,并通過(guò)基于模型的協(xié)同過(guò)濾算法為每一個(gè)用戶(hù)產(chǎn)生圖書(shū)推薦集合
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